高性能计算科研学习，CPU不合适？GPU云服务器强势出击

GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务，目前新睿云有NVIDIA Tesla P100 GPU、NVIDIA Tesla P40 GPU型号GPU云服务器，适用的场景有视频处理、3D图形渲染、深度学习、科学计算等场景。

新睿云P40与P100GPU的区别

 

1.P40主要负责图像、文字和语音识别

1.1P40的单精运算能力强于P100，计算能力胜于p100

1.2P40支持IN8类型，所以非常适合精度要求不高的推理场景

1.324G的显存也非常适合在线处理大数据量的图像

1.4P40只搭载了GDDR5的显存

2.Tesla P100主攻学习和训练任务

2.1P100搭载的是HBM2高速显存

2.2P100的显存带宽达到了P40的2倍

视频处理解决方案

 

视频处理往往十分吃配置，尤其是做特效、渲染等工作，如果用本地电脑做视频处理特效，常常会发现电脑十分卡。如果用机械硬盘，过不了多久也会发出响动的声音，对硬盘寿命有很大影响。因为视频文件较大，文件做备份传输都需要很久的时间！

备份万一损坏，很多千辛万苦搜集的资源就真的丢失了！

新睿云GPU云服务器有P40与P100两种，如果处理视频，特效渲染新睿云xr.GPU1.P2型号CPU加NVIDIA Tesla P40，拥有强大的图像、文字、语音识别能力，选择大内存建议128G以上可以获得最完美的体验！

通过对象存储把要处理的文件打包传到服务器上，剩下的完全交给服务器即可！

3D图形渲染解决方案

 

3D渲染是通过电脑计算的方式把模型从3D模型网格呈现出2D真实感高的图像，计算过程包含光线及辅助光线，材料的材质和纹理，相机相关设置等综合变量。

1.3D渲染的分类

1.13D实时渲染

实时渲染主要应用在游戏领域，电脑会实时的计算和展示所渲染的结果，帧率在20-120频率左右。因此需要在帧率一定的情况下最大化的展示真实性。计算机在图像处理的过程中会用到一些”技巧“是肉眼感官为”真实“世界，这些”技巧“都包括镜头光晕（lends flare），景深(depth of field)和动态模糊（motion blur）。计算机的算力决定了渲染的真实感，通常需要GPU来协助完成。 

3D渲染图片

1.23D非实时渲染

3D非实时渲染通常是电影或视频，借助计算机有限的算力，通过延长渲染时间达到更加真实的效果。射线追踪（ray tracing）和辐射度算法（radiosity）是非实时渲染常用的技巧，以达到更加真实的感觉。随着技术的发展，不同种类的物质形式有了更精确的计算技巧，例如粒子系统（模拟雨，烟和火），容积取样（模拟雾，灰尘），以及焦散性质和子面散射(subsurface scattering)。渲染过程中不同层的物质是分开计算后合成为一个最终布景。

3D渲染最常用的软件是3D MAX，其在新睿云P40GPU的GPU服务器有十分出色的表现，因其单核处理能力强，在渲染过程中可以大大节约完成的时间！

渲染特别吃配置，这里如果您预算充足建议配置越大越好！

深度学习解决方案

 

深度学习是机器学习的一个分支（重要性最突出的分支），机器学习其上层就是人工智能！

深度学习、机器学习、人工智能的关系

深度学习的最重要的就是不断提取数据，然后建模！

1.比如深度学习，计算机是如何认识区分“田”与“申”呢？

假设深度学习要处理的信息是“水流”，而处理数据的深度学习网络是一个由管道和阀门组成的巨大水管网络。网络的入口是若干管道开口，网络的出口也是若干管道开口。

当计算机看到一张写有“田”字的图片，就简单将组成这张图片的所有数字（在计算机里，图片的每个颜色点都是用“0”和“1”组成的数字来表示的）全都变成信息的水流，从入口灌进水管网络。

我们预先在水管网络的每个出口都插一块字牌，对应于每一个我们想让计算机认识的汉字。这时，因为输入的是“田”这个汉字，等水流流过整个水管网络，计算机就会跑到管道出口位置去看一看，是不是标记由“田”字的管道出口流出来的水流最多。如果是这样，就说明这个管道网络符合要求。如果不是这样，就调节水管网络里的每一个流量调节阀，让“田”字出口“流出”的水最多。

 

深度学习“田”

学习“申”字时，我们就用类似的方法，把每一张写有“申”字的图片变成一大堆数字组成的水流，灌进水管网络，看一看，是不是写有“申”字的那个管道出口流水最多，如果不是，我们还得再调整所有的阀门。这一次，要既保证刚才学过的“田”字不受影响，也要保证新的“申”字可以被正确处理。

 深度学习“申”

深度学习如何选择GPU云服务器配置？

不同人对于深度学习看法不同，有人认为8G就够了，有的却128G都不够。

有的认为不吃CPU计算能力，有人认为多核依旧跑的吃力！

认知如此大的差异主要是因为其应用场景不同，各行各业确实不同！每个人的认知也确实不同，因为其唯一性不能代表其正确！

如果是企业使用深度学习，笔者建议您选用P100型号的GPU云服务器，因为显存、带宽方面的优势足以弥补其计算能力略差于P40的缺点，而且其训练任务、学习任务的表现也领先与P40。

科学计算解决方案

 

科学计算是指利用计算机再现、预测和发现客观世界运动规律和演化特征的全过程。科学计算为解决科学和工程中的数学问题利用计算机进行的数值计算。

主要包括建立数学模型、建立求解的计算方法和计算机实现三个阶段。

1.GPU计算与CPU计算的区别

应用程序开发人员使用NVIDIA发明的名为“CUDA”的并行编程模型来利用并行GPU架构的性能。所有NVIDIA GPU - GeForce®，Quadro®和Tesla® - 均支持NVIDIA®CUDA®并行编程模型。

Tesla GPU设计为计算加速器或配套处理器，针对科学和技术计算应用进行了优化。最新的Tesla 20系列GPU基于CUDA平台的最新实现，称为“Fermi架构”。Fermi具有关键的计算功能，例如500 + gigaflops的IEEE标准双精度浮点硬件支持，L1和L2缓存，ECC内存错误保护，分布在整个GPU中的共享内存形式的本地用户管理数据缓存，合并内存访问等等。

2.GPU计算的历史

图形芯片起初是固定功能的图形管道。多年来，这些图形芯片变得越来越可编程，这导致NVIDIA推出了第一款GPU。在1999-2000时间框架内，计算机科学家以及医学成像和电磁学等领域的研究人员开始使用GPU加速一系列科学应用。这是称为GPGPU或通用GPU计算的运动的出现。

挑战在于GPGPU需要使用OpenGL和Cg等图形编程语言来编程GPU。开发人员必须使他们的科学应用程序看起来像图形应用程序，并将它们映射到绘制三角形和多边形的问题。这限制了GPU对科学的巨大性能的可访问性。

NVIDIA意识到了将这种性能带给更大的科学界的潜力，并投资于修改GPU以使其完全可编程用于科学应用。此外，它还增加了对C，C ++和Fortran等高级语言的支持。这导致了GPU的CUDA并行计算平台。

3.科学计算GPU云服务器配置选择：数据量不大，选用P40是明智之举，如果数据量大建议用P100。

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