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在全球高性能计算领域，GPU作为一种加速计算的技术，而其近几年的发展可谓如日中天，深度学习、人工智能、科学计算、大数据分析……越来越多的场景应用，越来越多的用户接受，使得“CPU+GPU”逐渐成为一种标配。
近日，云服务商UCloud宣布推出GPU增强型云主机，以满足企业对高性能计算与日俱增的需求。各企业现在能够利用配置NVIDIA Tesla级专业图形应用和加速计算设施的UCloud虚拟机部署Centos、Ubuntu、Windows等多种操作系统，从而在图形图像处理和高性能计算上获得比高端CPU强大数十倍的计算能力。
演变：从CPU到GPU加速
通常的观念中，CPU负责计算，GPU负责图形处理。但为了追求通用性，CPU将大部分晶体管用于构建控制电路（如分支预测）和Cache，只有少部分来完成实际的运算工作，在CPU发展缓慢的现在，单个CPU性能已成为禁锢整个系统运算能力的顽疾。
与此同时，利用一颗GPU以及一颗CPU来加速科学、工程以及企业级应用程序的GPU高性能计算异军突起。CPU + GPU是一个强大的组合，CPU 包含几个专为串行处理而优化的核心，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。
从能源勘探到机器学习，利用GPU加速可以轻松处理多达拍字节（Petabytes）的数据，而且速度比使用 CPU 时快 10 倍，对于需求极高的运算密度、并发线程数量和频繁地存储器访问的语音识别、图像识别到分子动力学模拟和金融风险评估领域，GPU高性能计算都有着天然的适应性，我国首个夺取全球第一名的超级计算机天河一号便是GPU计算的优秀范例。
在云计算领域，GPU高性能计算的革命刚刚开始。
革新：UCloud GPU增强型云主机
随着云计算的不断发展，其已经被从互联网到传统行业所广泛接受，对高性能计算能力的要求也被提上日程。除了研发高性能主机外，UCloud GPU增强型云主机的推出，为对性能有极高要求的企业和业务带来了答案。UCloud GPU增强型云主机采用Nvidia顶级K80 GPU + E5-2630 v3 CPU搭配SSD硬盘，用户虚拟机通过专享方式独享这些GPU显卡，从而获得GPU的高计算能力。
据悉，在12月22日举办的Think in Cloud 2015大会上，UCloud CTO莫显峰将详细讲述GPU增强主机的实现、特性、部署案例，为与会者带来一场技术大趴。
顶配GPU+SSD硬盘带来极高的数据处理能力
GPU增强型云主机采用Nvidia最新Tesla平台最高端的K80加速器，拥有高达4992个核心数量，可提供1.87TFlops的双精度性能和5.6Tflops的单精度性能，动态加速后更高达2.91T和8.74T，在科学计算表现中比传统架构性能提高50倍以上。
同时，UCloud GPU增强型云主机选择SSD固态磁盘，IO性能在普通磁盘的数十倍以上。
灵活的配置、扩展和管理方式
UCloud GPU增强型云主机与普通UHost配置方式并无差别，用户可在控制台和标准云主机一样创建、扩展和管理。
另外，用户可以在云主机控制台自定义需要的GPU、CPU、内存、硬盘数量，让企业以更具性价比的方式享受GPU带来的高性能计算。
方便打通UCloud其他资源
UCloud GPU增强型云主机和标准云主机采用一致的管理方式，包括内外网IP分配、防火墙、子网管理等，只需按现在的标准流程即可实现和标准云主机、路由器、LB、UDB等的业务对接，不增加额外的管理和运维成本。
支持多种操作系统
UCloud GPU增强型云主机支持多种操作系统，如Centos、Ubuntu、Windows等，以适应不同行业的专业软件及建模需求。
云端GPU计算：超越图形与运算的极限
相比传统CPU架构，GPU加速架构不但理论计算性能得到大幅提升，而且达到了很高的能效比。云端GPU计算利用GPU的高性能与云端的弹性扩展特性，让一些以往必须租用超算中心或者耗时等待传统运算结果的业务获得大幅度提升。
高性能科学计算
对运算力量耗费巨大的业务都具备天然的特色——运行时拥有极高的运算密度、并发线程数量和频繁地存储器访问，这些正是GPU计算架构的特征。提升运算性能后，基于大数据的机器学习、神经网络（DNN、CNN、LSTM）、数学建模等核心业务将获得较大提升，在在图像识别、语音识别、气象数据分析预测、分子动力学模拟和金融风险评估领域等场景中，GPU计算有着广泛而强烈的需求。
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