散热器的直径大,数量多,
贵的散热器材料一般是铜,铜的导热性能比一般风扇用的铝好;
贵的散热器的风扇的做工,设计好得多,使用寿命更长,更静音。GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、d性的计算服务。GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能,能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU,同时仍由 CPU 运行其余程序代码。从用户的角度来看,应用程序的运行速度明显加快。普通服务器肯定应用上要差一些的。不过各有自己的应用场景。思腾合力拥有覆盖全场景需求的 GPU 服务器产品线,拥有自主品牌 GPU 服务器及通用 X86 服务器,在教育,科研,AI行业等都有客户
首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器,GPU即图形处理器。其次,要解释两者的区别,要先明白两者的相同之处:两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元。一句话,两者都为了完成计算任务而设计。
两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异:CPU虽然有多核,但总数没有超过两位数,每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元,并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件;GPU的核数远超CPU,被称为众核(NVIDIA Fermi有512个核)。每个核拥有的缓存大小相对小,数字逻辑运算单元也少而简单(GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU)。从结果上导致CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务,如分布式计算,数据压缩,人工智能,物理模拟,以及其他很多很多计算任务等。GPU由于历史原因,是为了视频游戏而产生的(至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场),在三维游戏中常常出现的一类 *** 作是对海量数据进行相同的 *** 作,如:对每一个顶点进行同样的坐标变换,对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上,采用不同的输入数据执行。在2003-2004年左右,图形学之外的领域专家开始注意到GPU与众不同的计算能力,开始尝试把GPU用于通用计算(即GPGPU)。之后NVIDIA发布了CUDA,AMD和Apple等公司也发布了OpenCL,GPU开始在通用计算领域得到广泛应用,包括:数值分析,海量数据处理(排序,Map-Reduce等),金融分析等等。
比性能功耗的话,gpu远胜cpu。
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