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GPU云服务器的应用场景

作者/来源:新睿云 发布时间:2018-12-14

现在我们通常聊到的云服务器指的是ECS云服务器,这也是目前应用范围最广的云产品。ECS云服务器自出现开始,其具有的弹性伸缩、高可用性等特性满足了网站建设、企业应用运行、高峰流量冲击等需求,帮助越来越多的用户节省成本、提升效率。

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但是我们也能看到ECS云服务器存在的缺陷。前段时间微博热点密集捧红了微博技术人员胡忠想,这位新晋大V就曾说过微博服务器最低配置16核32G起。这在一般用户看来是极高配置的云服务器在顶级用户看来只是将将满足需求。


那么如果遇到更高配置需求的用户,云计算是不是不好使了?问题的答案就是我们要聊到的GPU云服务器


GPU云服务器是装配有GPU云加速器的超高性能云服务器,相比一般的ECS云服务器,GPU云服务器能提供的算力要超出一大截,并且GPU本身对图像处理能力极佳,所以GPU云服务器也在视频、图形相关行业有用武之地。本文主要是聊聊GPU云服务器的应用场景。

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视频编解码


视频编解码中应用的H264编码技术,为现今视频编解码中应用最为广泛,最为高效省时、省流量的编码技术,实现此编码过程所需要的运算、编码、压缩等流程十分复杂,此项技术常用于视频制作公司、直播平台等,所处视频流量高并发需要可进行快速、实时编解码。


而使用GPU云服务器可支持H264视频编解码技术,可实现在视频编解码过程中更加方便快捷无需担心安全问题的使用方式,是涉及到视频编解码的企业与个人用户的最好选择。


科学研究


我们以生物制药为例,在生物制药行业的研究和运行中涉及到很多需要可以进行超级运算的设备,GPU云服务器就可以很好地满足这样的需求,组织器官模拟、药物研发、人类基因组相关研究、人工智能医生、健康医疗、生物大分子研究等,都会需要到双精度运算、模拟运算、160万cpu和MIC核协同计算、分子动力学第一性原理计算等。


人工智能


时下最火的科技圈话题可以说就是人工智能,但是要实现人工智能,需要两个核心:首先是足够强大的数据库,其次是足够强大的计算能力。而在计算能力上,斯坦福大学人工智能实验室的测试表明,Google数据中心需要1000台CPU服务器完成的工作,仅用3台GPU服务器完全搞定。


这样的测试可以很明显的看到GPU在深度学习、机器学习方面的极致表现,在这样需要超强算力的任务中,GPU云服务器对效率的提升目前是无与伦比的。

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除此之外,GPU云服务器还在图形渲染、超级计算、气象预测、自动驾驶等方面有优异的计算表现,目前新睿云现有GPU云服务器型号:xr.GPU.P1、xr.GPU.p2,其中xr.GPU.P1型号显卡型号为P40,xr.GPU.P2型号显卡型号为P100。欢迎用户前往新睿云官网购买使用。

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