GPU-Server Was ist ein GPU-Server?
Ein GPU-Server (Graphics Processing Units) ist ein Servertyp, der zusätzlich zu den standardmäßigen CPUs (Zentraleinheiten) über zusätzliche GPUs verfügt. GPUs zeichnen sich durch parallele Verarbeitung aus, hauptsächlich für KI/ML und Grafik-Rendering. Dennoch werden sie auch zunehmend für wissenschaftliche Simulationen sowie für die Datenverarbeitung und -analyse verwendet, während CPUs meist für allgemeine Computing-Anwendungen konzipiert sind.
GPU-Server werden häufig in Bereichen und Programmen eingesetzt, die eine hohe gleichzeitige Rechenleistung erfordern. Sie sind für High Performance Computing und künstliche Intelligenz von entscheidender Bedeutung, da sie komplizierte Berechnungen und Algorithmen parallel verarbeiten können und daher schneller sind als herkömmliche CPU-basierte Systeme. Diese Server werden häufig in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI), Deep Learning (DL), computergestützter Physik und Finanzmodelle verwendet.
- GPU-Servervorteile
- GPU-Serveranforderungen
- GPU-Serveranforderungen
- Zusammenarbeit mit HPE
Welche Vorteile bietet Ihnen ein GPU-Server?
Vorteile des GPU-Servers:
1. Künstliche Intelligenz:
- Generative KI: Ein GPU-Server beschleunigt Generative KI, indem er massive parallele Verarbeitungsleistung bereitstellt und so ein schnelleres Training und eine schnellere Inferenz komplexer Modelle ermöglicht. Dies verbessert Aufgaben wie die Bilderzeugung, Natural Language Processing und andere KI-gestützte kreative Prozesse.
- Computer Vision: Ein GPU-Server unterstützt Computer Vision, indem er hohe parallele Verarbeitungsfunktionen bereitstellt und Aufgaben wie Bilderkennung, Objekterkennung und Echtzeit-Videoanalyse beschleunigt. Dies ermöglicht eine schnellere und effizientere Handhabung großer Datensätze und komplexer Algorithmen.
- Natural Language Processing: Ein GPU-Server beschleunigt Natural Language Processing durch Parallelisierung von Berechnungen und ermöglicht so ein schnelleres Training und eine schnellere Inferenz von Deep Learning-Modellen. Dies verbessert Aufgaben wie Sprachübersetzung, Stimmungsanalyse und Textgenerierung und macht sie effizienter und skalierbarer.
2. Data Science und maschinelles Lernen:
- Beschleunigung des Modelltrainings: GPU-Server verarbeiten gleichzeitige Berechnungen effizient, um Deep Learning-Modelle schneller zu trainieren. Diese Beschleunigung ermöglicht es Data Scientists und Engineers für maschinelles Lernen, schneller zu experimentieren.
- Umgang mit großen Datensätzen: GPUs können enorme Datensätze parallel analysieren und sind daher ideal für Big Data-Anwendungen, bei denen herkömmliche CPU-Server an ihre Grenzen stoßen.
- Verbesserte Leistung: GPUs steigern die Rechenleistung komplexer Techniken des maschinellen Lernens wie neuronaler Netzwerke und Support Vector Machines und verbessern so die Modellvorhersagen.
3. Computergestütztes Design (CAD) und Fertigung:
- Rendern von 3D-Modellen: GPU-Server beschleunigen das Rendern von 3D-Modellen, was für Architekten, Ingenieure und Designer, die an komplizierten Projekten arbeiten, von entscheidender Bedeutung ist.
- Simulationen und Prototyping: GPUs beschleunigen und reduzieren die Kosten von Prototypen in der Automobil- und Luftfahrtindustrie durch die Ausführung umfassender Simulationen (z. B. Stresstests, Strömungsdynamik).
- Verbesserter Workflow: Dank der Verarbeitungskapazitäten der GPU-Server laufen CAD-Vorgänge reibungsloser ab und ermöglichen Designaktualisierungen in Echtzeit.
4. Finanzdienstleistungen:
- Risikoanalyse: GPU-Server analysieren schnell große Mengen an Finanzdaten und ermöglichen so genauere und zeitnahere Risikobewertungen.
- Algorithmischer Handel: Hochfrequenz-Handelsalgorithmen erfordern ein Computing mit geringer Latenz, die GPUs liefern können, wodurch die Transaktionsausführung beschleunigt wird.
- Betrugserkennung: Die GPU-Parallelverarbeitung ermöglicht die Untersuchung und Erkennung von Betrug in Echtzeit mithilfe von Modellen für maschinelles Lernen.
5. Gesundheitswesen und Life Science:
- Medizinische Bildanalyse: GPU-Server beschleunigen und verbessern die Verarbeitung von CT-Scans und MRT und verbessern so die Diagnose.
- GPUs beschleunigen computergestützte Chemie- und Molekülmodellierungssimulationen für die Arzneimittelentwicklung.
- Genomforschung: GPUs beschleunigen die Sequenzierung und Interpretation von Genomdaten, was für eine individuelle Behandlung unerlässlich ist.
6. Autonome Fahrzeuge und Robotik:
- Sensorfusion: GPUs verarbeiten Echtzeitdaten von Kameras, LiDAR und Radar, um ein zusammenhängendes Umgebungsverständnis für autonome Systeme zu erzeugen.
- Objekterkennung: Eine schnelle und präzise Objekterkennung ist für eine sichere Navigation von entscheidender Bedeutung und GPU-Server verbessern hierfür die Kapazität von ML-Modellen.
- Pfadplanung und Navigation: Robotersysteme und autonome Fahrzeuge benötigen GPUs für die Pfadplanung und Entscheidungsfindung in Echtzeit.
7. Gaming und Unterhaltung:
- Hochwertige Grafiken: GPU-Server erzeugen hochauflösende Grafiken und komplexe visuelle Effekte in Echtzeit und bieten Gamern so ein immersives Erlebnis.
- Realistische Physiksimulationen: GPUs können Partikelsysteme, Strömungsdynamik und Charakteranimationen für Spiele und Unterhaltung simulieren.
- Virtuelle Realität: VR-Anwendungen erfordern von GPU-Servern High Performance Computing mit geringer Latenz, um ein nahtloses, immersives Benutzererlebnis zu bieten.
GPU-Server beschleunigen komplizierte Berechnungen, ermöglichen Echtzeitverarbeitung und verbessern parallele Verarbeitungsanwendungen in vielen Sektoren.
Netzwerk-Fabric-Architektur
Arten von Netzwerk-Fabric-Architekturen:
Je nach den Anforderungen des Unternehmens gibt es unterschiedliche Arten von Netzwerk-Fabric-Architekturen:
- Leaf-Spine-Architektur: Dieses Design, auch als Clos-Architektur bekannt, verwendet Schichten von miteinander verbundenen Switches. Dank seiner hohen Bandbreite und geringen Latenz ist es für sehr große Rechenzentren geeignet.
- Mesh-Architektur: In dieser Konfiguration ist jedes Netzwerkgerät mit jedem anderen Gerät verbunden, wodurch eine netzartige Struktur entsteht. Das Management und die Skalierung sind anspruchsvoll, aber die Redundanz und Fehlertoleranz sind hervorragend.
- Fabric Extension (FEX)-Architektur: FEX zentralisiert Netzwerkverbindungen und erweitert das Switch Fabric in das Server Rack, wodurch Verkabelung und Wartung vereinfacht werden.
- Software-Defined Networking (SDN)-Architektur: Software-Controller steuern und gestalten das Netzwerkverhalten, indem sie die Steuerebene von der Datenebene trennen.
Vergleich herkömmlicher Netzwerkdesigns mit Netzwerk-Fabric:
- Herkömmliche Ausführungen: Herkömmliche Netzwerke haben hierarchische Designs mit Kern-, Verteilungs- und Zugriffsebenen. Aufgrund unflexibler Strukturen und eingeschränkter Anpassungsfähigkeit sind sie schwierig zu verwalten und zu skalieren.
- Netzwerk-Fabric: Leaf-Spine- und SDN-Netzwork-Fabrics sind flexibel und skalierbar. Sie verbessern Bandbreite, Latenz und Fehlertoleranz durch redundante Kanäle und zentrale Steuerung. Sie eignen sich besser für aktuelle datenintensive Anwendungen und Clouds.
Hauptvorteile der Netzwerk-Fabric-Architektur:
- Hohe Leistung: Netzwerk-Fabric-Topologien optimieren Datenrouten, Latenz und Kapazität für eine schnellere und effizientere Datenübertragung.
- Skalierbarkeit: Sie bewältigen die horizontale Skalierung durch Hinzufügen von Geräten oder Nodes, ohne die Leistung zu beeinträchtigen oder wesentliche Neugestaltungen erforderlich zu machen.
- Flexibilität: Netzwerk-Fabric-Architekturen weisen den Datenverkehr dynamisch zu und priorisieren ihn, um den Geschäfts- und Anwendungsanforderungen gerecht zu werden.
- Zentralisiertes Management: SDN oder zentralisierte Management-Konsolen erleichtern die Netzwerkkonfiguration, Überwachung und Fehlerbehebung und verbessern die betriebliche Effizienz.
- Kosteneffizienz: Netzwerk-Fabric-Architekturen optimieren die Ressourcennutzung und reduzieren die Hardware- und Betriebskomplexität, wodurch die Infrastrukturkosten gesenkt und der ROI gesteigert werden.
Netzwerk-Fabric-Designs sind eine neue Möglichkeit, dauerhafte, skalierbare und effiziente Netzwerkinfrastrukturen für datenorientierte und Cloud-zentrierte Umgebungen aufzubauen. Sie sorgen für Agilität, Leistung und Ausfallsicherheit bei wichtigen Geschäftsanwendungen und Services.
Wann benötigen Sie einen GPU-Server?
1. High Performance Computing & KI:
- Deep Learning und KI-Training: GPU-Server beschleunigen das Training neuronaler Netzwerke und KI-Modelle. Sie ermöglichen schnelles Experimentieren und Wachstum, indem sie die Trainingsdauer erheblich verkürzen.
- Wissenschaftliche Simulationen: GPUs ermöglichen paralleles Computing für wissenschaftliche Simulationen in der Physik, Chemie und Klimaforschung. In diesen Szenarien führen GPUs anspruchsvolle mathematische Berechnungen besser durch als CPUs.
- Datenintensives Computing: GPU-Server können datenintensive Berechnungen wie Big Data-Analyse und computergestützte Biologie beschleunigen und verbessern.
- Vektordatenbank: GPU-Server können ihre parallele Verarbeitung nutzen, um komplexe Berechnungen durchzuführen. Durch die Optimierung für hochdimensionale Daten und die Bereitstellung einer skalierbaren Leistung mit geringer Latenz unterstützen Vektordatenbanken erweiterte Analysen und Entscheidungsprozesse in Echtzeit.
- Training: GPU-Server können das Training beliebiger Datensätze für KI-/ML-Modelle skalieren.
- Feinabstimmung: Die Anpassung der Modellparameter an gewünschte oder vorhersehbare Ergebnisse ist bei jedem Modell für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung. GPU-Server können bei der schnellen Prototypenanfertigung und der Feinabstimmung im großen Maßstab helfen.
- Inferenz: Die Bereitstellung Ihres KI-/ML-Modells ist die letzte Phase des ML-Lebenszyklus und ein GPU-Server kann sicherstellen, dass das Modell für Ihre Benutzer und Kunden reibungslos läuft.
2. Komplexes Grafik-Rendering:
- Gaming und Animationen: Für das Echtzeit-Rendering hochwertiger Grafiken in Spielen und Animationen werden GPU-Server benötigt. Sie verbessern die Spielbarkeit, die Grafik und die Wiedergabe von Animationssequenzen.
- Visuelle Effekte (VFX): Film und Fernsehen verwenden GPU-Server für komplexe visuelle Effekte. GPUs generieren komplexe Szenen, Simulationen und Partikeleffekte schneller und verbessern so die Produktionseffizienz.
- CAD/CAM: GPU-Server verbessern 3D-Modelle, Simulationen und das Rendern virtueller Prototypen in den Bereichen Architektur, Ingenieurwesen und Fertigung. Sie ermöglichen die Echtzeitmanipulation präziser Modelle und steigern so die Designgenauigkeit und Produktivität.
3. Datenanalyse und maschinelles Lernen:
- Training komplexer Modelle: Data Scientist und Engineers für maschinelles Lernen trainieren Deep Learning-Modelle schneller auf GPU-Servern. GPUs übernehmen die umfangreichen Matrix-Vorgänge und parallele Berechnungen, die zum Trainieren dieser Modelle erforderlich sind.
- Verarbeitung großer Datensätze: GPU-Computer sind hervorragend für die Verarbeitung von ML-Datensätzen geeignet. Sie verarbeiten und analysieren Daten schnell und ermöglichen so schnellere Einblicke und Entscheidungen.
- Aufgaben beschleunigen: Die parallele GPU-Verarbeitung beschleunigt die Bilderkennung, die Natural Language Processing und die vorausschauende Analyse. Diese Beschleunigung verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Modellvorhersage.
4. Virtuelle Desktop-Infrastruktur (VDI):
- Verbesserte Grafikleistung: GPU-Server können die Grafikleistung von Remote-Desktops für VDI-Unternehmen steigern. Dies ist wichtig für Benutzer, die grafikintensive Anwendungen wie CAD oder Videobearbeitungstools verwenden.
- Video-Streaming: Remote-Mitarbeiter profitieren von der verbesserten Video-Streaming-Qualität und Reaktionsfähigkeit der GPU-Server in VDI-Einstellungen.
- Allgemeine Benutzererfahrung: VDI-Lösungen reduzieren die Latenz und steigern die Produktivität von Remote-Benutzern durch das Outsourcing der Grafikverarbeitung auf GPUs.
5. Videoverarbeitung und -kodierung:
- Videoproduktion: GPU-Server helfen Videoproduzenten beim Bearbeiten, Rendern und Anwenden visueller Effekte. GPUs beschleunigen diese Vorgänge und verkürzen so die Projektabwicklung.
- Streaming-Dienste: Videos werden mithilfe von GPU-Servern effizient kodiert und transkodiert. Dadurch wird qualitativ hochwertiges Streaming mit geringer Pufferung und Latenz erreicht.
- Content Creation: GPU-Server ermöglichen Videoverarbeitung in Echtzeit und hochwertige Ausgabe in Multimedia-Workflows. Dies ist von entscheidender Bedeutung für Content Creators, die schnell hochwertige Videos produzieren müssen.
GPU-Server können schwierige Aufgaben in mehreren Sektoren und Anwendungen mit paralleler Verarbeitungskapazität und Effizienz bewältigen.
Zusammenarbeit mit HPE
Zusammenarbeit mit HPE:
- HPE Private Cloud AI: Arbeiten Sie mit HPE zusammen und erhalten Sie eine skalierbare, vorintegrierte KI-Lösung, um Ihren Produktionsprozess zu beschleunigen. HPE bietet KI- und IT-Teams leistungsstarke Tools zum Experimentieren und Skalieren bei gleichzeitiger Kontrolle der Daten.
- HPE ProLiant DL380a Gen 12: Der HPE ProLiant DL380a Gen 12 bietet ultra-skalierbare GPU-Beschleunigung für Unternehmens-KI. Der 4U-KI-Server verfügt über bis zu acht NVIDIA H200 NVL2 Tensor Core GPUs, branchenführende Sicherheit, einfacheres Lifecycle Management und Support der Enterprise-Klasse von HPE- und NVIDIA-Spezialisten weltweit.
- HPE ProLiant DL384 Gen 12: Dies ist der erste Server mit zwei NVIDIA GH200 NVL2 für KI-Inferenz bei großen Sprachmodellen. Er unterstützt größere Modelle und mehr Benutzer mit bis zu 1,2 TB schnellem einheitlichem Arbeitsspeicher und 5 TB/s Bandbreite – die doppelte Leistung der vorherigen Version.
- NVIDIA AI Computing by HPE: NVIDIA AI Computing by HPE bietet skalierbare, vorintegrierte Lösungen zur Beschleunigung der KI-Produktion. Die Kombination der soliden Infrastruktur von HPE mit der hochmodernen KI-Technologie von NVIDIA bietet robuste Test- und Skalierbarkeitsoptionen und schützt gleichzeitig die Datenkontrolle.
- Ultra-skalierbare GPU-Beschleunigung für Unternehmens-KI: Der HPE ProLiant DL380a Gen12 bietet skalierbare GPU-Beschleunigung für Unternehmens-KI mit bis zu acht NVIDIA H200 NVL2 Tensor Core GPUs und HBM3E-Arbeitsspeicher für leistungsstarke KI-Inferenz. Er bietet branchenführende Sicherheit und einfaches Lifecycle Management für groß angelegte Installationen, die international von HPE- und NVIDIA-Spezialisten unterstützt werden.
- Superchip-Leistung für Unternehmens-KI: Der HPE ProLiant Compute DL384 Gen12 bietet mit zwei NVIDIA GH200 NVL2-GPUs, 1,2 TB einheitlichem Arbeitsspeicher und 5 TB/s Bandbreite optimierte Leistung für KI-Inferenz und große Sprachmodelle. Dieser Server funktioniert gut mit größeren Modellen und mehr Benutzern und erhöht die Kapazität seines Vorgängers.
- Wenden Sie sich zur Auswahl Ihrer GPU an Ihren HPE Vertreter.
GPU vs. CPU
GPU vs. CPU: Was ist der Unterschied?
Merkmale | CPU | GPU |
|---|---|---|
| Funktionen | Vorteile: Vielseitig für allgemeines Computing und ein breites Spektrum anderer Aufgaben. | Vorteile: Ideal für parallele Verarbeitungsaufgaben wie Grafik-Rendering, KI und maschinelles Lernen. |
| Architektur | Vorteile: Optimal für die Ausführung von abhängigen oder sequenziellen Aktivitäten. | Vorteile: GPU verfügt über hohe Parallelverarbeitungsfähigkeiten, die die schnelle Ausführung von Tausenden von Threads für parallele Vorgänge ermöglichen. |
| Geschwindigkeit | Vorteile: Eignet sich für Aufgaben mit eingeschränktem Parallelismus. | Vorteile: Hoher Durchsatz für parallelisierbare Aufgaben wie Bildverarbeitung und maschinelles Lernen. |
| Arbeitsspeicher | Vorteile: Gemeinsam genutzter Arbeitsspeicher ist effizient für Workloads, die häufigen Zugriff auf Systemressourcen erfordern. | Vorteile: Hohe Arbeitsspeicherbandbreite und -kapazität bieten schnelleren Datenzugriff und Durchsatz für Grafik-Rendering und GPU-beschleunigte Anwendungen. |
| Stromverbrauch | Vorteile: Praktisch für Jobs ohne hohen Parallelismus und geringeren Stromverbrauch. | Vorteile: Erhöht die Leistung für parallele Workloads wie Grafik-Rendering und KI/ML bei deutlich geringerem Stromverbrauch. |
