一. 刀片服务器

刀片服务器（Blade Server）,一种单板形态的服务器，指在标准高度的机架式机箱内可插装多个卡式的服务器单元，是一种实现HAHA（High Availability High Density ,高可用高密度）的低成本服务器平台。每一块刀片实际上就是一块系统主板。
特点：
（1）刀片都是热插拔，系统可以轻松替换掉，将维护时间减少到最小
（2）低功耗、空间小、单机售价低
（3）节省空间，所以散热问题也更突出，往往要在机箱内装上大型强力风扇来散热。

每一块刀片实际上就是雨爱系统模板，类似于一个个对的服务器，他们可以通过本地硬盘启动自己的操作系统。每一块刀片可以运行自己的系统，服务于制定的不同用户群，相互之间没有关联。而且，也可以用系统软件将这些主办及合成一个服务器

二 . GPU服务器

1. GPU服务器是基于GPU的应用与时频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。GPU加速计算机可以提供非凡的应用程序性能，能降应用程序计算密集部分的工作负载转到GPU。
   GPU拥有由数以千计的更小更搞笑的核心（转为同时处理多重任务而设计）组成的大规模并行计算架构。

2. GPU服务器的主要应用场景——海量计算处理
   GPU服务器超强的计算功能可应用与海量数据处理方面的运算。如搜索、大数据推荐、只能输入法等。

3. GPU服务器可以作为深度想学习训练的平台
   （1）GPU服务器可直接加速计算服务、亦可直接与外界连接通信。
   （2）GPU服务器和晕服务器搭配使用
   （3）对象存储COS可以为GPU服务器提供大数据量的云存储服务。

4. GPU并行编程
   （1）GPU并行编程，OpenCL（Open Computing Language）是不错的选择,他是第一个为异构系统的通用并行编程而产生的统一的、免费的标准
   （2）OpenCL支持由多核的CPU、GPU、Cell类架构以及信号处理器DSP等其他并行设备组成的异构系统。OpenCL的出现，是的软件开发人员编写高性能服务器、桌面计算系统以及手持设备的代码变的更加快捷。
   （3）OpenCL由用于编写内核程序的语言和定义并控制平台的API组成，提供了基于任务和基于数据的两种并行计算机之

5. GPU特点
   （1）GPU拥有的核心数量要比高端CPU的核心数量多很多，虽然GPU的每个运算核心没有CPU的每个运算核心工作频率高，但是GPU的总体性能-芯片面积比以及性能=功耗比比CPU高很多，所以在处理越多线程的并行计算的任务性能高很多
   （2）GPU能够通过大量并行线程之间的交织运行隐藏全局延迟，除此之外GPU还拥有大量的寄存器，局部存储器和cache等用老提升外部存储的访问性能。
   （3）在传统的CPU运算中，线程之间的切换是乣很大开销的，所以在开启了大量线程的算法效率是很低的，但是在GPU中，线程之间的切换是很廉价的
   （4）运行速度快：GPU的浮点运算速度比CPU也具有绝对优势
   （5）GPU的core数远远多于CPU，从而GPU的任务并发度也远高于CPU；
   （6）内存带宽高，GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU
   （7）GPU不支持内存的动态分配，从而对于输出结果大小的不确定的任务是一个极大的挑战
   （8）GPU的SIMD（Single Instruction Multiple Data，及所有线程块字同一时刻执行相同程序，从而若这些线程块吹的数据量相差大，或计算量分布不均，便会带来线程块的负载不均，影响整个任务执行效率，Skew Handing或LoadI Inbalance）特性使得很多算法不易很好实现，即如何利用GPU线程块的并行度
   （9）共享数据的竞争读写、共享数据的锁机制带来大量的等待时间消耗。

最后

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