خوادم GPU مخصصة

نحن نقدم خوادم GPU مخصصة للتعلم العميق والعرض والشبكات العصبية والقطاعات الأخرى مثل التعلم الآلي. بصرف النظر عن تخصيص الأجهزة المعتادة مثل ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) والتخزين ووحدة المعالجة المركزية (CPU)، يمكننا تقديم مجموعة متنوعة من بطاقات الرسومات على مستوى المؤسسات بدءًا من Nvidia Quadro وحتى طرازات A6000 المتميزة. على الرغم من أن لدينا تكوينات معينة في المخزون، فإننا ندرك أن كل حالة فريدة من نوعها، حتى نتمكن من تخصيص كل خادم لمهمة معينة. نحن نستخدم فقط أجهزة عالية الجودة على مستوى المؤسسات من Dell وSupermicro وSamsung وNvidia وAMD وCisco، لضمان تنفيذ مهام عملك وأهدافك في الوقت المحدد وبجودة ممتازة.

خادم GPU (وحدة معالجة الرسومات) المخصص هو خادم مزود ببطاقة رسومات مثبتة للتعامل مع المهام المحددة التي يحددها المطورون والشركات. أصبحت وحدات معالجة الرسوميات (GPU) ذات شعبية متزايدة عندما اكتشف المطورون طريقة جديدة لاستخدام قوة المعالجة الخاصة بهم لحساب التدريب النموذجي في التعلم العميق بكفاءة أكبر من وحدة المعالجة المركزية (CPU).

توفر خدمة استضافة خادم GPU لدينا مجموعة قوية من الخوادم المخصصة التي تعمل بوحدة معالجة الرسومات. مع تثبيت وحدات معالجة الرسومات، يكون مقدار قوة المعالجة الأولية لخوادمنا المخصصة أكثر كفاءة بكثير مما يمكن تحقيقه باستخدام معالجات وحدة المعالجة المركزية وحدها.

من خلال مجموعتنا المختارة من الخوادم المخصصة لوحدة معالجة الرسومات، سيكون لديك البنية الأساسية اللازمة لنشر حوسبة عالية الأداء مع فائدة معالجة أكبر بكثير مقارنة بالخوادم المخصصة التي تعتمد على وحدة المعالجة المركزية. ويرجع ذلك إلى آلاف النوى الفعالة المصممة لمعالجة المعلومات بشكل أسرع. هذه خوادم معدنية مدعومة باختيارك لبطاقات NVIDIA GeForce Quadro أو TESLA أو GRID GPU.

متى تختار خادم GPU مخصص

أصبحت خوادم GPU مطلوبة في كثير من الأحيان بفضل مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام. سنلقي هنا نظرة سريعة على كيفية الاستفادة من خادم GPU مخصص

معالجة ثلاثية الأبعاد

تتضمن حالات الاستخدام التي تستخدم طاقة GPU العالية والمعالجة المتوازية مهام العرض الثقيلة، ومعالجة الصور، وتدفق الفيديو والاستدلال، والقدرة على توفير وصول آمن وقابل للتطوير في أي مكان/في أي وقت إلى التطبيقات، على سبيل المثال لا الحصر. يمكن لهذه الأنواع من عمليات النشر السحابية باستخدام وحدة معالجة الرسومات، جنبًا إلى جنب مع الشبكات الموثوقة وتخزين NVMe / SSD السريع، أن توفر حلولاً فعالة من حيث التكلفة وعالية الأداء ومرنة للمؤسسات التي تتطلع إلى الاستفادة من أحدث التقنيات لتحقيق أهداف أعمالها. ناهيك عن أن وحدة معالجة الرسومات (GPU) تعمل بشكل أسرع من وحدة المعالجة المركزية (CPU).

تحليل البيانات

تعتبر وحدات المعالجة المركزية رائعة عند معالجة الأرقام، ولكن ليس بالسرعة. يمكن لخادم GPU على الجانب الآخر معالجة حسابات الفاصلة العائمة الدقيقة والبرمجة الرياضية والعلمية المعقدة بالتوازي. تحتوي وحدة معالجة الرسومات على ثلاثة أضعاف عدد النوى الموجودة في وحدة المعالجة المركزية، مما يعني أنها تستطيع معالجة البيانات الكبيرة في أجزاء كبيرة في وقت واحد وبسرعة أسرع بمقدار 3 مرات. عندما تحتاج إلى استخراج شيء ما من كمية هائلة من البيانات، فإن خادم GPU المخصص الخاص بك هو خيار هنا.

تفريغ GPU

يمكن أن يصبح وضع كل عبء العمل على وحدة المعالجة المركزية مرهقًا جدًا للنظام ويمكن أن يبدأ في الاختناق. بدلاً من ذلك، من الأفضل تخصيص المهام كثيفة الاستخدام للموارد إلى وحدة معالجة الرسومات لتحرير موارد كافية للمهام الأخرى بالإضافة إلى الحفاظ على الأداء السريع للخادم. بالتأكيد، هناك بعض المهام التي لا يمكن القيام بها إلا عن طريق وحدة المعالجة المركزية (CPU)، ولكن إذا كان هناك خيار لنقل بعض المهام إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU)، فلماذا لا تفعل ذلك؟

التعلم الآلي والتعلم العميق

ربما تكون إحدى أكبر حالات الاستخدام في الوقت الحاضر هي التعلم الآلي والتعلم العميق بما في ذلك الذكاء الاصطناعي. يعد تدريب النماذج الخاصة بك باستخدام وحدة المعالجة المركزية عملية بطيئة ومكلفة للغاية من حيث الكهرباء وحركة المرور التي تنفقها. لماذا لا تفعل ذلك بشكل أسرع مع GPU؟ الجواب لا يزال هو نفسه - المعالجة المتوازية. إنه يجعل كل شيء أسرع. لا تستطيع وحدة المعالجة المركزية السماح لها بالقيام بذلك لأنها تعالج كل طلب في قائمة الانتظار.

ترميز الفيديو والتدفق

حالة استخدام رائعة أخرى هي تشفير الفيديو وتدفقه. تخيل أنك وكالة تسويق إعلامي. نراهن أنك تقوم بتصوير عدد كبير من البكرات التي تحتوي على مقاطع فيديو ترويجية مختلفة لشركات مختلفة. لا ينبغي دائمًا أن تكون بجودة 4K مع معدل بت غير مضغوط، أليس كذلك؟ هنا حيث الترميز مطلوب. بالإضافة إلى أنك تقوم بإجراء مونتاج في After Effects أو Premier. بعد تجميع الفيديو، يجب أن يستغرق الأمر بعض الوقت قبل أن يتم تجميعه في فيديو واحد. تعد معالجة كل ذلك باستخدام وحدة المعالجة المركزية مهمة شاقة. عندما تقوم ببث الأحداث المباشرة، فإن خوادم GPU مطلوبة أيضًا من الأجهزة. إن تحويل الفيديو ومعالجته عبارة عن مهام تم تصنيفها على أنها كثيفة الموارد، ويمكن لوحدات معالجة الرسومات في كثير من الأحيان تخفيف الحمل على الخادم وفي نفس الوقت تحسين الإخراج.