Если вы планируете использовать машину для чего-либо, кроме сервера, решать вам. Получение ЦП на сэкономленные деньги пойдет намного дальше, чем графический процессор, с точки зрения производительности. Лучше всего подойдут высокопроизводительные процессоры i7 или Xeon, чем больше ядер доступно, тем лучше.
Если у вас недостаточно ЦП и ОЗУ, вы столкнетесь с задержкой игры и медленной скоростью запуска. Оба эти фактора делают игру неуклюжей для игроков. Более обширные карты и разрозненные игроки требуют гораздо большей мощности процессора. Чем больше и удивительнее ваш мир, тем больше нагрузки на ваши процессоры. Итак, если вам нужен мир с множеством игроков и картами, подумайте о том, чтобы добавить больше процессоров, чем требуется.
Что такое выделенный сервер с графическим процессором (GPU)?
Пока существовали серверы, были те, кому требовалось больше вычислительной мощности. Это делалось, чтобы довести сервер до пределов, будь то владелец бизнеса, крипто-майнер или кто-то, кто управляет машиной для обучения приложений правильная технология серверной обработки.
Выбирайте одно-, двух- или четырехъядерные процессоры с новейшими технологиями Intel или AMD. Выберите скорость, оперативную память, ОС хранилища и многое другое. Или выберите один из предварительно настроенных вариантов хостинга выделенного сервера для более быстрой подготовки. Получите больший контроль над средой размещения выделенного сервера с прямым корневым доступом. Серверы - физические, выделенные и частные вычислительные серверы, которые обеспечивают необходимую вам функциональность.
Как известно, центральные процессоры используют кеширование, чтобы помочь им справиться с множеством одновременных операций. Они делают это для уменьшения задержки, но процесс полагается на ЦП, ожидающий освобождения ОЗУ, прежде чем он перейдет к ожидающей задаче. На самом деле это не надежно.
Серверы на базе FPGA и GPU
Машинное обучение, искусственный интеллект, крипто-майнинг и ускорение приложений - все это возможно с серверами FPGA и решениями Nvidia GPU.
Выделенный сервер не выполняет рендеринг игры. Вместо этого он обрабатывает игровую логику на ЦП, поэтому нет необходимости добавлять высокопроизводительный графический процессор. Возможно, вам удастся обойтись без графического процессора Intel HD, который встроен в большинство их потребительских ЦП, если ваша игра не выполняет какую-либо свою логику на графическом процессоре. Это должно быть индивидуально закодировано, большинство, если не все игры нет.
Искусственный интеллект более человечный, чем человеческий. Глубокое обучение стало инструментом для предоставления услуг искусственного интеллекта. Это ключевой фактор, лежащий в основе всей сегодняшней области искусственного интеллекта и его практических приложений. Использование машинного обучения в бизнесе и его способность поддерживать бизнес-цели позволили службам искусственного интеллекта занять место за стратегическим столом компании. От наук о жизни и здоровье, инженерного и финансового моделирования до обработки естественного языка и распознавания изображений, применение глубокого обучения растет с каждым годом в геометрической прогрессии. Этот рост приложений ИИ-сервисов в первую очередь связан с скрытой инфраструктурой и использованием параллельных вычислений со все более совершенными технологиями графических процессоров для достижения такого прогресса.
Нейронные сети глубокого обучения
Нейронные сети глубокого обучения становятся все более сложными. Количество слоев и нейронов в нейронной сети значительно растет, что снижает производительность и увеличивает затраты. Развертывания Deep Learning с использованием графических процессоров резко сокращают размер развертывания оборудования, увеличивают масштабируемость, значительно сокращают время обучения и окупаемости инвестиций, а также снижают общую совокупную стоимость владения развертывания. Обученные нейронные сети на основе глубокого обучения используются для вывода в производственных средах. Их задача - распознавать произносимые слова, изображения, предсказывать закономерности и т. д. Как и во время обучения, скорость имеет первостепенное значение, когда рабочая нагрузка имеет дело с живыми предсказаниями. Помимо скорости обработки, пропускная способность, время ожидания и надежность сети также играют жизненно важную роль. Решение - развертывание графических процессоров в облаке.
Выделенный корневой сервер с SSD и GPU подходит для любых приложений, требующих обработки больших объемов графических данных, особенно изображений и видео. Другие приложения включают аналитику больших данных, обработку информации о клиентах исложные методы шифрования. У него есть ресурсы для обработки вычислений, необходимых для всех видов машинного обучения и широкого спектра научных и промышленных исследований.
Какие задачи решает выделенный сервер с gpu
Серверные приложения традиционно используют вычислительную мощность ЦП того же типа, что и стандартный настольный компьютер. Но по мере того, как видеокарты стали более сложными, разработчики вскоре поняли, что вычислительная мощность видеокарты или графического процессора была более эффективной при обработке задачи, чем стандартный процессор. Хотя эти настройки более дороги, чем использование процессоров для выполнения задачи, они могут произвести гораздо больше работы. Это делает графические процессоры более мощными.
Графические процессоры - популярный вариант для повышения производительности выделенного сервера. Но что делает их такими мощными? Графические процессоры изначально были разработаны для обработки чисел, необходимых для обработки графики для задач дизайна и видеоигр. Для непосвященных это на самом деле чудовищная задача. Расчет векторов, атмосферных эффектов, освещения и физики для видеоигр требует много математики. Вычисления должны выполняться на чрезвычайно высоких скоростях, и для этого требуется процессор, который может одновременно выполнять несколько вычислений. Размещение одного из них на сервере вместо использования ЦП для обработки данных означает, что у вас будет гораздо более сфокусированная вычислительная мощность.
В процессорах широко используется кэширование, помогающее им справляться с множеством одновременных операций. Они делают это для уменьшения задержки, но процесс полагается на ЦП, ожидающий освобождения ОЗУ, прежде чем он перейдет к ожидающей задаче. На самом деле это не надежно. Графические процессоры имеют то преимущество, что они являются более крупным интегрированным компонентом, который имеет собственный кэш. Это означает, что пока одна операция выполняет кэширование, процессор может перейти к одной операции в другом потоке. ГПИ также состоят из сотен меньших ядер вместо нескольких сложных ядер. Они могут использовать тысячи одновременных аппаратных потоков и могут быть максимизированы для обеспечения пропускной способности с плавающей запятой. Это делает их идеальными для выполнения множества небольших операций, связанных с машинным обучением или майнингом криптовалюты, по сравнению с центральным процессором.
Представьте себе, как два повара соревнуются друг с другом, чтобы сделать бутерброд быстрее всех, только у одного из них одна рука, а у другого - два. Хотя оба обладают навыками и выполнят задачу, один из них выполнит работу быстрее, хотя бы благодаря тому, что сможет делать две вещи одновременно.
Предполагая, что ваша рабочая нагрузка хорошо подходит для обработки графическим процессором, графические процессоры имеют тенденцию быть более эффективными на ватт по сравнению с той же рабочей нагрузкой на ЦП. Преимущества более эффективного энергопотребления важны не только для компаний, которые стремятся к экологическому сознанию.
Энергоэффективность - одна из самых серьезных проблем, с которыми сталкивается бизнес. Правильное сокращение может сэкономить тысячи долларов на эксплуатационных расходах в год. И то, что экономит деньги предприятий, работает и для частных лиц: с энергоэффективными системами, оснащенными графическим процессором, вы будете использовать меньше энергии для выполнения того же объема работы. Это означает более низкие затраты, что имеет очевидные преимущества для вас. Имейте в виду, что если ваше приложение не подходит для графического процессора, вы не увидите значительной экономии энергии, если задача лучше подходит для процессора.
Преимущества выделенного сервера с графическим процессором
Независимо от того, хотите ли вы повысить эффективность нейронной сети, создать новое приложение для машинного обучения или добывать криптовалюту, выделенный сервер с графическим процессором, вероятно, лучше всего подходит для ваших нужд. Несмотря на то, что они были разработаны для обработки графики, графические процессоры подходят для установки на выделенном сервере. Графические процессоры предоставляют пользователям эффективную вычислительную мощность для определенных задач, а их способность обрабатывать множество небольших процессов одновременно может сделать их сложными. лучший выбор, чем ЦП.
