服务器CPU：详解服务器gpU和cpU技术区别和联系

　　【小编提示】本文部分内容摘自网络,仅供参考!如需了解服务器租用\托管相关问题,请咨询YINGSOO专业客服,享受1V1贴心服务!免费热线400-630-3752

服务器CPU

　　cpU (central processing Unit，中央处理器)就是机器的“大脑”，是完成布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。cpU的结构主要包括运算器(ALU，Arithmetic and Logic Unit)、控制单元(cU，control Unit)、寄存器(Register)、高速缓存器(cache)和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。

　　gpU(graphics processing Unit，中文为图形处理器)，就如其名字一样，gpU最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上运行绘图运算工作的微处理器。

　　cpU和gpU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。

　　cpU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得cpU的内部结构异常复杂。

　　而gpU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。于是cpU和gpU就呈现出非常不同的架构(示意图)：

　　从架构图我们就能很明显的看出，gpU的构成相对简单，有数量众多的计算单元和超长的流水线，特别适合处理量大且统一的数据(如图像数据)。

　　gpU的主要工作就是3d图像处理和特效处理，通俗地说就是一种图像呈现的工作。对于2d图形，cpU可以轻松处理，但是对于复杂的3d图像，cpU就要花费很多的资源去处理，这显然会降低其他方面的工作效率，于是就将这类工作交给gpU去处理。

　　一些高帧率的游戏画面和高质量的特效也交给gpU去处理，分担cpU的工作。除此以外，gpU服务器凭借并行处理处理的能力，在密码破译、大数据处理、金融分析等领域应用广泛。

　　为什么gpU特别擅长处理图像数据呢？这是因为图像上的每一个像素点都有被处理的需要，而且每个像素点处理的过程和方式都十分相似，此类场景也就成了gpU的天然温床。

　　但gpU无法单独工作，必须由cpU进行控制调用才能工作。cpU可单独作用，处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型，但当需要大量的处理类型统一的数据时，则可调用gpU进行并行计算。

　　gpU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了cache。而cpU不仅被cache占据了大量空间，而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路，相比之下gpU计算能力只是cpU很小的一部分。

　　cpU 基于低延时的设计，cpU有强大的ALU(算术运算单元)，它可以在很少的时钟周期内完成算术计算。

　　相比之下，gpU是基于大的吞吐量设计，cache比较小、控制单元简单，但gpU的核数很多，适合于并行高吞吐量运算。

　　gpU中有很多的运算器ALU和很少的缓存cache，缓存的目的不是保存后面需要访问的数据(这点和cpU不同)，而是为线程thread提供服务的。如果有很多线程需要访问同一个相同的数据，缓存会合并这些访问后再去访问内存dRAm。

　　总而言之，cpU和gpU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有较大的区别。而某些任务和gpU最初用来解决的问题的方式比较相似，所以采用gpU来计算。

　　打个比方，gpU的运算速度取决于雇了多少小学生，cpU的运算速度取决于请了多么厉害^{[免费测试]}的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多。当然现在的gpU也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平。

　　gpU就是用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，纯^{[韩国vps租用]}粹的人海战术。这种策略基于一个前提，就是小学生之间的工作没有什么依赖性，是互相独立的。

　　这就回答了gpU能做什么的问题。图形运算和大型矩阵运算，如机器学习算法等领域，gpU就能大显身手。简而言之，cpU擅长统领全局等复杂操作，gpU擅长对大数据进行简单重复操作。cpU是从事复杂脑力劳动的教援，而gpU是进行大量并行计算的体力劳动者(小学生)。

　　gpU的工作的特点是计算量大，没什么技术含量，需要重复很多很多次，还需要cpU来把数据喂到嘴边才能开始干活，最终还是靠cpU来管理的。

　　为什么在人工智能领域gpU十分盛行？深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型，这个模型的最大特点是需要大数据来训练。

　　因此，人工智能领域对计算能力的要求就是需要大量的并行的重复计算，gpU正好有这个专长，时势造英雄，因此gpU就出山担此重任。在人工智能领域(深度学习)，gpU具有如下主要特点：

　　1 、提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算。并行计算是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。

　　2、拥有更高的访存带宽和速度。

　　3、具备更高的浮点运算能力。浮点运算能力是关系到处理器的多媒体、3d图形处理的一个重要指标。现在的计算机技术中，由于大量多媒体技术的应用，浮点数的计算大大增加了，比如3d图形的渲染等工作，因此浮点运算的能力是考察处理器计算能力的重要指标。

　　需要强调一点，虽然gpU是为了图像处理而生，但是我们通过前面的介绍可以发现，gpU在结构上并没有专门为图像服务的部件，只是对cpU的结构的优化与调整，所以现在gpU不仅可以在图像处理领域大显身手，它还被用做科学计算、密码破解、数值分析，海量数据处理(排序、map-Reduce等)，金融分析等需要大规模并行计算的领域。因此，gpU也可以认为是一种较通用的芯片。

　　简单总结：cpU和gpU是两种不同的处理器，cpU是程序控制、顺序执行等操作的最高级通用处理器，而gpU是用来做图像处理、特定领域分析的专用型处理器，gpU受cpU的控制。在很多终端设备中，cpU和gpU往往集成在一个芯片内，同时具备cpU或gpU处理能力。

　　不知道美国服务器优势的看过来

　　美国服务器的优势，怎么说呢总的来说是Ip、带宽、速度、稳定性等很好，而且价格合理是最重要的。在各种美国服务器中，找到适合自己的服务器。那么就取决于服务器的特定配置参数、带宽、内存、硬盘等等服务，这些是影响价格的因素。不知道美国服务器优势的看过来，干货给你。

　　大家都知道的，美国主机连接速度是世界上最快的，互联网最初起源于美国。世界上大多数海底电缆都有通向美国，美国拥有最大的网络资源，涵盖了世界上最广泛的网络。美国服务器免于备案，用途是不受限制的，并且能在工信部节省了约20个工作日的备案时间。可以有更多时间准备网站启动计划和网站推广计划的;其ip很多，并且没有任何限制，无论是虚拟网络，企业站，股票金融站，也非常适合站群服务器，游戏代理等等;速度很快，稳定性很好，只要使^{[2日本私人vps]}用一般的速度网站和一些ping值工具，就可以看出来了。在后台进行实时监视，重新启动后台控制，并且可以在后台格式化C盘。如果这些是手动控制的，不仅效率跟不上，时间也跟不上。但是美国机房服务真的很好。例如，如果有问题，机房工作人员会在5分钟内答复，这将非常有礼貌。可以说服务意识是很强的。真的没法挑的那^{[公司服务器被攻击]}种好。

　　不知道美国服务器优势的看过来，不知道你看了之后是否了解其优势了。可能试了之后，会更好的。

　　YINGSOO免费热线：4006_303_752