GPU在高性能计算方面的天生优势

2022-10-12 17:43:08 admin 24

今年是世界人工智能大会(WAIC)连续第五年在上海市举办,人工智能也从“AI自身进化”演绎到“AI支撑元宇宙”,在各种人工智能的高新技术和产品中,GPU芯片、高性能服务器作为人工智能产业的底层关键硬件,是这场大会的主角。


图片关键词


谈及GPU在高性能计算方面的优势,就会自然联想到GPU诞生的经典问题:“为什么需要专门出现GPU来处理图形工作,CPU为啥不可以?”

为满足各位迫切的求知心,在此结论先行:图形渲染任务具有高度的并行性,GPU可以仅仅通过增加并行处理单元和存储器控制单元,便可取得比CPU更效的处理能力和存储器带宽,提高一个数量级的运算速度。


图片关键词

追溯到GPU还没有发明的年代,中央处理器CPU作为整个计算机系统的运算和控制的核心,是整个数据处理的最根本的部件。

CPU的运行遵循冯·诺依曼构架,是一步步来处理数据的。在处理大规模与高速数据时,CPU很难满足需要。


图片关键词

于是,人们开始在设计上做文章,首先想到的是让多个处理器并行工作,这样效率自然提高了很多,多核CPU和GPU由此诞生。

对于处理图形数据来说,图形上的每个像素都要被处理,数据量巨大,同时对运算的速度要求很高,但所需的功能比较单一,于是就诞生了基于优化图形处理的GPU构架。


图片关键词

CPU的功能模块多,适合复杂的运算环境,大部分晶体管用在控制电路和Cache上,少部分晶体管用来完成运算工作。

GPU的控制相对简单,且不需要很大的Cache,大部分晶体管可被用于各类专用电路和流水线,计算速度因此大增,拥有强大的浮点运算能力。

多核CPU一般由4或6个核组成,以此模拟出8个或12个处理进程来运算。而普通的GPU就包含了几百个核,高端的有上万个核,这对于用来做大规模并行数据处理有着天生的优势。


图片关键词


随着人工智能、虚拟现实等技术的发展,更加真实的图形显现效果会对GPU的并行计算能力提出更高的要求。

云轩CloudHin高性能计算服务器,强大的系统和优化的散热方案,能够支持目前国际最顶级的GPU持续稳定运行。

图片关键词

根据客户的实际需求,云轩将对GPU搭配方案提出建议,提供个性化的定制服务,为科技、金融、制造、教育、园区、城市等领域的多行业,提供与应用场景相匹配的云边智能终端产品。


图片关键词

图片关键词


电话咨询
产品中心
在线询价
QQ客服