GPU 服务器是什么？

海量数据信息的处理一直是各行用户的关注重点，GPU 服务器凭借超强的计算功能，能够很好地应对海量数据运算。利用强大的计算能力，GPU 服务器能在数小时内完成那些原本需要数天完成才能完成的数据运算。而那些原本需要数十台 CPU 服务器集群共同运算才能处理的内容，现在单台 GPU 服务器便可应对。

作为能够进行深度学习训练的平台，GPU 服务器通过学习可实现计算服务的直接加速，并且能够直接与外界连接通信。如果将 GPU 服务器与云服务器搭配使用，GPU 服务器就拥有了云服务的计算平台。将 GPU 服务器与对象存储 COS 搭配使用， GPU 服务器就拥有了能够承载大数据量的云存储服务。

GPU 服务器通常会使用精简的 RISC 指令集设计，从而获得更强的针对性。面对不同客户的不同需求，这种设计模式能够进行定制优化，提高效能。复杂的指令集一般会应用在普通的服务器上，能够带来更大更全面的指令范围及内容，各类常用功能也会集中到一起，但无法获得 GPU 服务器所拥有的较高的准确率和调用速度。

技术方面，GPU 服务器上拥有的多路互联的技术，通过为 GPU 服务器的主板提供多个插槽，实现了同时安装多个 CPU，目前只有 GPU 服务器支持这项技术。多路互联技术，让多路 CPU 服务器之间也能实现互联互通，这是普通的服务器所无法实现的。

GPU 服务器在设计过程中十分注重稳定性能，因此在硬件材料的选择上，使用的都是较为优质的材料，从而为长时间的工作以及多路互联技术提供支持与保障。因此与普通服务器相比，价格也会更高一些。

借助 Amazon EC2 云服务器，客户可以在几分钟（而不是几小时或几天）内增加或减少容量。客户可以同时管理一个、数百个，甚至数千个服务器实例。当然，因为这全是通过 Web 服务 API 控制，所以客户的应用程序可根据其自身需求自动扩展和缩减。

Amazon EC2 云服务器有多种云服务器/云主机实例类型、操作系统和软件包供客户选择。借助 Amazon EC2，客户可以为所选择的操作系统和应用程序选取理想的内存、CPU、实例存储和引导分区大小配置。例如，可选的操作系统包括许多 Linux 发行版和 Microsoft Windows Server。

借助 Amazon EC2 云服务器，客户可以完全控制云服务器/云主机实例，并且拥有每个实例的根用户访问权，可以像与其他任何机器一样与这些实例互动。客户可以在停止运行实例的同时将数据保存在引导分区，然后用 Web 服务 API 重启该实例。使用 Web 服务 API 还可以远程重启实例，还可以访问实例控制台的输出。