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GPU服務(wù)器的性能是否會(huì)受到CPU的限制?不知道你有沒有好奇過一些問題,CPU作為處理器,他的工作是處理一些亂七八糟數(shù)據(jù),然后運(yùn)行一堆我們看不懂的代碼,經(jīng)過一段時(shí)間的運(yùn)行之后,最后顯示出我們所需要的結(jié)果。GPU服務(wù)器的性能受那些方面的影響?
這個(gè)讓我們感覺好像CPU只是進(jìn)行一些計(jì)算,涉及到畫面內(nèi)容顯示那些事情,都應(yīng)該是GPU來做的,比如你打個(gè)野怪掉的血量,這個(gè)野怪的金幣有多少,這個(gè)地方到那個(gè)地方距離有多遠(yuǎn),這些事情應(yīng)該都是CPU來做的,而剩下的人物動(dòng)作,游戲特效,游戲場(chǎng)景等等,那些在顯示器上顯示的東西,應(yīng)該都是GPU來干的事情。
高性能GPU服務(wù)器:http://www.ukunilife.com/zt/2023-05-06/
這樣看來好像確實(shí)是如大家所說的顯卡更重要,畢竟顯卡太差了遇到高畫質(zhì)游戲或者壓力比較大的游戲會(huì)帶不動(dòng)。應(yīng)該把更多的錢放在顯卡上,CPU只要中規(guī)中矩就好了,只要無腦懟顯卡,玩游戲就不會(huì)有問題。
如果道理真的是這樣,為什么會(huì)有人說CPU性能太差會(huì)影響GPU性能的發(fā)揮呢?
以下是一些可能對(duì)GPU服務(wù)器性能產(chǎn)生影響的因素:
1、CPU性能:多核性能不足,這種情況就是游戲比較吃性能或者優(yōu)化的不是太好,又或者是CPU比較老了,性能比較弱了,這種情況下就只能選擇更換CPU。雖然GPU承擔(dān)了大部分計(jì)算負(fù)載,但CPU仍然在數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型加載和任務(wù)調(diào)度等方面發(fā)揮著重要作用。較弱的CPU性能可能導(dǎo)致CPU成為性能瓶頸,從而限制了GPU的計(jì)算能力。
2、內(nèi)存容量和帶寬:在打游戲時(shí),CPU還是要進(jìn)行很多的操作的,畫面里的每一個(gè)圖形的數(shù)據(jù)都要CPU準(zhǔn)備好發(fā)送給GPU,然后GPU才能利用收到的信息來進(jìn)行處理顯示。pcle帶寬不足,CPU與GPU是走pcle進(jìn)行通信的,所以需要的帶寬很大,否則就會(huì)造成性能的瓶頸。如果帶寬不足,比如CPU本來能發(fā)送40GB的數(shù)據(jù)到GPU,但是pcle帶寬只有32GB,這種情況就會(huì)造成CPU性能瓶頸,無法發(fā)揮自己全部性能,進(jìn)而也導(dǎo)致GPU瓶頸。
所以GPU服務(wù)器的內(nèi)存容量和帶寬對(duì)于存儲(chǔ)和傳輸數(shù)據(jù)至關(guān)重要。如果內(nèi)存容量不足或內(nèi)存帶寬受限,可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法及時(shí)加載到GPU內(nèi)存中,從而影響計(jì)算性能。
3、 存儲(chǔ)設(shè)備:高速緩存缺失率高,這種情況就是CPU的高速緩存過小的情況會(huì)發(fā)生,因?yàn)榘l(fā)生一次緩存缺失就要進(jìn)行一次內(nèi)存訪問,這種情況就會(huì)浪費(fèi)掉很多個(gè)CPU時(shí)鐘周期。如果服務(wù)器使用較慢的硬盤或存儲(chǔ)設(shè)備,可能會(huì)降低數(shù)據(jù)的讀取和寫入速度,從而影響GPU計(jì)算的效率。
4、網(wǎng)絡(luò)連接:如果GPU服務(wù)器需要通過網(wǎng)絡(luò)與其他服務(wù)器或存儲(chǔ)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,網(wǎng)絡(luò)連接的帶寬和延遲將成為性能瓶頸。高速和可靠的網(wǎng)絡(luò)連接可以確保數(shù)據(jù)的快速傳輸,提高整體性能。
當(dāng)前GPU市場(chǎng)上主要有Nvidia和AMD兩種品牌,而Nvidia是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主力。因此購(gòu)買GPU的選擇以Nvidia為主。同一型號(hào)的GPU,不同的廠家、版本因驅(qū)動(dòng)程序等因素不同而導(dǎo)致性能的差異,建議選擇使用比較廣泛的版本。
綜上所述,在購(gòu)買GPU服務(wù)器時(shí)應(yīng)當(dāng)考慮所需要的GPU數(shù)量和可擴(kuò)展性。例如,選擇一個(gè)擁有4個(gè)顯卡插槽的服務(wù)器就可以方便地升級(jí)到4張GPU,這樣可以支持更大規(guī)模的計(jì)算。內(nèi)存對(duì)于深度學(xué)習(xí)來說同樣重要,因?yàn)橛?xùn)練模型時(shí)需要不斷從存儲(chǔ)器中取數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。
GPU內(nèi)存越大則可以支持更大規(guī)模的計(jì)算。對(duì)于一些大規(guī)模計(jì)算需求,建議選擇16GB或更大的顯存。只有高效的CPU才能支持大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)計(jì)算。因此,購(gòu)買GPU服務(wù)器時(shí)也要考慮CPU的性能。建議選擇具有多核心、高頻率的CPU,如IntelXeonE5。