Toegewijde GPU-servers

We bieden aangepaste GPU-servers voor deep learning, rendering, neurale netwerken en andere verticals zoals machine learning. Naast de gebruikelijke hardware-aanpassingen zoals RAM, opslag en CPU kunnen we een verscheidenheid aan enterprise-grade grafische kaarten aanbieden, van Nvidia Quadro tot de top-notch A6000-modellen. Hoewel we bepaalde configuraties op voorraad hebben, begrijpen we dat elk geval uniek is, dus kunnen we elke server aanpassen voor een bepaalde taak. We gebruiken alleen hoogwaardige bedrijfshardware van Dell, Supermicro, Samsung, Nvidia, AMD en Cisco, zodat je bedrijfstaken en -doelen op tijd en met uitstekende kwaliteit worden uitgevoerd.

Een speciale GPU-server (graphic processing unit) is een server met een geïnstalleerde grafische kaart om specifieke taken uit te voeren die zijn ingesteld door de ontwikkelaars en het bedrijf. GPU's zijn steeds populairder geworden toen ontwikkelaars een nieuwe manier ontsloten om hun verwerkingskracht te gebruiken om modeltraining in deep learning efficiënter te berekenen dan CPU.

Onze GPU-serverhostingservice biedt een krachtige set GPU-aangedreven dedicated servers. Als er GPU's zijn geïnstalleerd, is de hoeveelheid ruwe verwerkingskracht van onze dedicated servers veel efficiënter dan wat kan worden bereikt met alleen CPU-processors.

Met onze selectie GPU Bare Metal Dedicated Servers beschikt u over de infrastructuur die nodig is om high-performance computing te implementeren met aanzienlijk grotere verwerkingsvoordelen vergeleken met CPU-aangedreven dedicated servers. Dit komt door de duizenden efficiënte kernen die zijn ontworpen om informatie sneller te verwerken. Dit zijn bare metal-servers die worden aangedreven door NVIDIA GeForce Quadro-, TESLA- of GRID GPU-kaarten naar keuze.

Wanneer moet u een speciale GPU-server kiezen?

GPU-servers worden steeds vaker gevraagd dankzij een verscheidenheid aan gebruiksscenario's. Hier zullen we een blik werpen op hoe u een speciale GPU-server kunt gebruiken:

3D-verwerking

Gebruiksscenario's waarbij gebruik wordt gemaakt van een hoog GPU-vermogen en parallelle verwerking omvatten zware renderingtaken, beeldmanipulatie, videostreaming en inferentie, en de mogelijkheid om altijd en overal veilige, schaalbare toegang tot applicaties te bieden, om er maar een paar te noemen. Dit soort cloudimplementaties met behulp van een GPU, gecombineerd met betrouwbare netwerken en snelle NVMe/SSD-opslag, kunnen kosteneffectieve, krachtige en flexibele oplossingen bieden voor ondernemingen die de nieuwste technologieën willen gebruiken om hun zakelijke doelstellingen te bereiken. Om nog maar te zwijgen van het feit dat GPU sneller rendert dan CPU.

Gegevensanalyse

CPU's zijn geweldig bij het verwerken van cijfers, maar niet op snelheid. De GPU-server aan de andere kant kan nauwkeurige drijvende-kommaberekeningen en complexe wiskundige en wetenschappelijke programmering parallel verwerken. GPU heeft driemaal zoveel kernen als CPU, wat betekent dat het big data tegelijkertijd en x3 keer sneller in grote stukken kan verwerken. Wanneer u iets uit een enorme hoeveelheid gegevens wilt halen, is uw speciale GPU-server hier een optie.

GPU-offloading

Als u alle werklast op de CPU legt, kan dit te veel stress opleveren voor het systeem en kan het systeem gaan smoren. In plaats daarvan is het beter om resource-intensieve taken toe te wijzen aan GPU om voldoende bronnen vrij te maken voor andere taken en om de snelle prestaties van de server te behouden. Zeker, er zijn enkele taken die alleen door de CPU kunnen worden uitgevoerd, maar als er een optie is om sommige taken naar de GPU over te dragen, waarom zou je dat dan niet doen?

Machinaal leren en diep leren

Waarschijnlijk een van de grootste gebruiksscenario’s van tegenwoordig is machine learning en deep learning, inclusief kunstmatige intelligentie. Het trainen van uw modellen met een CPU is een zeer langzaam en duur proces in termen van elektriciteit en verkeer dat u besteedt. Waarom zou je het niet sneller doen met GPU? Het antwoord is nog steeds hetzelfde: parallelle verwerking. Het maakt alles gewoon sneller. De CPU kan dit niet toestaan omdat het elk verzoek in de wachtrij verwerkt.

Videocodering en streaming

Een ander geweldig gebruiksscenario is videocodering en streaming. Stel je voor dat je een mediamarketingbureau bent. We durven te wedden dat je heel veel rollen fotografeert met verschillende promovideo's voor verschillende bedrijven. Het zou niet altijd 4K-kwaliteit moeten zijn met een ongecomprimeerde bitrate, toch? Hier is codering vereist. Bovendien maak je een montage in After Effects of Premier. Nadat je de video hebt gecompileerd, kan het enige tijd duren voordat deze in één video kan worden gecompileerd. Het allemaal verwerken met een CPU is een onbevreesde taak. Wanneer u live-evenementen streamt, zijn GPU-servers ook hardware vereist. Het converteren en verwerken van video zijn taken die zijn gemarkeerd als veel middelen en GPU's kunnen vaak de belasting van de server verlichten en tegelijkertijd de output verbeteren.