关于GPU运算你以为加卡就行了吗? gpu加速是显卡加速吗

随着人工智能的飞速发展，GPU的应用越来越多，作为GPU承载的服务器也变得愈发关键。本文将基于不同GPU应用场景的需求，探讨GPU服务器的选型策略，以帮助用户更好地满足业务需求。

一、关于GPU与CPU的拓扑连接

GPU服务器的拓扑结构主要分为HPC（高性能计算）拓扑和AI拓扑（串联，并联）三种。HPC拓扑（如下图）在CPU利用率最大化、高上行链路带宽方面具有优势，但在P2P（点对点）带宽方面相对受限，适用于大数据且算法模型较小的场景。相比之下，AI拓扑通过优化CPU与GPU之间的通信带宽，以及GPU之间的P2P通信带宽，更适合于模型算法较大、对P2P带宽要求较高的场景。

AI 计算分两种，如下图：

AI串联：GPU之间通信无需跨CPU节点，P2P通信带宽高，但CPU到GPU之间吞吐量较小。适合数据集规模较小，CPU和GPU之间交互频率较低，但模型算法本身较大的场景。

AI并行：远端GPU之间通信无需跨CPU之间的通信,且可保证CPU和GPU之前的通信带宽。适合大数据集，且模型算法较大，对P2P带宽要求较高的场景。

二、HPC及AI拓扑适用场景

• 大数据且算法模型较小：当数据集规模较大，但算法模型相对简单时，HPC拓扑的服务器能够有效利用CPU资源，通过高上行链路带宽快速传输数据，从而加速计算过程。例如，在图像分类领域，对于InceptionV3等模型，HPC拓扑的服务器可以提供稳定且高效的计算支持。

· 图像分类：对于ResNet50等复杂模型，AI并行拓扑的服务器能够充分利用其高P2P通信带宽，加快GPU之间的数据传输速度，提升训练效率。

· 物体检测：在物体检测领域，如使用Mask-RCNN模型或SSD-ResNet34模型时，AI并行拓扑能够确保数据的快速处理和模型的快速迭代。

· 医学图像分割任务，如使用3d-UNet模型，对计算资源和数据传输速度有极高要求。AI并行拓扑的服务器能够满足这些需求，确保医疗数据的精确处理和快速反馈。

· NLP领域的大型模型，如BERT模型，AI串行拓扑的服务器能够有效利用其高P2P带宽和CPU到GPU之间的优化通信，加速模型训练过程。

三、总结

在选择GPU服务器时，用户应根据具体的应用场景和需求进行综合考虑。对于大数据且算法模型较小的场景，HPC拓扑的服务器可能更为适合；而对于模型算法较大、对P2P带宽要求较高的场景，则推荐选择AI拓扑的服务器。通过合理的选型，用户可以确保GPU服务器在计算效率、数据传输速度和成本效益方面达到最优。