您是否正在考虑购买或升级服务器并决定在新的图形处理器和中央处理器之间？您是否希望研究GPU与CPU在速度和性能方面的差异？最后，您是否想知道——“您是否需要服务器显卡？”

越来越多的web应用程序经理正在考虑在他们的服务器中添加显卡。数字不会说谎；CPU每核成本高，GPU每核成本低。对于大约相同的投资，您可以有十几个或两个额外的中央处理器内核或几千个图形处理器内核。这就是图形处理器的力量。

事实上，自2018年6月以来，更多的新处理能力来自500强超级计算机世界各地都来自GPU vs CPU。微软、脸书、谷歌和百度等公司已经在利用这项技术做更多的事情。

GPU和CPU有什么区别？
以下是中央处理器和图形处理器显卡的确切区别:

图形处理单元
图形处理单元(GPU)是一种专门设计用于显卡的处理器芯片。不是专门用于在计算机屏幕上绘图的图形处理器，如服务器中的图形处理器，有时被称为通用图形处理器(GPU)。

GPU的时钟速度可能低于现代CPU(通常在500-800 MHz范围内)，但每个芯片上的内核数量要密集得多。这是显卡和CPU之间最明显的区别之一。这使得图形处理器可以同时执行许多基本任务。

在最初的预期目的中，这意味着同时计算数十万个多边形的位置，并确定反射，以快速渲染单个阴影图像，例如，用于视频游戏。

基本显卡可能有700-1000个处理内核，而现代功能强大的显卡可能有3000个或更多处理器内核。

此外，显卡的核心速度正在稳步提高，但就图形处理器与中央处理器的性能而言，速度通常较低，最新的显卡每核心速度约为1.2千兆赫。

中央处理器
中央处理器是任何计算机或服务器的大脑。任何的专用服务器会附带一个物理CPU(有时是两个或四个)来执行操作系统的基本处理。云VPS服务器从物理芯片分配虚拟内核。

从历史上看，如果您有一个需要大量处理能力的任务，您需要增加更多的CPU能力，而不是增加一个显卡，并为需要更快完成的任务分配更多的处理器时钟周期。

许多基本服务器都有两到八个核心，一些强大的服务器有32、64甚至更多的处理核心。就GPU对CPU速度而言，CPU内核的时钟速度更高，通常在2-4 GHz范围内。CPU时钟速度是比较处理器和显卡时需要考虑的基本差异。

为什么不在GPU上运行整个操作系统？
当使用显卡和中央处理器时，会有一些限制。一个主要的限制是，一个图形处理器中的所有内核被设计成一次只处理同一个操作(这被称为SIMD:单指令多数据)。

因此，如果你正在进行1000个类似的单独计算，比如破解密码散列，那么一个图形处理器可以通过用相同的指令在自己的核心上执行每个线程来工作得很好。

然而，使用显卡与中央处理器进行内核操作(如向磁盘写入文件、打开新的索引指针或控制系统状态)会慢得多。

图形处理器有更多的操作延迟，因为它们的速度较低，而且与中央处理器相比，它们和内存之间有更多的“计算机”。中央处理器的传输和反应时间更低(更好)，因为它被设计成对单个指令更快。

与延迟相比，图形处理器被调整为更大的带宽，这是它们适合大规模并行处理的另一个原因。就图形处理器与中央处理器的性能而言，显卡并不是为了执行中央处理器所能完成的快速独立计算而设计的。因此，如果您生成一个密码散列而不是破解一个，那么中央处理器可能会表现最好。

GPU与CPU:它们能协同工作吗？
你的系统上没有一个开关可以打开，例如，所有计算的10%进入显卡。在并行处理情况下，命令可能会被卸载到图形处理器进行计算，这样做的指令必须被硬编码到需要执行工作的程序中。

幸运的是，像NVidia和开源开发者这样的显卡制造商提供免费图书馆对于像C++或Python这样的通用编码语言，开发人员可以使用它们来让他们的应用程序利用可用的GPU处理。

图形处理器可能更好的应用有哪些？
对于那些现在感到疑惑的人来说——“您需要一个服务器显卡吗？”—这完全取决于。您的服务器没有显示器。但是显卡可以应用于除了在屏幕上绘图之外的任务。

图形处理器在超级计算机中的应用是为了任何强烈的通用数学处理，但研究通常是科学性质的:

蛋白质链折叠和元素建模。
气候模拟，如地震处理或飓风预测。
等离子体物理学。
结构分析。
深度机器学习人工智能。
显卡相对于中央处理器的一个更著名的用途是挖掘加密货币，比如比特币。

这本质上是执行大量浮点运算来解密一个挂起的事务块。第一台找到正确解决方案的机器会得到比特币(但只有在交易列表增长到一定数量后)。显卡非常适合每秒执行大量浮点运算(FLOPS)，这是有效挖掘所需要的。

商品服务器应用怎么样？
用一个单一专用网络服务器。当然还有更多即插即用的应用。正如我们之前看到的，图形处理器非常擅长执行大量计算来确定大小、定位和绘制多边形。因此，他们擅长的任务之一自然是生成图形:

计算机辅助设计渲染和流体动力学
3D建模和动画。
地理空间可视化。
视频编辑和处理。
图像分类和识别。
另一个从服务器图形处理器趋势中受益匪浅的领域是金融或股票市场策略:

投资组合风险分析。
市场趋势。
定价和估价。
大数据探索。
您可能也不会考虑在显卡上使用大量其他应用程序:

语音到文本和语音处理。
关系数据库和并行查询。
最终用户深度学习和营销策略开发。
通过图像识别识别制造零件中的缺陷。
密码恢复(哈希破解)。
医学成像。
这只是GPU能为你做的事情的开始！英伟达发布应用程序列表有图形处理器加速处理的。

服务器需要显卡吗？默认情况下包括图形处理器吗？
专用的图形处理器不会出现在专用服务器默认情况下，因为它们是非常特定于应用程序的，如果您的应用程序不能利用它，那么获得一个也没有多大意义。

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