算力服務(wù)器為什么選擇GPU

隨著人工智能技術(shù)的快速普及，算力需求日益增長。智算中心的服務(wù)器作為支撐大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和計算的核心設(shè)備，其性能優(yōu)化顯得尤為關(guān)鍵。而GPU服務(wù)器也進入了大眾的視野，成為高性能計算的首選。那么，為什么算力服務(wù)器會選擇GPU而不是傳統(tǒng)的CPU呢？

GPU和CPU的區(qū)別

GPU和CPU二者都由寄存器、控制器、邏輯單元構(gòu)成，但結(jié)構(gòu)和比例很大不同，決定了CPU擅長指令處理，函數(shù)調(diào)用上，單核計算能力極強；GPU在數(shù)據(jù)處理（數(shù)學(xué)運算/邏輯運算）能力更強，它的核心特點是擁有大量的并行處理單元，可以同時處理大量簡單、重復(fù)的計算任務(wù)。并行處理能力使得GPU在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集、進行矩陣運算等任務(wù)時具有顯著優(yōu)勢。

一臺500萬的微型服務(wù)器，CPU核心數(shù)一般也就上千個，而GPU因為獨特的架構(gòu)，天然支持多線程，一塊30萬左右的顯卡能夠輕松支持18000的核心，且擁有自己的獨立內(nèi)存，有自己的一套指令集合，和多級緩存，也能夠單獨計算。

而GPU相對于CPU另一個比較重要的優(yōu)勢就是內(nèi)存結(jié)構(gòu)：在已經(jīng)披露的顯卡性能參數(shù)中，每個流處理器集群末端設(shè)有共享內(nèi)存。相比于CPU每次操作數(shù)據(jù)都要返回內(nèi)存再進行調(diào)用，GPU線程之間的數(shù)據(jù)通訊不需要訪問全局內(nèi)存，而在共享內(nèi)存中就可以直接訪問。這種設(shè)置的帶來最大的好處就是線程間通訊速度的提高。

目前GPU上普遍采用GDDR6的顯存顆粒，始終比主機內(nèi)存領(lǐng)先一級，不僅具有更高的工作頻率從而帶來更快的數(shù)據(jù)讀取/寫入速度，而且具有更大的顯存帶寬。而在CPU構(gòu)架中，盡管有高速緩存（Cache）的存在，但是由于其容量較小，大量的數(shù)據(jù)只能存放在內(nèi)存（RAM）中。進行數(shù)據(jù)處理時，數(shù)據(jù)要從內(nèi)存中讀取然后在CPU中運算最后返回內(nèi)存中。與之相比，大顯存帶寬的GPU具有更大的數(shù)據(jù)吞吐量。在大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，必然帶來更大的優(yōu)勢。

GPU在能效比和成本效益方面的優(yōu)勢

隨著制造工藝的不斷提高，GPU的能效比得到了顯著提高。這意味著在相同功耗下，GPU可以提供更高的計算能力。在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時能夠顯著縮短計算時間，從而提高整體效率。從成本效益的角度來看，雖然GPU的單價較高，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，其總體成本遠(yuǎn)低于使用大量CPU的方案。

市場趨勢和生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展也為GPU在算力服務(wù)器領(lǐng)域的應(yīng)用提供了有力支持。隨著深度學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)的廣泛應(yīng)用，越來越多的企業(yè)和研究機構(gòu)開始投資研發(fā)基于GPU的高性能計算平臺。這推動了GPU硬件和軟件的不斷發(fā)展，形成了龐大的生態(tài)系統(tǒng)。在這個生態(tài)系統(tǒng)中，各種優(yōu)化算法、框架和工具不斷涌現(xiàn)，使得GPU在算力服務(wù)器領(lǐng)域的應(yīng)用變得更加便捷和高效。

GPU服務(wù)器能替代傳統(tǒng)服務(wù)器嗎

盡管GPU在算力服務(wù)器領(lǐng)域具有諸多優(yōu)勢，但并不意味著它可以完全取代CPU。在實際應(yīng)用中，CPU和GPU各有擅長領(lǐng)域，它們之間的協(xié)同作用才能更好地發(fā)揮整體性能。例如，在一些復(fù)雜的控制流程、邏輯判斷和數(shù)據(jù)處理任務(wù)中，CPU仍然具有不可替代的優(yōu)勢。因此，在構(gòu)建高性能計算系統(tǒng)時，需要根據(jù)具體應(yīng)用場景和需求來合理配置CPU和GPU的比例和類型。

此外GPU服務(wù)器因為基本都是多張顯卡同時工作，一般都至少4至6張，有的甚至達到10張以上，其功耗是數(shù)據(jù)服務(wù)器的幾倍甚至十幾倍，以前的普通機房根本無法承載如此的高能耗。從成本來看，對于處理傳統(tǒng)業(yè)務(wù)來，還是CPU服務(wù)器更為合適。

綜上所述，算力服務(wù)器選擇GPU而不是CPU的原因，主要包括GPU在結(jié)構(gòu)和工作原理上的優(yōu)勢、算力需求的變化、能效比和成本效益的考量以及市場趨勢和生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展。在未來，隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用需求的不斷變化，我們有理由相信GPU在算力服務(wù)器領(lǐng)域的應(yīng)用將會更加廣泛和深入。

來源：互盟數(shù)據(jù)中心