GPU雲服務器的應用場景

如今咱們一般聊到的雲服務器指的是ECS雲服務器，這也是目前應用範圍最廣的雲產品。ECS雲服務器自出現開始，其具備的彈性伸縮、高可用性等特性知足了網站建設、企業應用運行、高峯流量衝擊等需求，幫助愈來愈多的用戶節省成本、提高效率。

可是咱們也能看到ECS雲服務器存在的缺陷。前段時間微博熱點密集捧紅了微博技術人員胡忠想，這位新晉大V就曾說過微博服務器最低配置16核32G起。這在通常用戶看來是極高配置的雲服務器在頂級用戶看來只是將將知足需求。

那麼若是遇到更高配置需求的用戶，雲計算是否是很差使了？問題的答案就是咱們要聊到的GPU雲服務器。

GPU雲服務器是裝配有GPU雲加速器的超高性能雲服務器，相比通常的ECS雲服務器，GPU雲服務器能提供的算力要超出一大截，而且GPU自己對圖像處理能力極佳，因此GPU雲服務器也在視頻、圖形相關行業有用武之地。本文主要是聊聊GPU雲服務器的應用場景。

視頻編解碼

視頻編解碼中應用的H264編碼技術，爲現今視頻編解碼中應用最爲普遍，最爲高效省時、省流量的編碼技術，實現此編碼過程所須要的運算、編碼、壓縮等流程十分複雜，此項技術經常使用於視頻製做公司、直播平臺等，所處視頻流量高併發須要可進行快速、實時編解碼。

而使用GPU雲服務器可支持H264視頻編解碼技術，可實如今視頻編解碼過程當中更加方便快捷無需擔憂安全問題的使用方式，是涉及到視頻編解碼的企業與我的用戶的最好選擇。

科學研究

咱們以生物製藥爲例，在生物製藥行業的研究和運行中涉及到不少須要能夠進行超級運算的設備，GPU雲服務器就能夠很好地知足這樣的需求，組織器官模擬、藥物研發、人類基因組相關研究、人工智能醫生、健康醫療、生物大分子研究等，都會須要到雙精度運算、模擬運算、160萬cpu和MIC核協同計算、分子動力學第一性原理計算等。

人工智能

時下最火的科技圈話題能夠說就是人工智能，可是要實現人工智能，須要兩個核心：首先是足夠強大的數據庫，其次是足夠強大的計算能力。而在計算能力上，斯坦福大學人工智能實驗室的測試代表，Google數據中心須要1000臺CPU服務器完成的工做，僅用3臺GPU服務器徹底搞定。

這樣的測試能夠很明顯的看到GPU在深度學習、機器學習方面的極致表現，在這樣須要超強算力的任務中，GPU雲服務器對效率的提高目前是無與倫比的。

除此以外，GPU雲服務器還在圖形渲染、超級計算、氣象預測、自動駕駛等方面有優異的計算表現，目前雲計算市場上阿里雲、華爲雲、騰訊雲、新睿雲等服務商都有提供GPU雲服務器，因爲顯卡基本都是英偉達P40或者P100，性能上沒有很大區別，有意願學習深度計算或者有大算力需求的用戶能夠看看各家活動，選擇性價比更高的服務商購買。