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GPU服務(wù)器是裝有強(qiáng)大顯卡的服務(wù)器。最初它們是為高速創(chuàng)建逼真的 3D 圖形而構(gòu)建的，但它們的架構(gòu)和高速處理使它們適用于一些高性能計算任務(wù)。GPU的核心速度通常低于CPU，但它們有數(shù)千個并行運行的核心。因此，某些操作在GPU上的運行速度比在CPU上快。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，云計算，云渲染，云服務(wù)等平臺興起，各種算力平臺也開始嶄露頭角，那么CPU與GPU的區(qū)別以及如何去選擇GPU服務(wù)器的角度展開。

本質(zhì)上而言二者都是處理大數(shù)據(jù)的計算運行方式，是互為補(bǔ)充的關(guān)系。只是邊緣計算和云計算相比較而言，不同的是，數(shù)據(jù)不用再傳到遙遠(yuǎn)的云端，在邊緣側(cè)就能解決，邊緣計算更適合實時的數(shù)據(jù)分析和智能化處理，也更加高效而且安全。如果說云計算是集中式大數(shù)據(jù)處理，那么邊緣計算可以理解為邊緣式大數(shù)據(jù)處理！

邊緣計算技術(shù)現(xiàn)在越來越火，解決了很多物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的弊端。那么邊緣計算到底是什么，利用了哪些技術(shù)呢，我們一起來看一下:

華為Atlas人工智能計算平臺，作為華為全棧全場景AI解決方案的重要組成部分，包括了芯片、芯片使能、訓(xùn)練和推理框架和應(yīng)用使能在內(nèi)的全堆棧方案。

華為智能邊緣小站將云基礎(chǔ)設(shè)施和云服務(wù)部署到企業(yè)現(xiàn)場，適合對應(yīng)用訪問時延、數(shù)據(jù)本地化留存及本地系統(tǒng)交互等有高要求的場景，可便捷地將云端豐富應(yīng)用部署到本地。

邊緣計算就是指在挨近人、物或數(shù)據(jù)源的互聯(lián)網(wǎng)邊緣側(cè)，結(jié)合了互聯(lián)網(wǎng)、測算、儲存、運用等核心競爭力的開發(fā)者平臺，就近原則給予邊緣智能服務(wù)

大模型發(fā)展為企業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新打開巨大想象空間。在智能化時代，企業(yè)服務(wù)大模型可謂承擔(dān)著企業(yè)應(yīng)用“操作系統(tǒng)”的角色，讓支撐企業(yè)應(yīng)用的技術(shù)底座的智能化能力更加完整，推動智能應(yīng)用從認(rèn)知階段升級為慧知階段，助力企業(yè)實現(xiàn)智能化運營，讓智能化真正為企業(yè)增收。

企業(yè)利用AI技術(shù)實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型與升級，能夠有效的創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式、開拓新市場。如何才能利用AI實現(xiàn)轉(zhuǎn)型呢？這也是需要企業(yè)在發(fā)展過程中遇到的問題和挑戰(zhàn)。企業(yè)可以怎么做呢？