隨著人工智能技術的快速普及，算力需求日益增長。智算中心的服務器作為支撐大規模數據處理和計算的核心設備，其性能優化顯得尤為關鍵。而GPU服務器也進入了大眾的視野，成為高性能計算的首選。那么，為什么算力服務器會選擇GPU而不是傳統的CPU呢？

GPU和CPU的區別

GPU和CPU二者都由寄存器、控制器、邏輯單元構成，但結構和比例很大不同，決定了CPU擅長指令處理，函數調用上，單核計算能力極強；GPU在數據處理（數學運算/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、重復的計算任務。并行處理能力使得GPU在處理大規模數據集、進行矩陣運算等任務時具有顯著優勢。

一臺500萬的微型服務器，CPU核心數一般也就上千個，而GPU因為獨特的架構，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勢就是內存結構：在已經披露的顯卡性能參數中，每個流處理器集群末端設有共享內存。相比于CPU每次操作數據都要返回內存再進行調用，GPU線程之間的數據通訊不需要訪問全局內存，而在共享內存中就可以直接訪問。這種設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，始終比主機內存領先一級，不僅具有更高的工作頻率從而帶來更快的數據讀取/寫入速度，而且具有更大的顯存帶寬。而在CPU構架中，盡管有高速緩存（Cache）的存在，但是由于其容量較小，大量的數據只能存放在內存（RAM）中。進行數據處理時，數據要從內存中讀取然后在CPU中運算最后返回內存中。與之相比，大顯存帶寬的GPU具有更大的數據吞吐量。在大規模深度神經網絡的訓練中，必然帶來更大的優勢。

GPU在能效比和成本效益方面的優勢

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。在處理大規模數據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，但在處理大規模數據時，其總體成本遠低于使用大量CPU的方案。

市場趨勢和生態系統的發展也為GPU在算力服務器領域的應用提供了有力支持。隨著深度學習、人工智能等技術的廣泛應用，越來越多的企業和研究機構開始投資研發基于GPU的高性能計算平臺。這推動了GPU硬件和軟件的不斷發展，形成了龐大的生態系統。在這個生態系統中，各種優化算法、框架和工具不斷涌現，使得GPU在算力服務器領域的應用變得更加便捷和高效。

GPU服務器能替代傳統服務器嗎

盡管GPU在算力服務器領域具有諸多優勢，但并不意味著它可以完全取代CPU。在實際應用中，CPU和GPU各有擅長領域，它們之間的協同作用才能更好地發揮整體性能。例如，在一些復雜的控制流程、邏輯判斷和數據處理任務中，CPU仍然具有不可替代的優勢。因此，在構建高性能計算系統時，需要根據具體應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，其功耗是數據服務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，對于處理傳統業務來，還是CPU服務器更為合適。

綜上所述，算力服務器選擇GPU而不是CPU的原因，主要包括GPU在結構和工作原理上的優勢、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系統的發展。在未來，隨著技術的不斷進步和應用需求的不斷變化，我們有理由相信GPU在算力服務器領域的應用將會更加廣泛和深入。

來源：互盟數據中心