GPU 计算
什么是 GPU 计算？
图形处理单元 (GPU) 计算即分担中央处理单元 (CPU) 的处理需求，通过并行计算利用代码完成更顺畅的渲染和多任务处理的过程。
GPU 计算与深度学习和 AI 之间有何关系？
GPU 计算至关重要，能够优化深度学习，缩短价值实现时间 (TTV)，加快编码期间处理速度，增强数据管理、内容创建以及产品工程设计，并通过数据分析获得全面洞见。
这一多面性的有益过程通过并行计算而实现。CPU 因处理海量数据（即大数据）不堪重负，GPU“出手相助”，将复杂的问题分解为数百万个任务，以便更轻松地一次性找到所有解决方案。GPU 同时运行各种级别的任务，让 CPU 可以照常处理工作，而且直接将特定工作负载分配给可以最高效地处理作业的处理器，能够保护这两种系统的完整性。CPU 与 GPU 都可以在人工智能 (AI) 生态系统中协作运行，支持以交互方式解决问题。
GPU 计算有什么优势？
作为 CPU 的搭档处理器，GPU 可以极大地提升系统的速度和处理能力。GPU 以更快的方式执行涉及计算和科学数据的计算应用，与 CPU 集成时，有助于提高效率。
使用 GPU 的另一大优势在于，其能够以较小的区块处理多个处理器中的重复性数据，亦可在其自身兼顾无数问题的情况下，确保计算照常进行。
除了处理能力，GPU 还扩展了内存带宽。GPU 的运行速度比 CPU 要快数百倍，当通过神经网络处理海量数据时，能够实现机器学习 (ML) 和大数据分析的自动化和智能化。AI 则可以学习任何数据科学家都无法用语言教授或翻译的极为复杂的任务。
其他优势包括但不仅限于：
- 卓越的处理能力
- 成倍增加的内存存储容量/带宽
- 强大的数据分析及 AI 与 ML 分析
- 游戏和图形的快速处理
- 与数据中心的轻松集成
GPU 计算如何发挥作用？
IT 的工作重点已变为响应和支持 AI 和数据科学的计算需求。幸运的是，GPU 包揽了这些工作。由于使用 GPU 计算，在 CPU 上运行的应用速度更快，从而优化了性能和工作负载容量。
GPU 计算可分担 CPU 的系列计算科学和技术任务，这使得应用能够以极高的效率运行。利用并行处理，GPU 可通过数百个核心在几秒内处理数千个任务。并行处理指的是通过将数据集注入 GPU 的处理核心来同时处理全部数据集。GPU 在处理和转换数据时，CPU 运行剩余的应用，这样性能更高。
利用 GPU 计算，从数据分析得出的洞见可帮助解决问题并增加功能。GPU 能够快速处理海量数据并进行分类，这有助于行业领导者快速、精准地从数据中获得洞见，从而推动创新。
GPU 计算与 HPE
作为企业组织的可靠合作伙伴，HPE 为这些组织提供涵盖软硬件的计算基础设施产品。在提供一流解决方案的情况下，HPE 通过本地、主机代管设施和边缘到云计算系统为 IT 提供支持。有各种各样的预设配置可供选择。无论是对于大数据分析解决方案、通用基础设施还是经过优化的模块化基础设施，在公司和机构迫切需要之时，HPE 均可提供相应的支持。
通过 HPE Proliant 为企业应用场景推出的全新智能计算基础，在安全性、自动化和计算处理能力方面提供增强功能。Proliant 服务器专为混合云使用而设计，可加快 AI 速度并整合 IT 管理。
HPE Apollo 系统通过向数据中心和 AI 应用提供超级计算提供支持。得益于 HPE Apollo 的功能，我们构建了支持数据密集型工作负载的基础设施，并通过对数据内最复杂的问题进行有意识的访问和分析来推进创新。
HPE 计算解决方案采用即用即付框架结构，能够按需扩展容量，可以应对常规的波动以及意外的需求激增情况。不仅快速增长会决定容量需求，意外问题也会占用资源，而这会进一步影响计算能力和效率。HPE 提供附带缓冲容量的按需扩展选项，可给予全面支持。
可在 HPE GreenLake 中找到虚拟化企业计算解决方案的资源。利用 HPE GreenLake 体验，您可以满足所有的安全性与监管需求，同时通过即用即付模式更好地掌控成本。