Современные серверы способны выдерживать огромные нагрузки. Процессорные, аппаратные и программные технологии стремительно развиваются. Однако, помимо традиционных серверных сборок, существуют решения с GPU. Зачем нужна машина с видеокартой?
Проблемы с процессором
Каким бы универсальным не был процессор, у него есть большой недостаток:
-
кристалл умеет обрабатывать любые задачи, однако только в порядке очереди.
Естественно, количество ядер и потоков решает. Тем самым решается проблема отсутствия параллельного решения задач. Однако все равно данные выводятся последовательно. Даже при вводе срочных задач с высоким приоритетом, обработка информации происходит строго в порядке очереди.
Соответственно, если один из шагов выполняется некорректно, произойдет технический сбой. Чтобы выяснить причину ошибки, необходимо проверять каждую выполняемую задачу. Порой это долго и сложно.
Но видеокарта упрощает и ускоряет работу. Высокопроизводительный графический чип обрабатывает данные в восемь раз быстрее процессора. Все дело в иной схеме работы с данными. GPU умеет выполнять операции параллельно, и их количество ограничивается лишь ресурсами видеокарты.
Сбой одного компонента не приводит к краху всей системы. Получив ошибку какого-то процесса, просто узнать причину проблемы.
Облачные серверы с GPU подходят тем, кому необходима большая вычислительная мощность. Например, работа с медиа требует немалых ресурсов. Приложения, использующие растровую или полигональную графику, также требовательны к ресурсам видеокарты. Если разработчику необходимы масштабные вычисления, без помощи видеокарты не обойтись, в решениях Bidata и AI, Machine Learning также лучше реализуются на GPU.
Хранение и корректное воспроизведение графических файлов возможно исключительно на облачном сервере с GPU.
Но какой сервер выбрать?
Выбор сервера
Серверы делятся на виртуальные и физические. Первый вариант дешевле и проще в настройке. Высокая масштабируемость и легкость управления прекрасно подойдут для локальных проектов.
Второй тип серверов дороже, но гораздо производительнее. Управление ресурсами большого офиса, тесты новейших технологий или прорисовка огромного 3D-мира невозможны без производительного GPU.
Поэтому следует определится с требуемой мощностью. Для крупного разработчика потребуется GPU уровня NVidia Tesla V100. Число ядер Tensor – 640, а CUDA – 5120. Высокая скорость памяти (9000 ГБ/с), позволяет работать под высокими нагрузками, быстро обрабатывать графику и параллельно выполнять многие задачи.
Если Ваш проект не настолько ресурсоемкий, обратите внимание на GPU NVidia Tesla P100 с 3584 ядрами CUDA. Решения от IBM Cloud – прекрасный выбор в пользу универсальности, надежности и скорости работы.
Лучшее решение
Современные компании реализуют поставленные задачи, арендуя сервера с видеокартой. Не следует экономить на производительности! Машина с GPU дороже, однако экономия времени и человеческих ресурсов важнее.
Серверы с GPU от IBM Cloud используются для:
-
Игровых технологий. Комфортная разработка компьютерных и мобильных игр любой сложности возможно только при быстром GPU-сервере.
-
Финансовых услуг. Независимо от размера компании, аналитика больших данных и ведется просто и гибко. Защита от Fraud также по опыту эфективнее на решениях GPU Nvidia чем и использованием чипов Intel X86
-
Научных исследований. Исследователи могут хранить и анализировать огромное количество данных. Сложные вычисления, выполняемые на GPU, упрощают работу со сложными формулами.
-
Здравоохранения. Облачные технологии и доступных искусственный интеллект быстрее развивают новаторские идеи в области медицины.
На рынке серверов с GPU участвуют большие компании – Amazon, Alibaba и Google. Но машины от IBM Cloud лучше конкурентов по следующим показателям:
-
По сравнению с Amazon Web Services, IBM предлагают лучшую цену и безупречное качество для пяти моделей машинного обучения TensorFlow.
-
В отличие от Google Cloud, IBM Cloud предоставляет не только виртуальные, но и физические серверы.
-
Alibaba Cloud предлагают только виртуальны серверы, в то время как IBM Cloud – оба варианта.
Важна не только скорость работы, но и гибкость управления. IBM Cloud удобно настроить и легко администрировать. Самый крупный офис легко обрабатывается мощными серверами с GPU. Любая задача, поставленная разработчиком, будет выполнена.
