深度学习：适合深度学习的云服务器

如果你问时下什么技术最火热，不出意外应该会有很多人说人工智能，不过人工智能的本质是什么很少有人能理解。简单来说，人工智能的目标就是让机器学会“学习”，要达成这一目标，需要一种技术——深度学习。这个技术很早就有人提出了，为什么最近人工智能才大火起来，主要原因还是硬件设备以前不支持，而现在有了适合深度学习的GPU云服务器提供支持。这篇文章，我们就来聊聊适合深度学习的云服务器。

云服务器

首先要知道云服务器是什么。在2006年亚马逊推出AWS的弹性云服务器，可以说是云服务器最早的产品，将各种资源整合，为用户提供便捷、弹性的计算服务。但是当时的云服务器，配置普遍偏低，网站建设或者企业跑业务还可以，对于那些需要极高算力的业务，就很难满足需求，例如气象研究以及本文要将的人工智能。

GPU云加速器

那么为什么这几年这些业务开始火了起来？当然是云服务器设备升级，有了更加强大的硬件支持，这其中最重要的一个硬件，就是英伟达公司出品的GPU云加速器。

很多时候，我们也把这一硬件叫做显卡，系列名为“Tesla”。这是一款将从前的设想变为现实的产品。以前的云服务器都是以CPU为核心，GPU一直是以图形处理闻名，了解的人都知道，一般情况下GPU的计算能力是远超CPU的，那么如果让GPU来处理CPU的任务，会不会变得更加高效？这就是GPU云加速器的诞生原因了。

GPU云服务器

安装了GPU云加速器的云服务器，就叫GPU云服务器，相比以CPU为核心的云服务器，这一款产品具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于3D图形应用程序，视频解码、深度学习，科学计算等应用场景。其最低配置的计算能力也要比高配置的CPU云服务器要强很多。

如何帮助深度学习

那么GPU云服务器为什么是适合深度学习的云服务器呢？因为深度学习技术，归根结底，也是大数据技术，即把海量的数据整合进行处理，以前这一技术没有发展起来，是因为云服务器处理这么多数据的效率过低，或者使用多台云服务器提高效率的方式，成本投入太大，直到GPU云服务器的出现，效率和成本的矛盾得以调和，更多的企业能够以一个相对较低的成本来研究深度学习。

而深度学习技术的发展，就是在推动人工智能的发展，因此，有了这样适合深度学习的云服务器，这几年，人工智能才越来越火，也许在这个世纪，那些电影中的画面，能够成为现实，人工智能作为新的劳动力为人类提供更加优质的服务。

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