什么是图形处理器集群？
支持 GPU 的集群
支持 GPU 的集群是指由相互连接的计算机（节点）组成的网络，除了传统的CPU（中央处理器）功能外，还包括GPU（图形处理单元），以增强其计算能力。GPU 最初设计用于渲染视频游戏中的图形，现在已发展到在广泛的应用中以比 CPU 更快的速度执行复杂计算，这使其在需要大规模并行处理能力的领域（如深度学习、科学模拟和大数据分析）中变得非常宝贵。
与擅长处理连续任务的 CPU 不同，GPU 擅长同时处理多个任务。单个 GPU 由数百到数千个内核组成，可高效执行数千个并发操作。这一特性使 GPU 特别适用于可并行化的算法。
在支持 GPU 的集群中，计算工作量分布在多个 GPU 上，大大加快了仅由 CPU 处理需要更长时间的任务。例如，在深度学习中，利用 GPU 集群可以将复杂神经网络的训练时间从数周缩短到数天甚至数小时，从而实现模型的快速迭代和开发。
GPU 集群在各行各业的应用
GPU 集群已在各行各业得到广泛应用，彻底改变了复杂计算的方式。新一代高端 GPU 系统可以独立于 CPU 基础设施与其他 GPU 连接，从而提高了分布式计算环境的灵活性和性能。以下是它们正在产生重大影响的一些关键领域：
- 人工智能和机器学习
在人工智能和ML 领域，GPU 集群通过以前所未有的速度处理大型数据集来促进复杂模型的训练。这种加速对于深度学习应用至关重要，因为处理和学习海量数据的能力决定了图像和语音识别、自然语言处理和自动驾驶汽车等任务中模型的成败。 - 科学研究与模拟
科学家们使用 GPU 集群来模拟复杂的物理、化学和生物过程。这些模拟可以对从气候模式、分子动力学到宇宙事件等各种现象进行建模。GPU 大大缩短了处理这些模拟所需的时间，使研究人员能够在可接受的时间范围内进行额外的模拟或涉及更高难度物理的模拟，而这些模拟在传统计算资源下是不切实际的，甚至是不可能的。 - 金融服务
在金融领域，速度和准确性至关重要。支持 GPU 的集群可用于高频交易算法、风险管理和实时欺诈检测。它们处理大量数据，在瞬间做出可能产生重大财务影响的决策。 - 医疗保健和生命科学
GPU 集群正在通过加速基因组测序、药物发现和医学图像分析改变医疗保健。这些进步实现了个性化医疗方法，可根据个人基因图谱量身定制治疗和药物。 - 娱乐和媒体
在娱乐领域，GPU 集群为复杂的视觉效果、实时 3D 渲染和虚拟现实体验提供了强大的动力。它们使创作者能够将复杂的场景和身临其境的环境呈现在现实中，而以前这些场景和环境的实时渲染需要大量的计算。 - 能源领域
在能源勘探中，GPU 集群用于处理地震数据，帮助识别地表下潜在的石油和天然气储量。此类数据处理涉及分析庞大的数据集，以创建通常复杂的地质结构的详细三维模型。
支持 GPU 的集群的优势
这种数据处理技术的广泛优势包括
- 加速处理速度：通过利用 GPU 的强大功能，集群可执行并行处理，其速度和效率大大高于仅使用 CPU 的系统，从而显著缩短了数据处理和分析所需的时间。
- 成本效益：在提供超强处理能力的同时，支持 GPU 的集群在执行高性能任务时比仅使用 CPU 的系统更具成本效益，从而提供更高的性能成本比。
- 能源效率：与 CPU 相比，GPU 每瓦能耗可提供更高的计算能力，因此，对于大规模计算任务而言，采用 GPU 的集群是更节能的选择。
- 可扩展性：通过添加更多的 GPU 或 GPU 节点，可以轻松扩展 GPU 集群，从而实现灵活扩展，满足日益增长的计算需求，而无需对系统进行全面检修。现代系统可使 GPU 直接与不同服务器中的其他 GPU 通信，并可扩展至数千个 GPU。
- 快速创新：支持 GPU 的集群的加速处理能力可缩短开发周期，从而加快研究和产品开发中的实验和创新。
常见问题
- 集群中拥有多个 GPU 有什么意义？
在集群中配备多个 GPU 可实现任务的并行处理，从而显著提高可同时分工和处理的任务的计算效率。 - 支持 GPU 的集群与传统 CPU 集群有何不同？
支持 GPU 的集群采用 GPU 进行数据并行处理，与依赖顺序数据处理的传统 CPU 集群相比，某些计算的速度要快得多。 - 启用 GPU 的集群是否比仅使用 CPU 的集群更昂贵？
虽然 GPU 集群的初始投资可能较高，但对于需要高计算能力的任务而言，它们具有更高的性能成本比，因此对于特定应用而言具有成本效益。 - 支持 GPU 的集群如何改进机器学习任务？
支持 GPU 的集群可通过同时处理大型数据集来加快机器学习模型的训练速度，从而建立更复杂的模型并加快迭代时间。 - 扩展支持 GPU 的集群是否很困难？
扩展支持 GPU 的集群非常简单，因为可以根据需要增加 GPU 或带有 GPU 的节点，以提高计算能力，从而灵活地满足不断增长的需求。