GPU（图形处理单元）在高性能计算、机器学习和深度学习等领域扮演着关键角色。以下是关于GPU部署的核心信息：

应用场景 🌐

  • AI训练：加速神经网络模型的训练过程，提升效率
  • 渲染加速：用于游戏开发、视频处理等图形密集型任务
  • 科学计算：支持物理模拟、基因分析等复杂计算场景
  • 区块链挖矿：提升加密算法的计算性能

技术要点 🔧

  • 硬件选型：选择NVIDIA CUDA兼容显卡（如RTX 3090、A100）
  • 驱动安装：确保安装最新版NVIDIA驱动和CUDA工具包
  • 虚拟化支持：配置GPU虚拟化技术（如NVIDIA vGPU）
  • 资源监控：使用nvidia-smi工具实时查看GPU状态

扩展阅读 📚

GPU_部署架构

建议根据具体需求选择合适的GPU部署方案，并参考官方文档进行配置。如需进一步帮助，请访问部署支持中心。