GPU服務(wù)器主要應(yīng)用于以下幾個(gè)方面：
- 游戲領(lǐng)域： 現(xiàn)如今，視頻游戲呈現(xiàn)出超現(xiàn)實(shí)的畫面效果和龐大的游戲世界，這導(dǎo)致了對(duì)計(jì)算資源的巨大需求。特別是隨著4K分辨率、高刷新率和虛擬現(xiàn)實(shí)游戲等技術(shù)的興起，對(duì)圖形處理性能的需求不斷攀升。GPU在這方面的作用不可小覷，它們可以高效渲染2D和3D圖形，使玩家能夠以更高的分辨率和更流暢的幀率暢玩游戲，獲得更卓越的游戲體驗(yàn)。
- 創(chuàng)意內(nèi)容制作： 長(zhǎng)時(shí)間以來，視頻編輯、圖形設(shè)計(jì)等創(chuàng)意領(lǐng)域的從業(yè)者一直在與渲染時(shí)間過長(zhǎng)等問題作斗爭(zhēng)。然而，GPU的并行計(jì)算能力已經(jīng)改變了這一現(xiàn)狀，使得渲染高分辨率視頻和圖形變得更加迅速和高效。創(chuàng)意工作者現(xiàn)在可以更快地完成視頻編輯、圖形設(shè)計(jì)等任務(wù)，釋放更多時(shí)間來實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意靈感。
- 機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能： GPU在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用引人矚目。得益于其出色的計(jì)算性能，GPU能夠充分發(fā)揮其高度并行的特性，加速諸如圖像識(shí)別等工作負(fù)載。當(dāng)前，許多深度學(xué)習(xí)算法都依賴于GPU和CPU的協(xié)同合作。高端GPU型號(hào)，如Nvidia的Tesla系列和Ampere系列，被廣泛應(yīng)用于高性能計(jì)算和大數(shù)據(jù)工作負(fù)載，如深度學(xué)習(xí)和人工智能推理任務(wù)。
GPU服務(wù)器在不同領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。它們不僅提升了游戲體驗(yàn)、創(chuàng)意內(nèi)容制作效率，還加速了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展，為各行各業(yè)帶來了巨大的改變和提升。
延升閱讀：NVIDIA H100 Tensor Core GPU為各類數(shù)據(jù)中心提供出色的性能、可擴(kuò)展性和安全性。
GPU加速計(jì)算的數(shù)量級(jí)飛躍
通過 NVIDIA H100 Tensor Core GPU，在每個(gè)工作負(fù)載中實(shí)現(xiàn)出色性能、可擴(kuò)展性和安全性。使用 NVIDIA? NVLink? Switch 系統(tǒng)，可連接多達(dá) 256 個(gè) H100 來加速百億億級(jí) (Exascale) 工作負(fù)載，另外可通過專用的 Transformer 引擎來處理萬億參數(shù)語言模型。與上一代產(chǎn)品相比，H100 的綜合技術(shù)創(chuàng)新可以將大型語言模型的速度提高 30 倍，從而提供業(yè)界領(lǐng)先的對(duì)話式 AI。
