1.主机gpu是什么？
主机gpu是指安装在主机中的显卡。GPU全称GraphicsProcessingUnit，翻译为图形处理器，是一种高性能的并行计算设备。相对于CPU，GPU的并行计算能力几乎是CPU的数倍甚至数十倍，而使用GPU进行科学计算、机器学习、深度学习等应用能够极大地提高计算速度。在主机中安装GPU，能够将这些应用在主机端执行，提供更快更稳定的运行效果。
2.主机gpu的应用范围
目前，主机GPU主要应用于科学计算、机器学习、深度学习、图像处理和虚拟桌面等领域。
科学计算
GPU以其强大的计算性能在科学计算中扮演重要角色。科学家们仍在继续将GPU应用于更多的科学计算领域，包括气象、医学、地质学、物理学等。尤其是天文学、量子场论等需要大量数据处理的领域，GPU表现出了无与伦比的优势。
深度学习
在机器学习和深度学习领域，GPU同样发挥着巨大的作用。如Google的TensorFlow等深度学习框架用GPU大幅度提高了运算速度。
图像处理
因为GPU是为处理图像和视频而生的，因此也很适合图像和视频处理任务。在主机端处理图像和视频，能够大幅减少处理时间，提高效率。
虚拟桌面
虚拟桌面是一种将数据中心的主机用于托管桌面应用程序的技术，能够将桌面环境中的所有资源都集成到主机而非本地计算机上。使用GPU能够提供更流畅的桌面体验，减少图形延迟、提高分辨率和帧率。
3.主机gpu的发展现状
随着大数据和云计算的兴起，GPU也不断被应用到主机中。目前市面上有不同性能、不同功耗的GPU可供选择。作为市场领导者的NVIDIA和AMD推出的不同型号的GPU，能够较好地满足不同应用场景的需求。同时，大厂商也纷纷推出基于GPU的主机，如神州数码、浪潮和华为等，不断提高GPU在主机中的应用水平。
NVIDIA
NVIDIA作为GPU市场的巨头，已经在数据中心市场中占有主导地位。其推出的Tesla系列GPU一直是数据中心GPU市场的*。同时，NVIDIA也推出了针对特定领域的GPU，如针对AI领域的TensorCore，以及针对HPC领域的VoltaGPU。
AMD
AMD的GPU也受到用户的青睐，不仅性价比高，而且性能表现也不逊于NVIDIA的GPU。AMD主要的数据中心GPU为ROCM（RadeonOpenCompute），支持TensorFlow和Caffe等深度学习框架。
其他
浪潮和神州数码等国内大型厂商也在不断推出基于GPU的主机，为用户提供更好的GPU使用体验。
4.结论
主机GPU是一种高性能的并行计算设备，能够显著提高主机的计算性能。目前，GPU在科学计算、机器学习、深度学习、虚拟桌面和图像处理等领域都有广泛的应用，同时，GPU也得到了NVIDIA、AMD等巨头以及国内大型厂商的大力支持，其应用前景十分广阔。
