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GPU-Dedizierten Server kaufen
Ein dedizierter GPU-Server (Graphics Processing Unit) ist ein Server mit einer installierten Grafikkarte, der für bestimmte, von Entwicklern und Unternehmen festgelegte Aufgaben ausgelegt ist. GPUs haben zunehmend an Beliebtheit gewonnen, seit Entwickler eine neue Möglichkeit entdeckt haben, ihre Rechenleistung zu nutzen, um das Training von Modellen im Bereich Deep Learning effizienter als mit CPUs durchzuführen.
Unser GPU-Server-Hosting-Service bietet eine leistungsstarke Auswahl an GPU-basierten dedizierten Servern. Durch die installierten GPUs ist die reine Rechenleistung unserer dedizierten Server wesentlich effizienter als das, was mit reinen CPU-Prozessoren allein erreicht werden kann.
Mit unserer Auswahl an GPU-Bare-Metal-Dedizierten Servern verfügen Sie über die erforderliche Infrastruktur, um Hochleistungsrechner mit deutlich höherer Rechenleistung im Vergleich zu CPU-gesteuerten dedizierten Servern einzusetzen. Dies ist auf die Tausenden von effizienten Kernen zurückzuführen, die darauf ausgelegt sind, Informationen schneller zu verarbeiten. Es handelt sich um Bare-Metal-Server, die mit NVIDIA GeForce Quadro-, TESLA- oder GRID-GPU-Karten Ihrer Wahl ausgestattet sind.
Wann Sie sich für einen dedizierten GPU-Server entscheiden sollten
GPU-Server werden dank einer Vielzahl von Anwendungsfällen immer häufiger nachgefragt. Hier werfen wir einen Blick darauf, wie Sie einen dedizierten GPU-Server nutzen können:
3D-Verarbeitung
Zu den Anwendungsfällen, die hohe GPU-Leistung und parallele Verarbeitung nutzen, gehören unter anderem aufwendige Rendering-Aufgaben, Bildbearbeitung, Videostreaming und Inferenz sowie die Möglichkeit, einen sicheren, skalierbaren Zugriff auf Anwendungen zu bieten – jederzeit und überall. Diese Art von Cloud-Bereitstellungen mit einer GPU, kombiniert mit zuverlässigen Netzwerken und schnellem NVMe / SSD-Speicher, können kostengünstige, leistungsstarke und agile Lösungen für Unternehmen bieten, die die neuesten Technologien nutzen möchten, um ihre Geschäftsziele zu erreichen. Ganz zu schweigen davon, dass die GPU schneller rendert als die CPU.
Datenanalyse
CPUs eignen sich hervorragend für die Verarbeitung von Zahlen, jedoch nicht für hohe Geschwindigkeiten. GPU-Server hingegen können präzise Gleitkommaarithmetik sowie komplexe mathematische und wissenschaftliche Programmierung parallel verarbeiten. Eine GPU verfügt über dreimal so viele Kerne wie eine CPU, was bedeutet, dass sie große Datenmengen gleichzeitig und dreimal schneller verarbeiten kann. Wann immer Sie Informationen aus einer riesigen Datenmenge extrahieren müssen, ist Ihr dedizierter GPU-Server hier eine Option.
GPU-Auslagerung
Die gesamte Arbeitslast auf die CPU zu verlagern, kann das System überlasten und zu einer Drosselung führen. Stattdessen ist es besser, ressourcenintensive Aufgaben der GPU zuzuweisen, um genügend Ressourcen für andere Aufgaben freizugeben und die schnelle Leistung des Servers aufrechtzuerhalten. Sicherlich gibt es einige Aufgaben, die nur von der CPU ausgeführt werden können, aber wenn es die Möglichkeit gibt, einige der Aufgaben auf die GPU zu übertragen, warum sollten Sie dies nicht tun?
Maschinelles Lernen & Deep Learning
Einer der derzeit wohl größten Anwendungsfälle ist maschinelles Lernen und Deep Learning, einschließlich künstlicher Intelligenz. Das Trainieren Ihrer Modelle mit einer CPU ist ein sehr langsamer und kostspieliger Prozess, was den Stromverbrauch und den Datenverkehr betrifft. Warum sollten Sie dies nicht schneller mit einer GPU erledigen? Die Antwort ist immer noch dieselbe – parallele Verarbeitung. Das macht einfach alles schneller. Die CPU kann dies nicht leisten, da sie jede Anfrage in der Warteschlange nacheinander verarbeitet.
Videokodierung und Streaming
Ein weiterer großartiger Anwendungsfall ist die Videokodierung und das Streaming. Stellen Sie sich vor, Sie sind eine Medienmarketing-Agentur. Wir wetten, dass Sie eine Menge Material mit verschiedenen Werbevideos für unterschiedliche Unternehmen drehen. Es muss nicht immer 4K-Qualität mit unkomprimierter Bitrate sein, oder? Hier kommt die Kodierung ins Spiel. Außerdem erstellen Sie eine Montage in After Effects oder Premiere. Nachdem Sie das Video zusammengestellt haben, dauert es einige Zeit, bis es zu einem einzigen Video kompiliert werden kann. All dies mit einer CPU zu verarbeiten, ist eine gewaltige Aufgabe. Wenn Sie Live-Events streamen, sind GPU-Server ebenfalls erforderliche Hardware. Die Konvertierung und Verarbeitung von Videos sind Aufgaben, die als ressourcenintensiv gelten, und GPUs können oft die Serverlast verringern und gleichzeitig die Ausgabequalität verbessern.