競爭優勢來自於做出更快、更聰明、更準確的決策，並比競爭對手更快地轉向新機會。
不幸的是，必須分析大量資料才能擷取這種價值，傳統上需要長的運算週期，以及實際上較大且昂貴的運算基礎架構。
然而，圖形處理單元 (GPU) 加速運算的進步意味著您現在可以迎接一個被認為無法克服的運算挑戰，並將它們轉化為即時的財務收益。
什麼是 GPU 加速運算？
當您使用 GPU 與中央處理單元 (CPU) 結合時，會發生 GPU 加速運算，讓 GPU 盡可能處理多數並行處理應用程序代碼。GPU 採用平行運算方法超越 CPU，提供數千個運算核心。這可以僅在 CPU 上加速某些軟件 100 倍。此外，GPU 實現了這種加速度，同時比這種類型工作負載的 CPU 更高的功率和成本效益。
如果您的系統設計團隊在建置 CPU 和 GPU 系統以及此等級資料分析所需的儲存子系統方面具有經驗，那麼轉向 GPU 加速策略的結果就是 所有措施都提供卓越的效能、更快的運算時間，並降低硬體需求。
GPU 加速運算有什麼好處？
GPU 改變了不同行業的複雜計算任務的執行方式。藉由利用 GPU 的強大功能 (針對並行處理進行最佳化)，組織可以實現前所未有的效能、效率和可擴展性。以下是 GPU 加速運算的一些主要好處。
1.改善計算速度和效能
如前所述，使用 GPU 進行運算的主要優點之一是顯著提高性能。與針對單線程效能最佳化的傳統 CPU 不同，GPU 的設計可同時處理許多並行任務。這使它們非常適合需要大量數據處理的應用程序，例如：
• 機器學習和深度學習： 在 CPU 上訓練複雜的神經網絡和模型可能需要數週，但在 GPU 上只需要這一時間的一小部分。
• 科學模擬： 分子動力學、物理模擬和氣候建模等領域受益於 GPU 並行處理大量數據的能力。
• 視頻渲染和圖形處理： GPU 在處理大量像素和視覺效果的數據集方面非常出色，使它們在視頻編輯、3D 渲染和動畫中不可或缺。
二.提升效率和節省成本
雖然 GPU 通常被視為昂貴的硬件，但它們能夠加速工作負載 長期可以節省成本 減少設備需求，減少佔用空間和營運成本。此外，您還可以體驗：
• 縮短取得結果時間：無論您是訓練 AI 模型還是模擬實體系統，更快的計算意味著更快的洞察力，這都可以節省公司寶貴的時間。
• 能源效率： 雖然 GPU 可能比 CPU 消耗更多的電力，但它們的平行性使它們能夠更快地完成任務，從而導致大規模作業的整體能耗降低。
• 降低營運成本： 在高效能運算 (HPC) 環境中，GPU 可以減少對大型伺服器陣列或高端 CPU 型叢集的需求，從而節省硬體和冷卻成本。
三.可擴展性和靈活性
GPU 專為擴充而設計，因此非常適合需要處理大量資料集或高輸送量作業的工作負載。它們的靈活性還使它們可以在各種行業中使用：
• 雲端運算： 平台上的 GPU 加速執行個體可讓企業隨需租用 GPU 電源，讓高效能運算更容易存取，而無需大量預先投資。
• 大數據和分析： GPU 對於處理大型數據集在基因體學、財務建模和數據採礦等領域中非常寶貴，這些領域是快速且可擴展的分析至關重要。
• 虛擬化： 許多雲端供應商支援以 GPU 為基礎的虛擬機器，提供實體 GPU 的效能，並具有雲端運算的靈活性。
4.即時處理與回應速度
GPU 在即時資料處理方面卓越，這在需要快速決策或快速回饋循環的應用程式中至關重要。一些例子包括：
• 自動駕駛汽車： GPU 可以實時處理來自攝像頭、雷達和雷達感測器的數據，以幫助自動駕駛汽車對其環境做出立即決定。
• 視頻流媒體和擴增實境 (AR)/虛擬現實（VR）： GPU 用於即時渲染高清視頻或沉浸式體驗，從而實現流暢、無延遲的播放和互動。
• 金融交易： 在高頻交易中，微秒很重要， 延遲和抖動是深刻的關注，GPU 用於處理大量的財務數據，以快速有效率地做出決策。
五.人工智能和機器學習的進步
人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 依賴廣泛的計算來識別模式、訓練模型和做出預測。由於 GPU 具有高輸送量和平行處理能力，特別適合這些工作。優惠包括：
• 更快的訓練： 在 CPU 上訓練深度神經網絡可能需要數週，但在 GPU 上只需數天甚至數小時，從而顯著改善開發週期。
• 更好的模型準確度： GPU 使研究人員能夠嘗試更複雜的模型、超參數和更大的資料集，從而獲得更準確的預測和見解。
• 支持高級 AI 演算法： GPU 針對矩陣操作進行了優化，這是許多 AI 演算法的工作中的核心，例如卷軸神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。
六.跨行業的多功能性
GPU 加速運算已在不同領域發現應用程式，提升效能並促進創新：
• 醫療保健: 在這些領域，例如 醫學影像、藥物發現和基因組學GPU 可加快複雜資料集的分析速度，協助更快的診斷和更好的治療計劃。
• 財務： 在 財務建模、風險分析和欺詐偵測GPU 可以更快地處理大規模財務資料，幫助企業在快節奏的市場中保持競爭力。
• 能源: GPU 支援模擬 石油和天然氣勘探，可再生能源建模甚至改善電網穩定性，為能源系統提供更快、更準確的預測。
七.利用新興技術保障未來
加入 GPU 加速運算現在可以為量子計算和區塊鏈等不斷演進的技術做好準備 — 更不用說 AI 持續的革命，GPU 將仍然是處理這些領域需要的巨大數據負載的關鍵組件。他們在尖端技術上擴展、適應和表現的能力意味著他們將在未來幾年繼續推動創新，從而提供許多長期效益。
為什麼選擇 GPU？為什麼現在？
公司對於構建所有人工智能的渴望都是無窮的。毫不奇怪，當今生產中的大多數 AI 工作負載都運用 GPU 加速運算。企業級 GPU 非常適合 AI，因為它們專為平行處理而設計，使它們可以有效處理 AI 和 ML 所需的大量資料和複雜計算。
GPU 加速運算不僅僅僅是一種趨勢，它是一項變革性的轉變，可提高效能、降低成本，並促進下一代技術的開發。通過採用 GPU，組織不僅可以優化其現有作業，還可以在從人工智能到高性能科學研究領域開啟新的可能性。隨著對計算能力的需求增加，GPU 加速將繼續在塑造運算未來中扮演重要角色。
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