Server GPU 一 In che modo potenzia il tuo business?

Come noto, un server di rete è una struttura molto importante su Internet, in grado di trasportare diverse quantità di traffico di accesso; ciò richiede che il server abbia un throughput veloce, un'elevata stabilità e un'alta affidabilità. Il server GPU di cui parliamo qui è un server ad alte prestazioni che si differenzia dagli altri tipi di server di rete. L'applicazione dei server GPU nei data center può rappresentare una rivoluzione per le imprese nel campo dell'elaborazione e dell'analisi dei dati.

Server GPU 一 Cose da sapere

Per cominciare, dobbiamo capire che cos'è la GPU (Graphics Processing Unit). Lo scopo delle GPU è principalmente quello di facilitare e migliorare l'aspetto di visualizzazione di un computer. In origine, si trattava di una tecnologia sviluppata specificamente per il settore dei giochi per elaborare algoritmi e renderizzare immagini 3D su display 2D. Tuttavia, a distanza di decenni, il contributo delle GPU va ben oltre l'elaborazione della grafica. In diverse applicazioni, si è scoperto che le GPU possono eseguire calcoli complessi meglio delle CPU (Central Processing Unit).

Differenze principali tra CPU e GPU:

• Applicazione. La CPU è utilizzata principalmente per eseguire calcoli generali, mentre la GPU è dedicata alla grafica e al rendering video.

• Le CPU hanno fino a 8 core, ma le GPU hanno centinaia di core.

• La CPU lavora in modo lineare, cioè seriale, mentre la GPU lavora in parallelo.

In base alla differenza tra i due, la GPU può essere utilizzata per raddoppiare il carico di lavoro o ridurre il tempo di elaborazione. I server GPU sono stati quindi ampiamente utilizzati nei data center, nella virtualizzazione e nel cloud computing, portando grandi vantaggi alle aziende.

Cosa è un server GPU?

Un server GPU è un tipo di servizio di elaborazione con una scheda GPU che fornisce un'elaborazione veloce, stabile e flessibile, utilizzata in vari scenari applicativi come la codifica e la decodifica video, il deep learning, l'elaborazione scientifica, ecc. Grazie all'eccellente capacità di elaborazione delle immagini e alle efficienti prestazioni di calcolo, i server GPU sono estremamente competitivi tra i prodotti server, soprattutto per quanto riguarda le prestazioni di calcolo.

Cosa distingue un server GPU dagli altri server?

In generale, i server GPU hanno una velocità di elaborazione maggiore e immagini più chiare rispetto ad altri tipi di server. Per le organizzazioni con grandi esigenze di calcolo o di elaborazione di grandi dati, i server GPU possono essere una buona scelta per soddisfare le esigenze aziendali. Rispetto ad altri server, i server GPU presentano diversi vantaggi.

Grande capacità di elaborazione grafica

Il ruolo della GPU è quello di eseguire il rendering dopo aver costruito le informazioni immesse dal sistema. Allo stesso tempo, utilizza la memoria tampone per l'elaborazione e la memorizzazione dei dati. Questo principio di funzionamento separa le funzioni di elaborazione grafica, il che non solo migliora l'esperienza visiva, ma riduce anche la pressione sul funzionamento complessivo del computer.

Potenti prestazioni di calcolo

L'evoluzione graduale dell'era intelligente prevede che la potenza di calcolo sia la vera produttività e il valore delle GPU risiede nel miglioramento della potenza di calcolo. La potenza di calcolo ad alte prestazioni semplifica gli ambienti IT complessi, allevia efficacemente la pressione di calcolo dei computer e aiuta le aziende a elaborare i dati in modo efficiente. Questo è uno dei vantaggi dei server GPU rispetto ad altri tipi di server.

Server multi-capacità

Il server GPU con memoria ad alta capacità è in grado di soddisfare le esigenze operative quotidiane e di supportare la configurazione di alto livello dei servizi cloud di varie infrastrutture, non solo per soddisfare le esigenze dei clienti ma anche per migliorare il livello operativo.

Come funziona un server GPU per la vostra azienda?

Come già detto, i server GPU saranno un'ottima cosa per le reti aziendali. Ma in realtà questi settori potrebbero avere bisogno dei server GPU più di altri, tra cui la produzione, la progettazione informatica, la ricerca scientifica, la biometria, la sanità, il settore petrolifero e del gas, i media e l'intrattenimento e altri ancora. La caratteristica comune di questi settori è che tutti tendono a lavorare con la grafica più di altri.

I vantaggi che i server GPU possono apportare alle imprese o ai settori industriali sono i seguenti:

• Aumento delle prestazioni di calcolo. L'efficienza dell'hardware ha una grande influenza sull'esperienza dell'utente e sulle prestazioni complessive di un sito web o di un'applicazione aziendale. L'uso dei server GPU non solo può migliorare l'efficienza operativa delle imprese, ma anche l'esperienza dell'utente e portare vantaggi alle imprese.

• Flessibilità e stabilità. Sia che si utilizzi un server cloud o un server fisico, i clienti possono scegliere la configurazione e la tariffa del server in base alle proprie esigenze. Quando ordinano un server, i clienti possono essere certi che tutti i componenti tecnologici funzioneranno al livello corretto di velocità, prestazioni e protezione. Se si tratta di un server cloud noleggiato, sarà fornito 24 ore su 24 per il monitoraggio. Questo garantisce che il dispositivo sia sempre disponibile.

• Gestione dei compiti. Le operazioni o le applicazioni dei siti web delle imprese devono essere concentrate sulla funzione principale, mentre le operazioni aggiuntive che non sono prioritarie possono essere distribuite a un server GPU.

• Formazione sull'intelligenza artificiale. Se le aziende hanno bisogno di attività statistiche e autonome rigorose, i server GPU le aiuteranno a incrementare i miglioramenti algoritmici e di intelligenza artificiale.

• Protezione DDoS. Se si utilizzano servizi di hosting di server cloud GPU, la tecnologia moderna può garantire un processo operativo sicuro e affidabile ed evitare intrusioni inutili per prevenire la perdita di dati importanti.

Esplora il futuro di un server GPU

Dall'intelligenza artificiale, all'apprendimento automatico, all'apprendimento profondo, alla manipolazione dei big data, al rendering 3D e persino allo streaming, la necessità di GPU ad alte prestazioni nei vari settori è indiscutibile. Su questa base, possiamo constatare che i server GPU sono di grande aiuto per la modernizzazione. Le implementazioni di deep learning che utilizzano le GPU possono ridurre notevolmente le dimensioni delle implementazioni hardware e migliorare la scalabilità, riducendo in modo significativo i tempi di formazione e di ROI e abbassando il TCO complessivo dell'implementazione.

Inoltre, l'implementazione di un server GPU nel cloud può realizzare la funzione di inferenza dell'apprendimento profondo, il che significa che una rete neurale ben addestrata viene distribuita in un ambiente di produzione per l'inferenza con lo scopo principale di identificare parole, immagini e modelli di previsione. Questo dimostra l'importanza della velocità del processore del server, soprattutto quando il carico di lavoro riguarda la previsione in tempo reale. Naturalmente, anche il throughput, la latenza e l'affidabilità della rete giocano un ruolo critico e non possono essere ignorati.