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一文读懂GPU参数选择

 

目前, GPU 服务器主要应用于科学计算、视频编解码等不同场景领域。它可以为应用提供非凡的加速计算能力,将应用程序计算密集的工作负载转移到GPU。根据Market Growth Insight的数据,到2026年底,应用于人工智能市场的GPU份额预计将达到20亿美元。

 

在人工智能领域,要求极强的双精度计算能力。在模拟仿真过程中,消耗大量计算资源的同时,会产生大量临时数据,对存储带宽与时延也有极高的要求选择GPU服务器主要从以下几个参数考量:

 

首先考虑单精度浮点性能,即指显卡的浮点计算能力,越高算力越强,深度学习、科学计算用途较多;显存带宽:即图形处理芯片与显存之间的交换速度,显存接口总线的位数越宽,交换速率也就越高,而显存的速度越快。除此之外,还需要考虑显存容量,大显存能减少读取数据的次数,降低延迟。

 

同时,选择GPU还需要看RT核心,即光追核心,用作于光线追踪效果;还有流处理器:也叫渲染管、着色器。画面都是由一个又一个像素点组成的,而流处理器就负责这些像素点的渲染工作;以及Tensor核心:一种新型处理核心,它执行一种专门的矩阵数学运算,适用于深度学习和某些类型的HPC。

 

对于企业来说,部署GPU服务器时,还需要考虑技术运维能力,以及客户群体和业务的不同场景需求。

 

整体而言,构建强大的深度学习环境并不是一件容易的事情,青椒云GPU云服务器,可以快速部署深度学习环境,搭载高性能GPU,具备卓越的处理能力,大幅提升大规模计算框架的运行速度,还有多机型多带宽可供灵活选用。

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