GPU服務器主要應用于以下幾個方面：
- 游戲領域： 現如今，視頻游戲呈現出超現實的畫面效果和龐大的游戲世界，這導致了對計算資源的巨大需求。特別是隨著4K分辨率、高刷新率和虛擬現實游戲等技術的興起，對圖形處理性能的需求不斷攀升。GPU在這方面的作用不可小覷，它們可以高效渲染2D和3D圖形，使玩家能夠以更高的分辨率和更流暢的幀率暢玩游戲，獲得更卓越的游戲體驗。
- 創意內容制作： 長時間以來，視頻編輯、圖形設計等創意領域的從業者一直在與渲染時間過長等問題作斗爭。然而，GPU的并行計算能力已經改變了這一現狀，使得渲染高分辨率視頻和圖形變得更加迅速和高效。創意工作者現在可以更快地完成視頻編輯、圖形設計等任務，釋放更多時間來實現創意靈感。
- 機器學習與人工智能： GPU在機器學習和人工智能領域的應用引人矚目。得益于其出色的計算性能，GPU能夠充分發揮其高度并行的特性，加速諸如圖像識別等工作負載。當前，許多深度學習算法都依賴于GPU和CPU的協同合作。高端GPU型號，如Nvidia的Tesla系列和Ampere系列，被廣泛應用于高性能計算和大數據工作負載，如深度學習和人工智能推理任務。
GPU服務器在不同領域有著重要的應用。它們不僅提升了游戲體驗、創意內容制作效率，還加速了機器學習和人工智能的發展，為各行各業帶來了巨大的改變和提升。
延升閱讀：NVIDIA H100 Tensor Core GPU為各類數據中心提供出色的性能、可擴展性和安全性。
GPU加速計算的數量級飛躍
通過 NVIDIA H100 Tensor Core GPU，在每個工作負載中實現出色性能、可擴展性和安全性。使用 NVIDIA? NVLink? Switch 系統，可連接多達 256 個 H100 來加速百億億級 (Exascale) 工作負載，另外可通過專用的 Transformer 引擎來處理萬億參數語言模型。與上一代產品相比，H100 的綜合技術創新可以將大型語言模型的速度提高 30 倍，從而提供業界領先的對話式 AI。
