GPU服务器的应用场景有哪些？与CPU的区别是什么[立尔讯]

事实上，很多人都听说过服务器。众所周知，服务器是网络中的重要设备，需要数千人才能访问。因此，服务器对大数据吞吐量、超稳定性和长期运行有着严格的要求。今天小编带大家来了解一下GPU服务器的应用场景有哪些？

一、GPU服务器的应用场景

1、简单的深度学习模型，使用GPU服务器

服务器为机器学习提供训练或预测。立尔讯GPU服务器拥有强大的计算能力，可作为深度学习和培训的平台，并可直接与外界沟通。该服务器可用作一个简单的深度学习培训系统，帮助完成基本的深度学习模型

2、立尔讯GPU服务器采用复杂的深度学习模式，具有强大的计算能力

COS提供的云存储服务、云数据库MySQL提供的在线数据库服务、云监控和大禹提供的安全监控服务，图片、视频编解码，可以采用GPU服务器进行渲染，利用 GPU 加速器指令，让数以千计的核心为您所用，加快图形图像编码渲染速度。

这些是一些可以用到GPU服务器的场景，所以如果您的使用需要比较高端，建议还是使用GPU服务器。

二、与普通CPU的区别

1、不同的指令集

配备家用或工作计算机的通用中央处理器（CPU）通常是CISC复合指令集。它追求一个大而完整的指令集，试图将各种常用功能集成到一个指令集中，但调用速度和命中率低于服务器CPU。这种设计的优点是更有针对性，可以根据不同的需求进行专门优化，具有更高的能效。2、不同的缓存

缓存也决定CPU性能，由于服务器CPU的计算要求更高，它们通常采用最先进的技术和流程，并配备具有更高计算能力的1、2和3级缓存。服务器CPU始终使用三级缓存。近年来，普通CPU仅使用缓存技术。

2、稳定性不同

不同的稳定性要求服务器CPU长期稳定运行，基本设计为全年连续运行。服务器CPU在稳定性和可靠性方面与家庭CPU有很大不同。通常，服务器开启365天，但偶尔会关闭以进行维护，这需要高稳定性，普通CPU设计为连续运行72小时。我们仍然习惯于在家用电脑不使用时关掉它们。

以上给大家介绍的这些就是GPU服务器的应用场景以及与CPU的区别，如果你还有不懂的话，欢迎随时联系我们

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