大数据 gpu运算

使用大数据技术需要强大的计算能力和大量的存储空间，因此需要一定的硬件配置来支持大数据处理。什么是数据处理以及如何使用gpu辅助cpu 运算GPU可以通过软件支持辅助cpu运算第一步:CPU从文件系统读取原数据，第二步:CPU准备将图形数据交给GPU，此时系统总线繁忙，会将数据从系统内存复制到GPU的显存。

GPU性价比高CPU擅长逻辑控制，串口运算。GPU擅长大规模并发计算。GPU的大部分工作都是计算密集型的，但是没有技术含量，要重复很多次。GPU用很多简单的计算单元来完成大量的计算任务，纯粹是人海战术。说到经济效益，租个GPU服务器肯定更靠谱。硬件配置我不太了解，但是我的代码是用室友推荐的租来的GPU运行的，绝对比自己组装划算。当然，小白不会做硬件。

个人观点仅供参考，不要喷。如果是深度学习，那么GPU的性能和价格更好。比如这款配NvdiaRTGEFORCERTX2080Ti的GPU计算卡只有两个W，性价比很高的产品型号:ZA1P2S816897TC2产品类型:单通道16核塔式GPU计算服务器处理器:Threadripper2950X内存:64GDDR4硬盘:SSDNVMeM.2512G网卡:双千兆管理:硬件监控、远程管理组织:塔式电源:1250W操作系统:Linux免费版/vmwaresxi服务:全国保修三年

GPU顾名思义就是“图形处理单元”，主要用来分担CPU对图形处理的工作，比如渲染、实时光照、虚拟场景变化等等。所以，如果你的数据处理主要是关于图形处理的，那么显然，改成GPU并行后，速度肯定会有所提升。就像:以前有个管家，现在你给管家找了个帮手，管家就不需要关注细节，直接把图形任务当成一件事交给帮手。帮手负责那些图形处理任务的细节，效率比管家高。

GPU越来越强大。GPU针对显示图像进行了优化，在计算上已经超越了一般的CPU。这么强大的芯片如果只当显卡用，那就太浪费了。所以NVidia推出了CUDA，允许显卡用于图像计算以外的用途，也就是游戏以外的用途，让GPU发挥其强大的运算能力。\x0d\x0a1。虽然我们在运算 capability中看到了CPU和GPU的巨大差距，但是我们更应该看看他们在设计之初所负责的工作。