GPU图形加速处理器
GPU（Graphic Processing Unit），中文翻译为“图形处理器”。与CPU不同，GPU是专门为处理图形任务而产生的芯片。从这个任务定位上面来说，不仅仅在计算机的显卡上面，在手机、游戏机等等各种有多媒体处理需求的地方都可以见到GPU的身影。
在GPU出现之前，CPU一直负责着计算机中主要的运算工作，包括多媒体的处理工作。CPU和GPU架构差异很大，CPU功能模块很多，能适应复杂运算环境；GPU构成则相对简单，目前流处理器和显存控制器占据了绝大部分晶体管。CPU中大部分晶体管主要用于构建控制电路和Cache，只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作。而GPU的控制相对简单，且对Cache的需求小，所以大部分晶体管可以组成各类专用电路、多条流水线，使得GPU的计算速度有了突破性的飞跃，拥有了更强大的处理浮点运算的能力。CPU在多媒体处理中的缺陷也显而易见：多媒体计算通常要求较高的运算密度、多并发线程和频繁地存储器访问，而由于X86平台中CISC架构中暂存器数量有限，CPU并不适合处理这种类型的工作。对于GPU来说，它的任务是在屏幕上合成显示数百万个像素的图像——也就是同时拥有几百万个任务需要并行处理，因此GPU被设计成可并行处理很多任务，而不是像CPU那样完成单任务。
什么是GPU图形加速型云服务器？
GPU图形加速型云服务器（GPU Cloud Computing）是基于GPU应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。GPU图形加速型云服务器是装配有GPU云加速器的超高性能云服务器，相比一般的ECS云服务器，GPU云服务器能提供的算力要超出一大截，并且GPU本身对图像处理能力极佳，所以GPU云服务器也在视频、图形相关行业有用武之地。
GPU图形加速型云服务器原理
GPU一推出就包含了比CPU更多的处理单元，更大的带宽，使得其在多媒体处理过程中能够发挥更大的效能。例如：当前最顶级的CPU只有4核或者6核，模拟出8个或者12个处理线程来进行运算，但是普通级别的GPU就包含了成百上千个处理单元，高端的甚至更多，这对于多媒体计算中大量的重复处理过程有着天生的优势。下图展示了CPU和GPU架构的对比。
从硬件设计上来讲，CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成。另一方面，GPU 则由数以千计的更小、更高效的核心组成，这些核心专为同时处理多任务而设计。
通过上图我们可以较为容易地理解串行运算和并行运算之间的区别。传统的串行编写软件具备以下几个特点：要运行在一个单一的具有单一中央处理器（CPU）的计算机上；一个问题分解成一系列离散的指令；指令必须一个接着一个执行；只有一条指令可以在任何时刻执行。而并行计算则改进了很多重要细节：要使用多个处理器运行；一个问题可以分解成可同时解决的离散指令；每个部分进一步细分为一系列指示；每个部分的问题可以同时在不同处理器上执行。
举个生活中的例子来说，你要点一份餐馆的外卖，CPU型餐馆用一辆大货车送货，每次可以拉很多外卖，但是送完一家才能到下一家送货，每个人收到外卖的时间必然很长；而GPU型餐馆用十辆小摩托车送货，每辆车送出去的不多，但是并行处理的效率高，点餐之后收货就会比大货车快很多。
在1999年Nvidia还提出了GPGPU（GeneralPurpose GPU）的概念，即基于GPU的通用计算。CPU 包含几个专为串行处理而优化的核心，而 GPU 则由数以千计更小、更节能的核心组成，这些核心专为提供强劲的并行性能而设计。程序的串行部分在 CPU 上运行，而并行部分则在 GPU上运行。如此一来，能够最大程度地提高程序运行的效率。这就是GPU加速的基本思想。
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