GPUサーバー

GPUサーバーとは

ネットワークファブリックアーキテクチャーのタイプ:

組織のニーズに応じて、さまざまなタイプのネットワークファブリックアーキテクチャーがあります。

• リーフスパインアーキテクチャー: Closアーキテクチャーとも呼ばれるこの設計では、相互に接続されたスイッチのレイヤーを使用します。高帯域幅と低レイテンシにより、大規模なデータセンターに適しています。
• メッシュアーキテクチャー: この構成では、各ネットワークデバイスが他のすべてのデバイスにリンクされ、メッシュのような構造が形成されます。管理と拡張は困難ですが、優れた冗長性と耐障害性を備えています。
• ファブリック拡張 (FEX) アーキテクチャー: FEXはネットワーク接続を集中化し、スイッチファブリックをサーバーラックに拡張して、ケーブル配線とメンテナンスを簡素化します。
• ソフウェア デファインド ネットワーク (SDN) アーキテクチャー: ソフトウェアコントローラーは、コントロールプレーンとデータプレーンを分離することで、ネットワークの動作を制御および設計します。

従来のネットワーク設計とネットワークファブリックの比較:

• 従来型設計: 従来のネットワークは、コア層、分散層、アクセス層を備えた階層型の設計になっています。構造に柔軟性がなく、適応性が限定されるため、管理と拡張が困難です。
• ネットワークファブリック: リーフスパインおよびSDN (ソフウェア デファインド ネットワーク) ネットワークファブリックは、柔軟性と拡張性に優れています。冗長チャネルと集中制御により、帯域幅、レイテンシ、故障耐性が向上します。これらは、現在のデータ主導型アプリケーションやクラウドに適しています。

ネットワークファブリックアーキテクチャーの主な利点:

• 高性能: ネットワークファブリックトポロジは、データルート、レイテンシ、容量を最適化し、より高速で効率的なデータ転送を実現します。
• スケーラビリティ: パフォーマンスの低下や大幅な再設計の必要性なしに、デバイスやノードを追加することで水平スケーリングを処理します。
• 柔軟性: ネットワークファブリックアーキテクチャーは、ビジネスとアプリケーションの需要を満たすためにトラフィックを動的に割り当て、優先順位を付けます。
• 一元管理: SDN (ソフウェア デファインド ネットワーク) または一元管理コンソールにより、ネットワークの構成、監視、トラブルシューティングが容易になり、運用効率が向上します。
• 費用効率: ネットワークファブリックアーキテクチャーは、リソースの使用を最適化し、ハードウェアと運用の複雑さを軽減して、インフラストラクチャ費用を削減し、ROIを向上させます。

ネットワークファブリック設計は、データ主導およびクラウド中心の設定向けに、耐久性、拡張性、効率性に優れたネットワークインフラストラクチャを構築するための新しい方法です。主要なビジネスアプリケーションとサービスにアジリティ、パフォーマンス、回復力をもたらします。

1. ハイパフォーマンスコンピューティング&AI: 

• ディープラーニングとAIトレーニング: GPUサーバーはニューラルネットワークとAIモデルのトレーニングを高速化します。トレーニング期間を大幅に短縮することで、迅速な実験と成長が可能になります。
• 科学的シミュレーション: GPUは、物理学、化学、気候研究における科学的シミュレーションに並列コンピューティングを提供します。このようなシナリオでは、GPUはCPUよりも高度な数学的計算を効率的に実行します。
• データを多用する計算: GPUサーバーは、ビッグデータ分析や計算生物学などのデータを多用する計算を高速化し、改善することができます。
• ベクターデータベース: GPUサーバーは並列処理を活用して複雑な計算を処理できます。ベクトルデータベースは、高次元データ向けに最適化し、スケーラブルで低レイテンシのパフォーマンスを提供することで、高度な分析とリアルタイムの意思決定プロセスをサポートします。
• トレーニング: GPUサーバーは、AI/機械学習モデルのあらゆるデータセットのトレーニングを拡張できます。
• ファインチューニング: 望ましい結果または予測可能な結果を得るためにモデルのパラメータをファインチューニングすることは、どの機械学習モデルでも重要です。GPUサーバーは、大規模な迅速なプロトタイピングとファインチューニングに役立ちます。
• 推論: AI/機械学習モデルの導入はMLライフサイクルの最終段階であり、GPUサーバーを使用すると、ユーザーとクライアントにとってスムーズな実行が保証されます。

2. 複雑なグラフィックスレンダリング:

• ゲームとアニメーション: ゲームやアニメーションにおける高品質なビジュアルのリアルタイムレンダリングにはGPUサーバーが必要です。プレイアビリティ、グラフィックス、アニメーションシーケンスのレンダリングが向上します。
• 視覚効果 (VFX): 映画やテレビでは、複雑な視覚効果にGPUサーバーが使用されています。GPUは複雑なシーン、シミュレーション、パーティクルエフェクトをより速く生成し、制作効率を向上させます。
• CAD/CAM: GPUサーバーは、建築、エンジニアリング、製造における3Dモデル、シミュレーション、仮想プロトタイプのレンダリングを改善します。正確なモデルをリアルタイムで操作できるため、設計の精度と生産性が向上します。

3. データ分析と機械学習:

• 複雑なモデルのトレーニング: データサイエンティストや機械学習エンジニアは、GPUサーバー上でディープラーニングモデルをより高速にトレーニングします。GPUは、これらのモデルのトレーニングに必要な広範な行列演算と並列計算を処理します。
• 大規模データセットの処理: GPUコンピューターは機械学習データセットの処理に優れています。データを迅速に処理および分析し、より迅速に有益な情報を提供し、決定することができます。
• タスクの加速: GPU並列処理により、画像識別、自然言語処理、予測分析が高速化されます。この加速により、モデルの予測効率と精度が向上します。

4. 仮想デスクトップインフラストラクチャ (VDI):

• 強化されたグラフィックスパフォーマンス: GPUサーバーは、VDI組織のリモートデスクトップ グラフィックスパフォーマンスを向上させることができます。これは、CADやビデオ編集ツールなどのグラフィックスを多用するアプリケーションを使用するユーザーにとって重要です。
• ビデオストリーミング: リモートワーカーは、GPUサーバーによって向上したビデオストリーミング品質とVDI設定での応答性の恩恵を受けることができます。
• 全体的なユーザーエクスペリエンス: VDIソリューションは、グラフィックス処理をGPUにアウトソーシングすることで、レイテンシを減少させ、リモートユーザーの生産性を向上させます。

5. ビデオ処理とエンコーディング:

• ビデオ制作: GPUサーバーは、ビデオ制作者が編集、レンダリング、視覚効果を適用するのに役立ちます。GPUはこれらの運用を高速化し、プロジェクトのターンアラウンドを迅速化します。
• ストリーミングサービス: ビデオはGPUサーバーを使用して効率的にエンコードおよびトランスコードされます。これにより、バッファリングとレイテンシが少ない高品質のストリーミングが実現します。
• コンテンツ作成: GPUサーバーは、マルチメディアワークフローでのリアルタイムのビデオ処理と高品質の出力を可能にします。これは、高品質のビデオを迅速に制作する必要があるコンテンツ制作者にとって非常に重要です。

GPUサーバーは、並列処理機能と効率性により、さまざまなセクターやアプリケーションにおける困難なジョブを処理できます。

HPEとのパートナーシップ

• HPE Private Cloud AI: HPEと提携して、スケーラブルで事前統合されたAIソリューションを活用し、生産までのプロセスを加速しましょう。AIチームとITチームに、データを制御しながら実験や拡張を行うための強力なツールを提供します。
• HPE ProLiant DL380a Gen 12: HPE ProLiant DL380a Gen 12は、企業のAI向けに拡張性が極めて高いGPUアクセラレーションを提供します。4U AIサーバーには、最大8基のNVIDIA H200 NVL2 Tensor Core GPU、業界をリードするセキュリティ、よりシンプルなライフサイクル管理、世界中のHPEおよびNVIDIAのスペシャリストによるエンタープライズグレードのサポートが含まれています。
• HPE ProLiant DL384 Gen 12: これは、大規模言語モデルのAI推論用にNVIDIA GH200 NVL2を2基搭載した初のサーバーです。最大1.2 TBの高速ユニファイドメモリと5 TB/秒の帯域幅を備え、以前のバージョンの2倍のパフォーマンスを実現し、より大きなモデルとより多くのユーザーに対応します。

• NVIDIA AI Computing by HPE: NVIDIA AI Computing by HPEは、AI生産を加速するスケーラブルな統合済みソリューションを提供します。HPEの堅牢なインフラストラクチャとNVIDIAの最先端AIテクノロジーを組み合わせることで、データ制御を保護しながら、堅牢なテストとスケーラビリティのオプションが提供されます。
• エンタープライズAI向けの拡張性が極めて高いGPUアクセラレーション: HPE ProLiant DL380a Gen12は、最大8基のNVIDIA H200 NVL2 Tensor Core GPUと高性能AI推論用のHBM3Eメモリを搭載し、エンタープライズAI向けのスケーラブルなGPUアクセラレーションを提供します。HPEとNVIDIAの専門家が世界中でサポートする、大規模な導入向けの業界をリードするセキュリティと簡単なライフサイクル管理を提供します。
• エンタープライズAI向けスーパーチップのパフォーマンス: HPE ProLiant Compute DL384 Gen12は、ツインNVIDIA GH200 NVL2 GPU、1.2 TBのユニファイドメモリ、5 TB/秒の帯域幅を備え、AI推論と大規模言語モデル向けに最適化されたパフォーマンスを提供します。このサーバーは、より大きなモデルやより多くのユーザーに対応し、先行バージョンの容量を増加させています。

• GPUを選択する際は、HPE担当者にお問い合わせください。