并行计算

GPU服务器专长并行计算，拥有数千计算核心，适合处理图像渲染、AI训练等高并发任务；CPU侧重复杂逻辑运算和通用计算，核心较少但单核性能强，适用于操作系统、数据库等串行处理场景，两者架构设计差异决定其应用领域不同。

在深度学习中，CPU核心数增多可加速数据处理与模型训练，多核心能并行处理任务，提升计算效率。

CPU集群深度神经网络是一种利用多台计算机的CPU资源，通过并行计算来加速深度神经网络训练和推理的技术。

Server parallel computing.

CUDA 共享存储器是同一线程块内所有线程可访问的可读写存储器，生存期为块的生命期。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的通用并行计算平台和编程模型，旨在利用NVIDIA GPU的并行计算能力加速各种计算密集型任务。

### ，，CUDA中的局部存储器是GPU片上高速缓存器，每个线程拥有私有寄存器和局部存储器，用于加速运算。

MPI MapReduce 是一种并行计算模型，用于在分布式环境中处理大规模数据集。Platform MPI 是一个开源的 MPI 实现，支持 MapReduce 编程模型。

模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，通过预测模型对未来的系统状态进行预测，并基于预测结果进行优化和控制。

GPU服务器用于图形处理、科学计算和深度学习等高负载任务，通过硬件支持的并行处理减少CPU负担。