竞争优势来自于做出更快、更明智、更准确的决策，以及比竞争对手更快地抓住新机会。
不幸的是，必须分析大量数据才能提取此类价值，传统上需要较长的计算周期和物理上庞大且昂贵的计算基础架构。
但是，图形处理单元 (GPU) 加速计算的进步意味着您现在可以应对曾经被认为无法克服的计算挑战，并将其转化为直接的经济收益。
什么是 GPU 加速计算？
当您将 GPU 与中央处理单元 (CPU) 结合使用时，就会发生 GPU 加速计算，让 GPU 处理尽可能多的并行处理应用代码。GPU 采用的并行计算方法超出 CPU 几个数量级，提供数千个计算内核。仅通过 CPU，这就可以将某些软件加速 100 倍。此外，GPU 实现了这种加速，同时比处理此类工作负载的 CPU 更具功率和成本效益。
只要您的系统设计团队在构建基于 CPU 和 GPU 的系统以及该级别数据分析所需的存储子系统方面经验丰富，转向 GPU 加速策略的结果是 从所有方面来看，性能都非常出色，计算时间更短，硬件要求更低。
GPU 加速计算有哪些好处？
GPU 改变了各行各业复杂计算任务的执行方式。通过利用针对并行处理进行了优化的 GPU 的强大功能，组织可以实现前所未有的性能、效率和可扩展性水平。以下是 GPU 加速计算的一些主要优点。
1。提高了计算速度和性能
如前所述，使用 GPU 进行计算的主要优势之一是性能的显著提升。与针对单线程性能进行了优化的传统 CPU 不同，GPU 旨在同时处理许多并行任务。这使它们成为需要大规模数据处理的应用程序的理想之选，例如：
• 机器学习和深度学习： 在 CPU 上训练复杂神经网络和模型可能需要数周时间，但在 GPU 上训练时间仅为其中的一小部分。
• 科学模拟： 分子动力学、物理模拟和气候建模等领域受益于 GPU 能够并行处理大量数据。
• 视频渲染和图形处理： GPU 擅长处理像素和视觉效果的大型数据集，因此它们是视频编辑、3D 渲染和动画不可或缺的。
2。提高效率和节省成本
尽管 GPU 通常被视为昂贵的硬件，但它们能够加速工作负载 从长远来看，可以节省成本 所需设备更少，从而减少占地面积和运营成本。此外，你还可以体验：
• 缩短了取得结果的时间：无论你是在训练 AI 模型还是模拟物理系统，更快的计算都意味着更快的见解，这可以为公司节省宝贵的时间。
• 能源效率： 尽管 GPU 可能比 CPU 消耗更多的功率，但它们的并行性使它们能够更快地完成任务，从而降低大规模操作的总体能耗。
• 降低运营成本： 在高性能计算 (HPC) 环境中，GPU 可以减少对大型服务器群或基于 CPU 的高端集群的需求，从而节省硬件和冷却成本。
3.可扩展性和灵活性
GPU 专为扩展而设计，非常适合需要处理海量数据集或高吞吐量操作的工作负载。它们的灵活性还允许它们用于各种行业：
• 云计算： 平台上的 GPU 加速实例使企业能够按需租用 GPU 电源，无需大量前期资本投资即可实现高性能计算。
• 大数据和分析： GPU 对于处理基因组学、财务建模和数据挖掘等领域的大型数据集非常宝贵，在这些领域中，快速和可扩展的分析至关重要。
• 虚拟化： 许多云提供商支持基于 GPU 的虚拟机，提供物理 GPU 的性能和云计算的灵活性。
4。实时处理和响应
GPU 在实时数据处理方面表现出色，这对于需要快速决策或快速反馈回路的应用程序至关重要。一些例子包括：
• 自动驾驶汽车： GPU 可以实时处理来自摄像头、激光雷达和雷达传感器的数据，以帮助自动驾驶汽车立即做出有关其环境的决策。
• 视频流和增强现实 (AR) /虚拟现实 (VR)： GPU 用于实时渲染高清视频或沉浸式体验，从而实现流畅、无延迟的播放和交互。
• 金融交易： 在高频交易中，微秒很重要 延迟和抖动令人深感担忧，GPU 用于处理大量财务数据，以便快速高效地做出决策。
5。人工智能和机器学习的进步
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 依靠大量计算来识别模式、训练模型和做出预测。由于其高吞吐量和并行处理能力，GPU 特别适合执行这些任务。好处包括：
• 更快的训练： 在 CPU 上训练深度神经网络可能需要数周时间，但在 GPU 上训练只需要几天甚至几个小时，这极大地缩短了开发周期。
• 更高的模型精度： GPU 使研究人员能够尝试更复杂的模型、超参数和更大的数据集，从而获得更准确的预测和见解。
• 支持高级 AI 算法： GPU 针对矩阵运算进行了优化，矩阵运算是许多 AI 算法工作的核心，例如卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。
6。跨行业的多功能性
GPU 加速计算已在多个领域中得到应用，可增强性能并促进创新：
• 医疗保健: 在诸如此类的地区 医学成像、药物发现和基因组学，GPU 可加快复杂数据集的分析，有助于更快地诊断和更好的治疗计划。
• 财务： 在 财务建模、风险分析和欺诈检测，GPU 可以更快地处理大规模财务数据，帮助企业在快节奏的市场中保持竞争力。
• 能量: GPU 支持模拟 石油和天然气勘探、可再生能源建模，甚至可以提高电网稳定性，从而实现更快、更准确的能源系统预测。
7。利用新兴技术经得起未来考验
现在，添加 GPU 加速计算可以让你为量子计算和区块链等不断发展的技术做好准备——更不用说人工智能的持续革命了，GPU 仍将是处理这些领域所需的巨大数据负载的关键组件。他们能够扩大规模、调整并在技术前沿发挥作用，这意味着他们将在未来几年继续推动创新，从而带来许多长期利益。
为什么 GPU？为什么是现在？
各公司对构建 AI 的所有东西都抱有无限的胃口。毫不奇怪，当今生产中的大部分 AI 工作负载都使用 GPU 加速计算。企业级 GPU 非常适合 AI，因为它们专为并行处理而设计，能够高效处理 AI 和 ML 所需的大量数据和复杂计算。
GPU 加速计算不仅仅是一种趋势，它是一种变革性转变，可以提高性能、降低成本并促进下一代技术的开发。通过采用 GPU，组织不仅可以优化其现有运营，还可以在从人工智能到高性能科学研究等领域开启新的可能性。随着对计算能力需求的增长，GPU 加速将继续在塑造计算未来方面发挥核心作用。
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