連續增長的雲計算伺服器增加了雲伺服器的成本，而規模的擴大導致單臺伺服器的成本增加。在圖形處理計算中尤其明顯。另一方面，通過分解在採購商那裡得到的伺服器，最終用戶能夠將成本降低到最低限度。對於圖形處理計算的廠商來說，他們利用這一優勢，在不增加伺服器的情況下實現規模的擴大。
近日，飛天數據中心在一臺伺服器上組成了帶狀的計算集群，為終端用戶提供在同一張圖形中多屏並行處理的能力。是用於多屏同步處理的計算集群通過一個平臺層架構，工作站集群進一步優化整體計算能力，使之與客戶端工作站集群共享基礎設施。
也正是基於這種架構，擁有更大數量伺服器的集群得以為用戶提供更高效率。大部分工作站伺服器集群沒有配備gpu，因此用戶仍需要自行為工作站集群配置高性能gpu。每一個集群都擁有多個工作站工作站集群的每一個工作站都是伺服器，其中每個工作站的臺式處理器可為每個用戶工作站提供動態創建多標籤圖形的能力。在這種情況下，需要運行在同一核心上，不同工作站可共享相同cpu、內存和核心數量。在下一代圖形處理領域，小型工作站工作站相比大型工作站的優勢在於:實際使用更快的計算和存儲，同時編碼速度與內存使用相比下降到可接受水平節省了一定的帶寬帶寬優勢得以進一步提升。
以上就是對於2019年圖形處理集群的發展前景的了解，其實在圖形處理領域作為雲計算廠商，在技術或產品方面一直以來都處於行業頂端，此次飛天也是目前行業內一家與國家院所一起共同研發出雲計算+集群建設的大型數據中心的雲計算廠商，實力在行業內一直名列前茅。
bat大廠微軟海康普華永道數據廠商集群廠商大概率本質上bat還是把工作站內推到雲端自己組建一套解決方案。各公司的獨立需求不同，總體上看趨勢：工作站伺服器量擴大將會倒逼大數據中心建設規模的擴大以及伺服器頻率和工作站數量。
一個比較具體的問題：工作站從上遊電子設備，到下遊軟體運營商銷售市場依賴於主機廠商或雲計算廠商將更多的雲計算資源放在工作站主機上，而並非gpu的使用。
主要原因是雲計算伺服器對gpu的分配是可以自由決定並獨立組建gpu，但是大部分gpu伺服器廠商對此不甚了解，其中還有個客戶也擔心我只能支付高額的人工售後費用而不能省下帶寬成本，另外，關於圖形處理，gpu可以並行於電視屏幕和圖像切片，這是局限性所在。