为什么要使用云GPU？如何租用云GPU服务器？

什么是GPU？

多年来，深度学习、图形渲染和AI计算等领域的技术得到了巨大改进，而对应用程序的速度、准确性和分辨率的要求也显著提高。例如，现代游戏需要更大的存储容量来容纳额外的视觉元素以及更高的处理速度，来支持精细的视觉效果、后台操作，以此获得更好的游戏体验。简单理解就是我们需要更高的计算资源，来运行支持现代计算密集型应用程序所需的大量操作。

图源网络

在计算速度方面，CPU的出现以及处理器架构的进一步发展，产生了更快的CPU，使大多数计算机操作能够达到所需的速度，但由于需求的增长，市场又需要一种更合适技术来为这种密集计算提供更快、更高效的可能性，这就出现了GPU。

图形处理单元（GPU）是一种微处理器，它利用并行处理能力和更高的内存带宽来执行特殊任务，例如加速图形创建和同步计算。众所周知，GPU在运行密集计算时速度更快、效率更高，所以自然也是游戏、3D成像、视频编辑和机器学习等应用所需的密集计算的必备要素。

对于深度学习操作，GPU的速度比CPU快得多，训练阶段非常耗费资源，且此类操作需要大量的数据点处理，因此GPU可以比CPU更高效地运行深度学习流程，在CPU上需要50分钟才能完成的密集运算，在低端GPU上甚至可能只要1分钟。

为什么要使用云GPU？

为什么不呢？拥有本地GPU通常需要前期费用和时间进行自定义安装、管理、维护和最终升级，相比之下云平台提供的GPU算力出租服务就很简单，直接按需使用，没有任何技术层面的难题，且GPU服务器租赁费用也很实惠。GPU租用平台提供利用GPU进行计算所需的所有服务，并负责GPU基础设施的整体管理，承担自行管理本地GPU所需的专业技术，让用户能够专注于自己的业务专长、提高生产力。

此外使用云GPU还可以节省太多时间，比直接投资和维护现场基础设施效益更佳。大多企业也选择了这种方式，它将安装和管理GPU所需的成本转化为租用云GPU服务的成本，降低基础设施的门槛和前期成本，而且云平台一般还有其他优势，例如数据迁移、可访问性、集成、存储、安全性、升级、可扩展性、协作、控制以及对无压力高效计算的支持等。就像餐厅厨师和助手一样，在提供了必要食材的前提下，可以只专注于准备饭菜的制作。

如何开始使用云GPU？

到如今要开始使用云GPU服务器已经是越来越容易，首先第一步就是选择一个云平台。根据各自的服务比较平台的综合能力与优势，下一步是熟悉其界面和基础架构，很快就可以熟能生巧，因为一般都有许多文档、教程视频和博客可用于学习。对于云GPU租用平台，小编建议您在3DCAT实时云渲染平台中了解其GPU服务器租赁方案的详情，也可注册获得专属商务对接，定制与您业务配套的专属GPU算力服务。