Elaborazione GPU
Cos’è l’elaborazione GPU?
L’elaborazione GPU (Graphics Processing Unit) è il processo di offloading delle esigenze di elaborazione da una central processing unit (CPU) per eseguire operazioni di rendering o multitasking in modo più fluido con il codice attraverso l’elaborazione parallela.
Qual è il legame tra elaborazione GPU, deep learning e IA?
L’elaborazione GPU è diventata la chiave per l’ottimizzazione del deep learning che consente di accelerare il time to value, incrementare la velocità di elaborazione durante la programmazione e ottimizzare la gestione dei dati, la creazione di contenuti e la progettazione dei prodotti, oltre a fornire informazioni e analisi dati complete.
L’elaborazione parallela consente questo processo articolato e vantaggioso. Quando le CPU si sovraccaricano per l’elaborazione di volumi di dati consistenti (es. big data), entra in azione la GPU che divide i problemi complessi in milioni di attività facilitando ulteriormente la ricerca di soluzioni in una sola volta. La GPU esegue diversi livelli di attività consecutivamente, liberando le normali funzionalità di elaborazione della CPU e protegge inoltre l’integrità di entrambi i sistemi allocando carichi di lavoro specifici al processore più efficiente per l’attività. CPU e GPU possono collaborare in un ecosistema di intelligenza artificiale (IA), supportando in modo intercambiabile la risoluzione dei problemi.
Qual è il legame tra GPU e CPU?
Le GPU hanno il merito di aver guidato la rivoluzione del supercomputing. In situazioni in cui è necessario eseguire il rendering di grafica o contenuti ad alta velocità, le GPU sono essenziali. L’uso dell’elaborazione GPU è un vantaggio per la CPU interna in quanto consente l’elaborazione e il rendering della grafica a velocità superiori.
L’alleanza tra GPU e central processing unit porta a un sistema di elaborazione più fluido, che consente di raggiungere livelli di utilizzo un utilizzo che non sarebbero possibili con la sola CPU. Anche se le velocità di elaborazione delle CPU sono molto più elevate, il parallelismo consente alle GPU funzionalità di elaborazione impareggiabili.
Quali sono i vantaggi dell’elaborazione GPU?
Le GPU aumentano in modo esponenziale la velocità e le funzionalità di elaborazione di un sistema dato che fungono da processore complementare per le CPU. Le GPU eseguono applicazioni di elaborazione di dati tecnici e scientifici in modo accelerato, aumentando l’efficienza quando vengono integrate insieme alle CPU.
Un altro vantaggio dell’uso delle GPU è l’alleggerimento del carico sulla CPU attraverso l’elaborazione dei dati ripetitivi in parti più piccole su più processori, oltre a consentire all’elaborazione di procedere senza essere limitata dagli innumerevoli problemi che deve risolvere.
Oltre alla potenza di elaborazione, le GPU estendono la larghezza di banda della memoria. Lavorando centinaia di volte più velocemente rispetto alle CPU, le GPU consentono l’automazione e l’intelligenza del machine learning (ML) e dell’analisi dei Big Data elaborando enormi quantità di dati attraverso le reti neurali. L’IA apprende quindi attività molto complesse che nessun data scientist sarebbe in grado di insegnare o tradurre.
Ulteriori vantaggi includono, tra gli altri:
- maggiore potenza di elaborazione
- storage/larghezza di banda della memoria molto superiori
- solide capacità di analisi dei dati e di IA e ML
- progressi rapidi nel gaming e nella grafica
- Integrazione facile nei data center
Come funziona l’elaborazione GPU?
L’attenzione dell’IT è ora rivolta al supporto delle esigenze di elaborazione di IA e data science. Questa attività viene svolta dalle GPU. Le applicazioni eseguite sulle CPU vengono accelerate con l’elaborazione GPU che ottimizza le prestazioni e la capacità dei carichi di lavoro.
L’elaborazione GPU consente l’esecuzione delle applicazioni con la massima efficienza attraverso l’offloading di una serie di attività di calcolo scientifiche e tecniche dalla CPU. Le GPU elaborano migliaia di attività in pochi secondi attraverso centinaia di core con l’elaborazione parallela. L’elaborazione parallela denota una funzione in cui i set di dati vengono incanalati nei core di elaborazione della GPU e risolti simultaneamente. Le prestazioni risultano quindi aumentate dato che la GPU elabora e traduce i dati mentre la CPU esegue le applicazioni rimanenti.
Con l’uso dell’elaborazione GPU, le informazioni dall’analisi dati aprono la strada alla risoluzione dei problemi e a funzionalità superiori. La capacità delle GPU di elaborare e ordinare in modo rapido enormi quantità di dati consente ai leader di settore di accedere con rapidità e precisione alle informazioni nei loro dati e di innovare.
Elaborazione GPU e HPE
Le offerte relative all’infrastruttura informatica hardware e software rendono HPE un partner affidabile per le organizzazioni aziendali. Con le sue offerte di soluzioni all’avanguardia, HPE supporta l’IT attraverso sistemi on-premise, in co-location e edge to cloud. È disponibile una scelta di configurazioni diverse preimpostate. HPE è in grado di fornire supporto alle aziende quando ne hanno più bisogno, per una soluzione per l’analisi dei big data, un’infrastruttura di uso generale, o un’infrastruttura modulare ottimizzata.
HPE Proliant propone una nuova base di elaborazione intelligente per uso aziendale in grado di distribuire funzionalità migliorate per sicurezza, automazione e potenza di elaborazione. Appositamente progettati per l’uso del cloud ibrido, i server ProLiant accelerano l’IA e consolidano la gestione per l’IT.
I sistemi HPE Apollo offrono supporto attraverso l’erogazione del supercomputing ai data center e alle applicazioni IA. Le funzionalità di HPE Apollo consentono di creare infrastrutture in grado di supportare carichi di lavoro a uso intensivo di dati e promuovono l’innovazione con l’accesso e l’analisi intenzionali dei problemi più complessi all’interno dei dati.
Strutturate come framework con pagamento in base all'uso, le soluzioni di elaborazione HPE hanno la capacità di crescere in base alle necessità, per rispondere alle normali variazioni della domanda e ai suoi aumenti imprevedibili. Non solo la crescita rapida determina le esigenze di capacità, ma anche i problemi imprevisti richiedono risorse che influiscono ulteriormente sulla capacità e sull’efficienza di elaborazione. HPE propone opzioni con scalabilità on demand comprensive di buffer per un supporto completo.
Le risorse per le soluzioni di elaborazione enterprise virtualizzate sono visibili con HPE GreenLake. L’esperienza HPE GreenLake consente di soddisfare qualsiasi esigenza di sicurezza e supervisione, mantenendo il controllo sui costi con il modello di pagamento in base all’uso.