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返回 有孚云构建GPU资源池,为AI时代科研提供持续算力

2020-07-21

在金融建模、自动驾驶、智能机器人、训练推理、脑神经科学、医学影像分析等超大规模人工智能计算领域,都面临着爆炸式数据量的挑战,需要能够完成高并发、高实时的海量计算场景。

上世纪 90年代,在屏幕上进行图形渲染,其本质是并行计算,使每个像素点可以独立计算,而不需要考虑其他像素点,GPU就成为更高效的渲染工具。到今天,人们发现,GPU不仅适合计算机图形图像领域,还非常匹配所有并行计算的领域,可以加速提高现代科学计算的速度。

GPU和CPU的区别

假设我们被告知要在很短的时间内挖一个很大的土方,我们会有以下两种方法及时完成这项工作:

1、使用一台功率强大的挖掘机

2、使用更多能协同工作的小型挖掘机

那么第一种选择类似于更快的CPU处理器,第二种选择类似于拥有许多可以并行执行任务的更小、更简单的处理器,GPU遵循的就是这种计算模式。CPU被设计为在最短时间内执行所有指令,而GPU不是一个可以执行复杂任务的更强大的处理器,而是由许多小而简单、且可以并行工作的处理器组成。GPU的架构更倾向于使用更多的核心而不是更强大的核心,GPU包含上千个计算单元,在并行计算方面展示出强大的优势,可在短时间内完成海量计算,有了上千个更加简单的核心,GPU能高效处理让CPU十分吃力的任务。

GPU的设计理念使它们在图像处理、计算机视觉、深度学习、量子计算等应用中能够发挥其特性,并行计算是发挥 GPU 性能的关键。这意味着复杂的问题可被分解为无数个简单的子问题,由多个计算单元同时处理,快速处理大量运算因此能够得以实现。

 

有孚云GPU云主机优势

有孚云GPU云主机作为IaaS层尖端产品,从推出以来,全部基于Nvidia最新的GPU产品来部署的GPU云主机资源池,提供领先的GPU云主机产品一直稳定、高效地服务于金融、教育、政企等不同领域,其主要优势:

  • 快速部署超算环境:通过有孚云平台可快速部署GPU云主机,实现图形加速、科学计算、人工智能环境的搭建,降低用户部署GPU云主机难度、减少部署上线时间。
  • 强大的浮点运算能力:通过GPU可以实现更高的计算效率,单台GPU云主机可以满足数百台通用CPU服务器来处理各种大数据量的计算需求。
  • 资源弹性扩展调度:有孚云GPU云主机是基于云服务器ECS技术,各种资源可弹性调度、灵活部署和按需分配,最大化提高GPU的利用率,可使用户完成更多的计算任务,支持按需和包年包月计费模式,即租即用、弹性扩展。
  • 全面的生态环境:支持多种GPU应用程序、深度学习框架。支持OpenGL、DirectX、CUDA、OpenCL等。

综上,GPU云服务器的吞吐量和计算效率的大幅提升能够有效帮助各个领域降低IT成本,使各种图形加速、科学计算和人工智能等领域的拓展成为现实。