摘要：我打比方来通俗的解释二者的区别。CPU就好比一辆摩托车赛车，而GPU则相当于一辆大巴车，如果二者的任务都是从A位置将一个人送到B位置，那么CPU（摩托车）肯定会更快到达，但是如果将100个人从A位置送到B位置，那么GPU（大巴车）由于一次可以运送的人更多，则运

一文读懂，到底什么是GPU云服务器？

各位小伙伴大家好哈！

GPU如今越来越火爆，今天我们来聊聊GPU云服务器。

话不多说，我们直接上干货。

▉ 01 GPU为何火爆？CPU为何被冷落？

简单来说，GUP和CPU是两种不同类型的计算机处理器。

我们知道，任何处理器内部都是由三部分组成，分别为算术逻辑单元（ALU）、控制单元和缓存。

CPU更善于一次处理一项任务，而且GPU则可以同时处理多项任务。就好比有些人善于按顺序一项项执行任务，有些人可同时进行多项任务处理。

我打比方来通俗的解释二者的区别。CPU就好比一辆摩托车赛车，而GPU则相当于一辆大巴车，如果二者的任务都是从A位置将一个人送到B位置，那么CPU（摩托车）肯定会更快到达，但是如果将100个人从A位置送到B位置，那么GPU（大巴车）由于一次可以运送的人更多，则运送100人需要的时间更短。

简单来说，CPU 单次执行任务的时间更快，但是在需要大量重复工作负载时，GPU优势就越显著（例如矩阵运算：（A*B）*C）。因此，虽然CPU单次运送的时间更快，但是在处理图像处理、动漫渲染、深度学习这些需要大量重复工作负载时，GPU优势就越显著。

综上所述，CPU是个擅长处理单个任务大成者。GPU非常擅长并行处理，这也使它成为计算密集型应用的理想选择。如今GPU被越来越多的用于人工智能（AI）和机器学习（ML）等工作负载。

▉ 02 什么是GPU云服务器？

随着计算需求的增长，特别是对于需要高清晰度视觉和复杂操作的应用，如深度学习和图形渲染，对更强大的资源的需求推动了GPU技术的进步。

如今，很多企业和个人的业务都已经离不开GPU计算，GPU甚至已经到了“奇货可居”的地步，而且内部管理这些GPU硬件的成本高昂且复杂。

随着GPU技术的快速发展，基于云的GPU已成为一个有吸引力的替代方案，提供了使用GPU最新的使用方式和途径，而且无需维护挑战或高昂的前期成本。

GPU云服务器是基于GPU的快速、稳定、弹性的云计算服务，主要应用于深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景。GPU云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。

另外，GPU云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。

用大白话来说就是：GPU云服务器就是能提供GPU计算的一种云服务。以前，GPU需要你自己买，自己建房子，自己管房子漏不漏雨，下水道通不通…… 采用GPU云服务器这些你都不用担心了，都有专门的管家帮你负责，你可以安稳的用GPU的算力来为自己的业务服务。

而且，你要是不开心，你可以随时拍拍屁股走人，这就是GPU云服务器。

▉ 03 为什么要用GPU云服务器？

目前，本地GPU由NVIDIA、AMD和Intel等公司制造，这些公司设计并生产直接安装在个人和企业系统中的硬件机房中。

能够提供GPU云服务器的服务商有阿里云、AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等，允许客户按需租用GPU进行AI/ML任务。

我们可以具体来看下它们在以下因素上有何不同：

目前来看，虽然一些用户依然会选择拥有本地GPU，但GPU云服务器的受欢迎程度一直在增长。这是由于本地GPU通常需要前期费用和自定义安装、管理、维护以及最终升级的时间。

相比之下，云平台提供的GPU实例只需要用户以负担得起的价格使用服务，而不需要这些技术操作。这些平台提供了使用GPU进行计算所需的所有服务，并负责管理GPU基础设施。此外，昂贵的升级责任不会留给客户，他们可以在新机器可用时在机器类型之间切换，无需任何额外成本。

消除了自我管理本地GPU所需的技术流程，使用户能够专注于他们的业务专长，简化了业务运营并提高了生产力。

而且，使用GPU云服务器还可以节省时间，通常比投资和维护现场基础设施更具成本效益。这可以为初创公司带来好处，将搭建和管理此类计算资源所需的资本支出转变为使用GPU云服务器的运营成本，降低了构建深度学习基础设施的门槛。

当然，云平台还提供其他好处，如数据迁移、可访问性、与ML框架、数据库、语言（如Python、R或Java）、存储、安全性、升级、可扩展性、协作、控制和支持，以实现无忧高效的计算。

根据专业机构预测，GPU云服务器市场部规模将出现快增长，从2023年的31.6亿美元增长到2030年的255.3亿美元，这样的转变突显了市场对GPU云服务器的逐渐认可。

▉ 04 GPU云有哪些应用场景？

说了这么多GPU云的好处，那么有哪些应用场景适合选择GPU云服务器呢？

1. 数据科学家和机器学习工程师

如果您是数据科学家或机器学习工程师，GPU云计算是您最好的朋友。想象一下，尝试用一个庞大的数据集训练深度学习模型。没有GPU，可能需要很长时间。但有了GPU，您可以在创纪录的时间内处理所有这些数据，这就像为您的数据需求拥有一个超级引擎。

此外，GPU非常适合运行复杂的算法和模拟。因此，如果您想加快模型训练或更快地理解大数据，GPU云服务器将是一个游戏规则改变者。

2. AI和深度学习研究员

在AI和深度学习领域工作的研究人员知道他们的任务有多高要求。训练神经网络和运行模拟通常需要大量的计算能力。GPU云服务器在这里发挥作用。有了深度学习GPU云服务器的巨大并行处理能力，您可以快速获得研究结果。

想象一下，能够同时运行多个实验而不会被拖累。这就像拥有一个充满强大机器的实验室，但不需要所有物理硬件。这样，您可以专注于激动人心的部分——发现新的见解和创新。

3. 游戏开发者

对于游戏开发者来说，GPU云服务器可以让你的一个个梦想成真。开发和测试图形密集型游戏可能对您的硬件要求非常高。GPU在渲染高质量图形和运行复杂游戏物理方面承担了所有繁重的工作。

您不再受本地硬件的限制，可以利用GPU云服务器开发具有惊人视觉效果和平滑性能的游戏。这就像拥有一个最先进的显卡，而不需要为团队中的每个开发人员购买一个。

4. 视频编辑和动画师

视频编辑和动画师处理高分辨率素材和复杂效果。在标准CPU上渲染这些可能需要很长时间。GPU云服务器可以通过其强大的并行处理能力大幅度减少这些渲染时间。

想象一下，它为您的视频制作提供了涡轮增压。您可以更快地渲染和处理视频，使您能够更快地将最终产品提供给客户或观众。这是视频编辑和动画世界中真正的生产力助推器。

5. 金融分析师

处理实时交易、风险管理和复杂金融模型的金融分析师会发现GPU云服务器非常有用。GPU可以快速执行大量计算，这对于实时分析和决策至关重要。

与其等待模型计算花费很长时间，您可以获得更快的结果并及时做出决策。这就像拥有一个帮助您在快节奏的金融世界中保持领先的超级计算器。

6. 生物信息学领域的工程师和科学家

在生物信息学等领域，工程师和科学家通常使用庞大的数据集并执行复杂的模拟。GPU云服务器提供了分析基因数据、运行模拟和高效处理大量信息所需的能力。

有了GPU，您可以加快研究并更快地获得见解。这就像拥有一个高性能的工作站，但无需投资昂贵的硬件。这意味着更多的时间用于发现，更少的时间等待计算。

可以说，将GPU整合到云计算中代表着许多行业的转型，为客户提供了无与伦比的性能和灵活性。通过在云端利用GPU，企业可以加速数据处理能力，从处理复杂计算和模拟到增强机器学习模型和人工智能应用。按需访问高性能GPU的能力使公司能够高效地扩展资源，而无需大量前期硬件投资。

此外，基于云的GPU提供了传统现场解决方案通常缺乏的便利性和可访问性。有了云提供商管理基础设施，用户受益于降低的维护成本和专注于核心项目而不是处理硬件问题的自由。这种按需访问确保企业可以根据需要快速调整计算能力，促进了一种更敏捷、更具成本效益的处理密集型任务的方法。

▉ 05 如何选择云GPU服务平台？

如今，能够提供GPU云服务器的厂商很多，包括像国内阿里云、华为云，国外的AWS、Google Cloud和Azure这样的超大规模提供商，都能够客户为机器学习、AI和数据分析等应用场景使用的可扩展、高性能的GPU解决方案。

而且，还有一些像EasyStack、青云这样的提供商专注于个性化解决方案、专属支持，通常为开发者、数据科学家和快速成长的企业提供成本效益高的定价。

那么对于GPU用户来说，如何区分出这些不同云GPU服务器提供商之间的差别呢？如何找到最佳的GPU云解决方案呢？我们具体从以下几个方面来看下：

性能要求

对于很多客户来说，GPU的性能是首要关注的重点。在选择GPU供应商首先要关注GPU能够提供的核算能力，了解不同的GPU模型、架构和性能能力将帮助您选择与您的特定项目需求完美对齐的GPU，优化效率并推动期望的结果。

例如，关注GPU的时钟速度和CUDA核心或Tensor核心的数量，因为这些元素直接影响到整体的计算速度。检查VRAM容量，因为更高的VRAM可能有效地处理大型数据集和复杂模型在内存密集型任务中的存储，例如3D渲染、视频编辑和高分辨率图像处理。评估GPU的架构，并考虑较新的架构，如NVIDIA的Hopper，比其前身提供更好的性能和效率。

可扩展性

可扩展性直接影响基础设施能够多有效地处理不断增长的数据量和日益复杂的模型训练过程。选择一个支持弹性扩展的GPU云提供商，以便根据需求轻松添加或移除GPU实例。例如，在高需求期间，用于训练文本生成或情感分析的大型语言模型，可以利用扩展性并行处理大量文本数据，减少训练时间，同时确保数据集增长时模型的准确性。

成本评估

当为您的项目选择GPU云服务器时，评估与计费、GPU型号、存储和数据传输相关的成本因素，以避免预算超支。

在定价模型之间做出决定，例如按需与预留实例。大多数提供商提供按需定价，因为其灵活性，您按秒或小时计费。虽然这种模型非常适合需求波动的工作负载，但预留实例更适合长期GPU使用，例如持续的深度学习模型训练或实时推荐系统，其中一致的GPU能力至关重要。

而且GPU类型影响成本，因为高性能GPU的定价比入门级选项更高。虽然高性能GPU可以加速处理时间，但如果任务不需要，可能会导致成本增加。例如，当您正在构建AI副项目或早期原型时，您可以选择更实惠的选项，如NVIDIA T4，让您在不超支的情况下保持性能。对于更大、更复杂的项目，如在自动驾驶或气候建模领域处理大量数据集，需要更快的处理和更高的计算能力，投资于高端GPU，如NVIDIA H100，以确保您的工作负载有效运行。

另外，数据必须有效地存储、访问和处理，以最大化云项目的性能。在探索不同的存储选项时，如块存储与对象存储——考虑在处理非结构化数据时选择对象存储，如图像、视频或大型数据集（没有预定义结构）。如果您正在构建“速度关键”的应用程序，需要低延迟访问，如数据库或金融交易应用程序，则块存储是理想的选择。

注意数据传输费用，特别是出口成本，当在云端移动大量数据集时，这些费用可能会增加。虽然一些提供商可能提供免费数据上传（入口），但它们可能会收取下载（出口）费用，如果您经常检索结果或跨区域传输数据，这可能会增加费用。

与现有基础设施集成

确保您的云提供商的GPU与您当前的设置集成，以避免兼容性问题或中断。首先确认云提供商支持您已经使用的框架和库，如TensorFlow或PyTorch，并与您的存储和网络配置顺利集成。检查云提供商的基础设施是否能够在处理实时数据时处理增加的计算负载而不出现延迟问题。

验证您的编排工具和操作系统是否与GPU兼容，并在扩展之前运行小规模测试，以捕捉任何集成问题，例如与驱动程序的兼容性问题或网络配置不匹配，在扩展之前。虽然采取这些主动措施将改善您的整体工作流程，但要注意潜在的供应商锁定，并评估云提供商的解决方案可能会限制您的灵活性，使未来的云迁移或多云策略变得复杂。

网络和数据传输速度

为确保顺利高效的性能，重点关注数据在存储、计算实例和GPU之间的移动速度。高带宽确保数据在存储和GPU之间快速移动，减少处理中的任何延迟。低延迟对于实时任务至关重要，如游戏或直播，即使是轻微的延迟也会影响性能。快速的数据传输速度有助于避免瓶颈，确保您的GPU获得所需的数据以保持任务的顺利运行。此外，对于分布式工作负载的稳固内部网络允许您的实例有效通信并提升整体性能。

支持和可靠性

选择一个提供可靠支持计划和强大正常运行时间保证的云提供商。例如，如果您正在运行关键应用程序，如医疗保健中的AI驱动诊断，您将需要一个确保最小停机时间和响应迅速的客户支持的提供商。一个值得信赖的云提供商确保您满足截止日期并防止昂贵的挫折，如项目超支、错失机会或运营中断。

通过提供一致的正常运行时间和及时的技术援助，您可以保持项目的顺利执行，避免财务处罚，并最大化云投资回报率，通过保持项目按计划进行并在预算内。

来源：了不起的云计算