В современной ИТ-индустрии высокопроизводительные графические процессоры востребованы для решения различных задач, таких как рендеринг, 3D-анимация, обучение нейронных сетей, анализ данных, аналитика в реальном времени и многое другое. Благодаря стремительному развитию технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) они становятся все более популярными во всех сферах нашей жизни: от медицинской диагностики до финансовых инструментов и робототехники.
Однако обработка больших объемов данных и сложных математических расчетов требует серьезной вычислительной мощности. На обычном компьютере это заняло бы слишком много времени, а данные быстро потеряли бы актуальность. Вот почему все больше людей обращаются к облачным вычислениям и выделенным серверам с мощными графическими картами для этих задач.
Выделенные серверы и графические процессоры
Выделенные серверы с мощными видеокартами являются оптимальным решением для больших данных и параллельной обработки, обучения нейронных сетей, анализа данных и предиктивного моделирования. Графические процессоры являются идеальным выбором для этих задач благодаря своей архитектуре и способности обрабатывать сложные математические операции.
С другой стороны, когда дело доходит до соотношения цена/качество, более дешевые потребительские видеокарты обычно являются лучшим вариантом, чем дорогие Tesla GPU (Nvidia A100 с тензорными ядрами). Потеря в «чистой» скорости видеокарт серии GTX по сравнению с Tesla GPU может быть более чем компенсирована увеличенным количеством карт, что делает первые лучшим выбором в большинстве случаев.
Поэтому, если вы планируете выполнять задачу, которая займет много времени для вычислений, например, обучение нейронной сети, вы можете выбрать серверы, оснащенные видеокартами серий GTX и RTX — они являются отличным выбором для тех, кто планирует использовать серверы в течение длительного периода времени. С другой стороны, если проект требует больших вычислительных ресурсов или обучение не занимает много времени, лучше выбрать более производительные экземпляры на базе Tesla (Nvidia A100), которые построены на новой технологии NVIDIA Ampere с большим количеством ядер CUDA.
Повышение производительности серверов GPU
Чтобы максимизировать производительность серверов на базе GPU, важно убедиться, что серверы оснащены новейшими графическими картами и драйверами. Это особенно актуально для новых моделей Nvidia Catalyst. Это графический драйвер с открытым исходным кодом, который был разработан для повышения производительности графических карт Nvidia, включая те, которые используются в серверах с GPU.
Catalyst обеспечивает улучшенную производительность и стабильность, а также расширенные функции, такие как поддержка DirectX 12 и Vulkan, улучшенная поддержка OpenCL, CUDA и многое другое. Он также обеспечивает лучшее управление питанием и уменьшенную задержку для более быстрого времени отклика.
Серверы GPU для ИИ и МО
Серверы GPU становятся все более важными в разработке технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Например, они используются для моделей глубокого обучения, которые необходимы для разработки приложений ИИ, таких как автономные транспортные средства и распознавание изображений.
GPU также могут использоваться для других задач, таких как обработка естественного языка, распознавание лиц и машинный перевод. Они также необходимы для разработки приложений виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR), поскольку они обеспечивают более быструю визуализацию и создание более сложной графики.
Кроме того, GPU используются для разработки новых типов нейронных сетей, таких как сети глубокого обучения, рекуррентные нейронные сети и генеративно-состязательные сети. Эти сети необходимы для разработки технологий ИИ и IO, поскольку они позволяют проводить быстрый и точный анализ данных.
Заключение
Серверы GPU являются важным инструментом для разработки технологий AI и ML. Они используются для различных задач, таких как модели глубокого обучения, обработка естественного языка, распознавание лиц, машинный перевод и многое другое. Они также необходимы для разработки приложений VR и AR. Ключ к максимизации производительности серверов GPU заключается в том, чтобы они были оснащены новейшими процессорами, графическими картами и драйверами.
Если вы ищете мощный сервер для приложений AI и ML, выделенный сервер GPU является отличным вариантом с точки зрения стоимости/вычислительной мощности. Unihost предоставляет линейку выделенных конфигураций серверов для нейронных сетей и больших данных, а также предлагает лучшую производительность и функции для ваших проектов AI и ML.