GPU和CPU做云计算有什么区别？（gpu云服务器有什么作用）

GPU和CPU做云计算有什么区别？

从计算机角度来看，CPU是几个专用串行处理优化的运算器组成。。

而GPU是由数千个通用计算核心组成，论纯计算能力，GPU是CPU的数百倍，也因此，运算能力强大的GPU被用于图形处理，强大的计算能力可以让他高速无延迟的即时渲染画面，也就是显卡了

而CPU对串行命令进行专门优化，使其高效运行程序代码

侧重点不一样，gpu的虚拟化更偏向于需要一定3d性能的场景，比如桌面虚拟化，很多银行保险类公司都有这种虚拟化，每个人有一台电脑用于接入虚拟云桌面，而所有的数据都在虚拟机里面，好处就是防止数据泄露，这种应用场景就需要一定的3d性能，两家常见的厂商，ctrix和vmware，前者有一套自己的东西，不需要借助于gpu，后者则是有一套和英伟达合作基于硬件的gpu虚拟化，而cpu的虚拟化，更侧重于计算，目前最常见的各种云服务器，都是属于这种。云计算是一个近些年被炒作的概念，很多公司对外宣传自己使用了云计算，其实仅仅是用了最低级的iaas，infrastructure as a service，就是虚拟机而已。

ai和gpu有什么区别？

AI服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。

　　AI服务器与普通的GPU服务器虽然组成上类似，核心计算部件都是GPU加速卡，但是不可等同，主要有以下几点区别：

　　1、卡的数量不一致：普通的GPU服务器一般是单卡或者双卡，AI服务器需要承担大量的计算，一般配置四块GPU卡以上，甚至要搭建AI服务器集群。

2、独特设计：AI服务器由于有了多个GPU卡，需要针对性的对于系统结构、散热、拓扑等做专门的设计，才能满足AI服务器长期稳定运行的要求。

　　3、P2P通讯：普通GPU服务器要求的是单卡性能，AI训练中GPU卡间需要大量的参数通信，模型越复杂，通信量越大，所以AI服务器除了要求单卡性能外，还要求多卡间的通讯性能，采用PCI3.0协议通信的大P2P带宽达到32GB/s，采用SXM2协议通信的大P2P带宽达到50GB/s，采用SXM3协议通信的大P2P带宽达到300GB/s。

　　4、先进技术：AI服务器有很多更先进的技术，包括Purley平台更大内存带宽，NVlink提供更大的互联带宽，TensorCore提供更强的AI计算力。

云服务器集成显卡不算显卡么？

云服务器集成的显卡可以算作显卡。

云服务器通常会提供虚拟化的硬件资源，包括CPU、内存和存储等，以满足用户的计算需求。

在某些情况下，云服务器提供的硬件资源中可能包含了图形处理单元（GPU），这就是所谓的集成显卡。虽然集成显卡的性能相对较低，但对于一些基本的图形计算任务和普通应用程序而言，它们可能已经足够满足需求。

然而，与独立显卡相比，集成显卡的性能和功能可能有一定的限制。独立显卡通常具有更强大的图形处理能力，并且适用于需要高性能图形渲染、3D游戏、机器学习或深度学习等任务。

因此，具体是否将云服务器的集成显卡看作显卡取决于您对显卡的定义和需求。如果您需要进行较为复杂的图形计算任务或专业的图形处理工作，可能需要选择配置独立显卡的云服务器。在选择云服务器时，建议您仔细查看提供商的规格和配置，以确保满足您的需求。

到此，以上就是小编对于gpu云服务器有什么作用和功能的问题就介绍到这了，希望这3点解答对大家有用。