现在许多企业早已了解到GPU规模性并行计算产生的优点，刚开始用强劲的多GPU服务器虚拟机各种各样方位的科学研究。那么GPU服务器是干什么的？适合GPU运算工作的业务有哪些？

什么是GPU服务器

GPU计算是使用GPU（图形处理单元）作为协处理器来加速CPU，以加快科学、分析、工程、消费和企业应用程序的运行速度。GPU加速器于2007年由NVIDIA率先推出，现已在世界各地为政府实验室、高校、公司以及中小型企业的高能效数据中心提供支持。GPU能够使从汽车、手机和平板电脑到无人机和机器人等平台的应用程序加速运行。

GPU通过卸载一些计算密集且耗时的代码部分来加速CPU上运行的应用程序。应用程序的其余部分仍在CPU上运行。从用户的角度来看，应用程序运行得更快，因为它使用GPU的大规模并行处理能力来提高性能。这被称为“异构”或“混合”计算。

CPU由4到8个CPU内核组成，而GPU由数百个较小的内核组成。它们共同运作以应对应用程序中的数据。这种大规模并行架构为GPU提供了高计算性能。有许多GPU加速的应用程序提供了访问高性能计算（HPC）的简便方法。

适合GPU运算的运算类型有以下六种：

1、大量的轻量级运算

即用大量数据或者用同一数据多次调用同一公式或者计算过程，公式本身并不复杂，只是执行的次数较多，这是GPU先天的优势。

2、高度并行

高度并行指的就是各个数据之间运算互不影响，即耦合度较低。由于GPU本身硬件基础决定，各个workgroup之间并不相互通信，只有同一workgroup内的workitem之间才相互通信，所以GPU本身并不支持迭代等数据耦合度较高的计算，这是GPU本身要求。

3、计算密集型

任务可以分为计算密集型和IO密集型。计算密集型，即少量的IO读取+大量的计算，消耗CPU资源较多；而IO密集型，是指多次使用IO读取+少量计算，这种情况涉及到寄存器与内存之间以及与设备内存之间的通信问题，主要限制原因是显存带宽问题。

4、控制简单

对比GPU来说，CPU更擅长判断、逻辑控制、分支等，有通用计算能力，并含有强大的ALU（算术运算单元）；而GPU更适合于逻辑简单的运算。

5、多个阶段执行。

运算程序可分解为多个小程序或者同一程序可分多个阶段执行，这就类似于使用集群处理同一任务，将其分解为多个任务碎片分发到各节点执行，以提高运算速率。

6、浮点型运算。

GPU擅长浮点型运算。

需要人工智能服务器、AI服务器、GPU服务器、FPGA云服务器等。

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