以客戶爲中心，提供定製化或一站式的全棧解決方案，賦能千行百業
GPU計算是指利用圖形卡來進行一般意義上的計算，而不是傳統意義上的圖形繪製。時至今日，GPU已發展成爲一種高度並行化、多線程、多核的處理器，具有傑出的計算功率和極高的存儲器帶寬。如圖：
具體地說，GPU專用於解決可表示爲數據並行計算的問題——在許多數據元素上並行執行的程序，具有極高的計算密度（數學運算與存儲器運算的比率）。由於所有數據元素都執行相同的程序，因此對精密流控制的要求不高；由於在許多數據元素上運行，且具有較高的計算密度，因而可通過計算隱藏存儲器訪問延遲，而不必使用較大的數據緩存。
數據並行處理會將數據元素映射到並行處理線程。許多處理大型數據集的應用程序都可使用數據並行編程模型來加速計算。在 3D渲染中，大量的像素和頂點集將映射到並行線程。類似地，圖像和媒體處理應用程序（如渲染圖像的後期處理、視頻編碼和解碼、圖像縮放、立體視覺和模式識別等）可將圖像塊和像素映射到並行處理線程。實際上，在圖像渲染和處理領域之外的許多算法也都是通過數據並行處理加速的——從普通信號處理或物理仿真一直到數理金融或數理生物學。在上述領域，GPU計算已經獲得了成功的應用，並取得了令人難以置信的加速效果。
整套GPU高性能方案採用通用CPU和專用GPU均衡設計，既保證了GPU的處理性能，又兼顧了通用CPU的計算能力。既保證了適合GPU的高並行度計算應用的需求，同時也保證了非高並行度應用和尚未進行GPU移植的應用需求。並且由於GPU具有較高浮點計算性能的特點，方案中使用GPU作爲主體計算資源，將圖形處理器引入到高性能計算領域。
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