Är det dags att skaffa en GPU-server?
Alla ser fördelarna med att ha en kraftfull server med en avancerad CPU, snabb upplösning av rutinuppgifter och en effektiv användning av tiden. Men när belastningen är tung är det inget som slår att ha en högpresterande GPU (Graphics Processing Unit) för att öka bearbetningshastigheten många gånger. Värdnyckel och tillfredsställ alla krav som uteslutande använder högpresterande GPU:er – NVIDIA GTX 1080/1080Ti och RTX 2080TI och NVIDIA TESLA V100/P100. Användningen av GPU:er i servrar har skjutit i höjden sedan GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units) kom ut på marknaden.
Den största fördelen ligger i det stora antalet kärnor i en GPU. Även om de är mindre kraftfulla individuellt, bearbetar de kollektivt data i en högre takt och arbetar i tandem, en tandem som kan sträcka sig till hundratals eller till och med tusentals kärnor som samtidigt bearbetar ett stort antal dataströmmar parallellt. Denna nettoeffekt av detta är en överlag hög databearbetningshastighet, vilket avsevärt kan påverka ditt resultat.
Grafisk bearbetning
Det primära problemet för alla som är engagerade i grafikåtergivning är att minska bearbetningstiden. Så varför inte låta ditt grafikkort hantera det? Den var trots allt designad för det jobbet. Det i kombination med en högpresterande CPU kommer att ge de kortaste renderingstiderna. Branschtester bekräftar detta förslag. I ett kontrollerat industritest överträffade en kraftfull NVIDIA GPU med 2700 CUDA-kärnor en 8-kärnig 3,4GHz Xeon när samma bild renderades via V-ray. Skillnaden var mer än 6 gånger, en häpnadsväckande skillnad på 19 minuter för CPU:n och bara 3 minuter för GPU:n att återge bilden i samma upplösning.
Neurala nätverk
Tänker utanför boxen kan spara tid och pengar. Det kanske inte verkar självklart till en början att använda en GPU-server för att träna ett neuralt nätverk istället för en CPU, men föreställningen talar för sig själv. Tidsbesparingarna kan vara kolossala, särskilt när man tränar stora neurala nätverk. Att använda kraftfulla grafikkort kan minska bearbetningstiden från veckor eller till och med månader till bara dagar. Våra GPU-servrar med TensorFlow förinstallerat är tillgängliga nu. Applikationerna är utbredda liksom deras användning, från meteorologisk modellering, transkription av medeltida texter, till bild- eller ansiktsigenkänningsprogram.
Virtual Desktop Infrastructure (VDI)
Om du behöver en högpresterande och säker server för applikationer som ArchiCAD eller för att tillhandahålla strömmande video behöver du en server med en VDI (Virtual Desktop Infrastructure). Detta är kostnadseffektivt inte bara i hårdvara, utan det förbättrar säkerheten avsevärt och ännu bättre, det är fjärråtkomligt från var som helst på nästan alla enheter.
Det finns är ingen gräns för applikationerna för en GPU: datavetenskap, gruvdrift, telemedicin, videoomkodning, ansiktsigenkänning och mer.
HOSTKEY erbjuder GPU dedikerad servrar med VPS NVIDIA GTX 1080/1080Ti och RTX 2080Ti och NVIDIA TESLA V100/P100 GPU:er som kan hantera alla bearbetningsuppgifter både effektivt och kostnadseffektivt.
