Строение любого сервера во многом похоже на системный компьютерный блок. Внутри корпуса помещена материнская плата, на которой установлены комплектующие. Основную функцию выполняет CPU - центральный процессор, который отвечает за обработку всех данных. Но в последнее время востребованы сервера с GPU - графическим процессором, который способен не только одновременно работать с большим массивом данных, но и обрабатывать графические материалы. И здесь назревает вопрос: а с каким процессором нужно выбрать сервер для тех или иных задач? Для ответа нужно разобрать в чем их разница.
Для начала нужно отметить, что компьютерные процессоры (ЦП и видеокарта) отличаются от серверных архитектурой. Так как к CPU, установленных на серверах, выдвигают особые требования в надежности, безотказности и наличии самокорректирующейся системы. Небольшое изменение в архитектуре, заточенное под работу 24/7 и высокую нагрузку, является единственным отличием серверного процессора от компьютерного. Именно поэтому в технических характеристиках серверов чаще можно встретить не какой-нибудь CPU Intel Core i7, а, например, Intel Xeon E5620 (4 Core, 12M Cache, 2.40 GHz).
Графические процессоры в серверах тоже имеют несколько иную архитектуру, заточенную под задачи обработки больших массивов данных в режиме non stop. Видеокарты в системных блоках и в серверах внешне могут быть похожи, но они отличаются технически. У Nvidia для серверного оборудования есть специальные линейки GPU с названием TESLA и QUADRO. Видеокарты из серии QUADRO имеют архитектуру, ориентированную под машинное обучение и видеоаналитику, без ограничений по числу входных видеопотоков (у игровой серии Geforce максимум 3 потока). А GPU в линейке TESLA поддерживает виртуализацию, что позволяет выполнять еще более сложные задачи. А у AMD есть особое решение для серверов под названием FirePro или Radeon & Vega.
Для работы приложений с математическим модулем видеокарты на серверах используются две технологии — CUDA и OpenCL.
Зачем в серверах используют GPU
А теперь перейдем к непосредственной разнице возможностей CPU и GPU в серверах. Еще несколько лет назад в СХД использовались только CPU, которые отвечали за обработку всех данных, включая графику и видео. Любой центральный процессор способен обрабатывать графические материалы, но только когда речь идет о простых задачах. Например, вывести изображение на экран или предоставить к графике удаленный доступ. По такому принципу работали первые компьютеры, на которых можно было играть в 2D-игры, но в них не было дискретных видеокарт.
Сейчас же стала востребованной обработка графической информации, что невозможно именно без GPU - графического процессора. Только благодаря видеокарте в сервере можно работать со сложными массивами данных, касающихся графики. Например, удаленно работать с программами по обработке фото (тот же Photoshop), предоставить облачный доступ к геймингу, управлять видео с системы видеонаблюдения (например, использовать систему распознавания лиц или автомобильных номеров). Помимо этого, серверы с GPU позволяют использовать их для 3D-моделирования и программирования при помощи CUDA. А еще их наличие в целом увеличивает вычислительную мощность за счет особенностей архитектуры.
Разница в CPU и GPU в серверном оборудовании
Если появляются приоритетные задачи высокой важности, то они обрабатываются тоже в порядке общей очереди. Если на каком-то этапе происходит сбой, то возникает ошибка и весь процесс сбивается. За счет нескольких ядер достигается многозадачность, но по-прежнему все данные обрабатываются в едином потоке на каждом ядре отдельно.
Архитектура GPU построена несколько иначе. Там все задачи выполняются параллельно. За счет этого достигается высокая многозадачность и устойчивость. Именно поэтому для майнинга криптовалюты при очень больших объемах обрабатываемых данных используются GPU, а не CPU. Видеокарты поэтому и называют еще графическим ускорителем. А еще разница заключается в доступе к памяти каждого из видов процессоров. GPU попросту не нужно много кэша, чтобы обрабатывать массивы данных. Даже при работе с графикой достаточно пары сотен килобайт кэша. В современных графических процессорах используется 2048 и более исполнительных блоков, а у центральных процессоров - от 2 до 48.
Заключение
Исходя из особенностей GPU, их стали использовать на многих серверах, которые задействуются в обработке больших массивов данных и работе с графикой/видео. Многие компании выбирают именно такие сервера с GPU при работе с Big Data и Artificial Intelligence, 3D-моделированием и криптографией. Но даже современные системы видеонаблюдения с системой анализа и корпоративные облачные сети трудно представить без серверов с GPU.
Осталось только определить, для каких целей вам нужен сервер, и действительно ли нельзя обойтись только CPU? В этом вам помогут специалисты ittelo, которые не только подберут оптимальную конфигурацию, но и проведут развернутую консультацию по выбору серверного оборудования под конкретные цели.