IУ сучасній ІТ-індустрії високопродуктивні графічні процесори користуються попитом для різноманітних завдань, таких як візуалізація, 3D-анімація, навчання нейронних мереж, аналіз даних, аналітика в реальному часі тощо. Зі стрімким розвитком технологій штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) вони стають все більш популярними в усіх сферах нашого життя, від медичної діагностики до фінансових інструментів і робототехніки.
Однак обробка великих обсягів даних і складних математичних розрахунків вимагає серйозної обчислювальної потужності. На звичайному комп’ютері це займе занадто багато часу, і дані швидко втратять актуальність. Ось чому все більше людей звертаються до хмарних обчислень і виділених серверів із потужними графічними картами для цих завдань.
Виділені сервери та графічні процесори
Виділені сервери з потужними відеокартами є оптимальним рішенням для великих даних і паралельної обробки, навчання нейронної мережі, аналізу даних і прогнозного моделювання. Графічні процесори є ідеальним вибором для цих завдань завдяки своїй архітектурі та здатності виконувати складні математичні операції.
З іншого боку, коли мова йде про співвідношення витрат і вигод, дешевші споживчі відеокарти зазвичай є кращим варіантом, ніж дорогі графічні процесори Tesla (Nvidia A100 з тензорними ядрами). Втрата «чистої» швидкості графічних карт серії GTX порівняно з графічними процесорами Tesla може бути з лишком компенсована збільшенням кількості карт, що робить перші кращим вибором у більшості випадків.
Тому, якщо ви плануєте виконати завдання, яке займе багато часу для обчислення, наприклад, навчання нейронної мережі, ви можете вибрати сервери, оснащені відеокартами серії GTX і RTX – це відмінний вибір для тих, хто планує використовувати серверів протягом тривалого періоду часу. З іншого боку, якщо проект вимагає обчислень або навчання не займає багато часу, краще вибрати більш ефективні екземпляри на базі Tesla (Nvidia A100), які побудовані на новій технології NVIDIA Ampere з більшою кількістю ядер CUDA.
Підвищена продуктивність для серверів GPU
Щоб максимізувати продуктивність серверів на базі GPU, важливо переконатися, що сервери оснащені найновішими графічними картами та драйверами. Особливо це стосується нових моделей Nvidia Catalyst. Це графічний драйвер із відкритим кодом, розроблений для покращення продуктивності графічних карт Nvidia, включно з тими, що використовуються на серверах із графічним процесором.
Catalyst забезпечує покращену продуктивність і стабільність, а також розширені функції, такі як підтримка DirectX 12 і Vulkan, покращена підтримка OpenCL, CUDA тощо. Він також забезпечує краще керування живленням і зменшену затримку для швидшого часу відгуку.
Сервери GPU для штучного інтелекту та машинного навчання
Сервери графічного процесора стають все більш важливими в розвитку технологій штучного інтелекту та машинного навчання. Наприклад, вони використовуються для моделей глибокого навчання, які необхідні для розробки додатків ШІ, таких як автономні транспортні засоби та розпізнавання зображень.
Графічні процесори також можна використовувати для інших завдань, таких як обробка природної мови, розпізнавання облич і машинний переклад. Вони також необхідні для розробки додатків віртуальної реальності (VR) і доповненої реальності (AR), оскільки вони дозволяють швидше відтворювати та створювати складнішу графіку.
Крім того, графічні процесори використовуються для розробки нових типів нейронних мереж, таких як мережі глибокого навчання, рекурентні нейронні мережі та генеративні змагальні мережі. Ці мережі мають важливе значення для розробки технологій AI та IO, оскільки вони дозволяють швидко та точно аналізувати дані.
Висновок
Сервери графічного процесора є важливим інструментом для розробки технологій AI та ML. Вони використовуються для різноманітних завдань, таких як моделі глибокого навчання, обробка природної мови, розпізнавання облич, машинний переклад тощо. Вони також необхідні для розробки додатків VR і AR. Ключ до максимізації продуктивності GPU-серверів полягає в тому, щоб вони були оснащені найновішими процесорами, графічними картами та драйверами.
Якщо ви шукаєте потужний сервер для додатків штучного інтелекту та машинного навчання, виділений GPU-сервер є чудовим варіантом з точки зору ціни та обчислювальної потужності. Unihost надає лінійку конфігурацій виділеного сервера для нейронних мереж і великих даних, а також пропонує найкращу продуктивність і функції для ваших проектів AI і ML.