Виділений сервер із графічним процесором GPU. Завдання та переваги виділеного сервера з gpu


Виділений сервер із графічним процесором GPU. Завдання та переваги виділеного сервера з gpu
Опубліковано: 20.12.2021


читать на русском   read in English

Якщо ви плануєте використовувати машину для будь-чого, окрім сервера, вирішувати вам. Отримання ЦП на заощаджені гроші піде набагато далі, ніж графічний процесор, із погляду продуктивності. Найкраще підійдуть високопродуктивні процесори i7 або Xeon, чим більше ядер доступно, тим краще.


Якщо у вас недостатньо ЦП та ОЗУ, ви зіткнетеся із затримкою гри та повільною швидкістю запуску. Обидва ці фактори роблять гру незграбною для гравців. Найбільші карти та розрізнені гравці вимагають значно більшої потужності процесора. Чим більший й дивовижний ваш світ, тим більше навантаження на ваші процесори. Отже, якщо вам потрібен мир із багатьма гравцями та картами, подумайте про те, щоб додати більше процесорів, ніж потрібно.


Що таке виділений сервер із графічним процесором (GPU)?


Поки існували сервери, були ті, кому потрібно більше обчислювальної потужності. Це робилося, щоб довести сервер до меж, чи то власник бізнесу, крипто-майнер або хтось, хто керує машиною для навчання додатків правильна технологія серверної обробки.


Обирайте одно-, дво- чи чотириядерні процесори із найновішими технологіями Intel або AMD. Оберіть швидкість, ОП, ОС сховища та багато іншого. Або оберіть один із попередньо налаштованих варіантів хостингу виділеного сервера для більш швидкої підготовки. Отримайте більший контроль за середовищем розміщення виділеного сервера із прямим кореневим доступом. Сервери - фізичні, виділені та приватні обчислювальні сервери, які забезпечують необхідну вам функціональність.


Як відомо, центральні процесори використовують кешування, щоб допомогти їм впоратися із безліччю одночасних операцій. Вони роблять це для зменшення затримки, але процес покладається на ЦП, що очікує звільнення ОЗУ, перш ніж він перейде до завдання, що очікує. Насправді, це не надійно.


Сервери на базі FPGA та GPU


Машинне навчання, штучний інтелект, крипто-майнінг та прискорення додатків - усе це можливо із серверами FPGA та рішеннями Nvidia GPU.


Виділений сервер не виконує рендерингу гри. Натомість він обробляє ігрову логіку на ЦП, тому немає необхідності додавати високопродуктивний графічний процесор. Можливо, вам вдасться обійтися без графічного процесора Intel HD, який вбудований у більшість їх споживчих ЦП, якщо ваша гра не виконує будь-якої своєї логіки на графічному процесорі. Це має бути індивідуально закодовано, більшість якщо не всі ігри немає.


Штучний інтелект більш людяний, ніж людський. Глибоке навчання стало інструментом надання послуг штучного інтелекту. Це ключовий фактор, що лежить в основі усієї сьогоднішньої області штучного інтелекту та його практичних додатків. Використання машинного навчання у бізнесі та його здатність підтримувати бізнес-мети дозволили службам штучного інтелекту зайняти місце за стратегічним столом компанії. Від наук про життя та здоров'я, інженерного та фінансового моделювання до обробки природної мови та розпізнавання зображень, застосування глибокого навчання зростає із кожним роком у геометричній прогресії. Це зростання додатків ШІ-сервісів насамперед пов'язане із прихованою інфраструктурою та використанням паралельних обчислень з дедалі досконалішими технологіями графічних процесорів для досягнення такого прогресу.


Нейронні мережі глибокого навчання


Нейронні мережі глибокого навчання стають дедалі складнішими. Кількість шарів та нейронів у нейронній мережі значно зростає, що знижує продуктивність та збільшує витрати. Розгортання Deep Learning із використанням графічних процесорів різко скорочують розмір розгортання обладнання, збільшують масштабованість, значно скорочують час навчання та окупності інвестицій, а також знижують загальну сукупну вартість розгортання.


Навчені нейронні мережі на основі глибокого навчання використовуються для виведення у виробничих середовищах. Їхнє завдання - розпізнавати вимовлені слова, зображення, пророкувати закономірності тощо. Як і під час навчання, швидкість має першорядне значення, коли робоче навантаження має справу з живими прогнозами. Окрім швидкості обробки, пропускна здатність, час очікування та надійність мережі також відіграють життєво важливу роль. Рішення - розгортання графічних процесорів у хмарі.


Виділений кореневий сервер із SSD та GPU підходить для будь-яких додатків, що вимагають обробки великих обсягів графічних даних, особливо зображень та відео. Інші програми включають аналітику великих даних, обробку інформації про клієнтів та складні методи шифрування. У нього є ресурси для обробки обчислень, необхідних для всіх видів машинного навчання та широкого спектра наукових та промислових досліджень.


Які завдання вирішує виділений сервер із gpu


Серверні програми зазвичай використовують обчислювальну потужність ЦП такого самого типу, як і стандартний настільний ПК. Але у міру того, як відеокарти стали складнішими, розробники невдовзі зрозуміли, що обчислювальна потужність відеокарти або графічного процесора була ефективнішою при обробці завдання, ніж стандартний процесор. Хоча ці налаштування дорожчі, ніж використання процесорів для виконання завдання, вони можуть зробити набагато більше роботи. Це робить графічні процесори потужнішими.


Графічні процесори - популярний варіант підвищення продуктивності виділеного сервера. Але що робить їх такими сильними? Графічні процесори спочатку були розроблені для обробки чисел, необхідних для обробки графіки для завдань дизайну та відеоігор. Для непосвячених це справді жахливе завдання. Розрахунок векторів, атмосферних ефектів, освітлення та фізики для відеоігор потребує багато математики. Обчислення повинні виконуватися на надзвичайно високих швидкостях і для цього потрібний процесор, який може виконувати кілька обчислень одночасно. Розміщення одного із них на сервері замість використання ЦП для обробки даних означає, що у вас буде більш сфокусована обчислювальна потужність.


У процесорах широко використовується кешування, що допомагає їм справлятися із безліччю одночасних операцій. Вони роблять це для зменшення затримки, але процес покладається на ЦП, що очікує звільнення ОЗП, перш ніж він перейде до завдання, що очікує. Насправді, це не надійно. Графічні процесори мають ту перевагу, що вони є більшим інтегрованим компонентом, який має власний кеш. Це означає, що доки одна операція виконує кешування, процесор може перейти до однієї операції у іншому потоці. ГПІ також складаються із сотень менших ядер замість кількох складних ядер. Вони можуть використовувати тисячі одночасних апаратних потоків та можуть бути максимізовані для забезпечення пропускної здатності із плаваючою комою. Це робить їх ідеальними для виконання безлічі невеликих операцій машинного навчання або майнінг криптовалюти, у порівнянні з центральним процесором.


Уявіть собі, як два кухарі змагаються один із одним, щоб зробити бутерброд найшвидшим, тільки у одного із них одна рука, а у іншого - дві. Хоча обидва мають навички та виконають завдання, один з них виконає роботу швидше, хоча б завдяки тому, що зможе робити дві речі одночасно.


Припускаючи, що ваше робоче навантаження добре підходить для обробки графічним процесором, графічні процесори мають тенденцію бути більш ефективними на ват порівняно із тим самим робочим навантаженням на ЦП.


Переваги ефективнішого енергоспоживання важливі не тільки для компаній, які прагнуть екологічної свідомості. Енергоефективність - одна із найсерйозніших проблем, з якими стикається бізнес. Правильне скорочення може заощадити тисячі доларів на експлуатаційних витратах на рік. І те, що економить гроші підприємств, працює та для приватних осіб: із енергоефективними системами, оснащеними графічним процесором, ви використовуватимете менше енергії для виконання того самого обсягу роботи. Це означає, що нижчі витрати, що має очевидні переваги для вас. Майте на увазі, що якщо ваша програма не підходить для графічного процесора, ви не побачите значної економії енергії, якщо завдання краще підходить для процесора.


Переваги виділеного сервера із графічним процесором

Незалежно від того, чи хочете ви підвищити ефективність нейронної мережі, створити нову програму для машинного навчання або видобувати криптовалюту, виділений сервер із графічним процесором, ймовірно, найкраще підходить для ваших потреб. Незважаючи на те, що вони були розроблені для обробки графіки, графічні процесори підходять для встановлення на виділеному сервері. Графічні процесори надають користувачам ефективну обчислювальну потужність для певних завдань, які здатність обробляти безліч невеликих процесів одночасно може зробити їх складними. кращий вибір, ніж ЦП.


Buy Me A Coffee

Ми є сертифікованим партнером компанії TemplateMonster


Закрити

Замовлення сайту


Будь ласка, заповніть форму замовлення сайту. Після обробки ми зв'яжемося з Вами та уточнимо деталі.





Я згоден з Угодами користувача

Закрити

Написати лист


Заповніть форму. Після ознайомлення ми зв'яжемося з Вами.






Закрыть

Замовлення дзвінка


Залишіть Ваш контактний номер і наш оператор передзвонить Вам протягом години.



Наприклад: +38(063) 012-34-56

доверху
@
заказать звонок
+