Servidor GPU ¿Qué es un servidor GPU?
Un servidor de unidades de procesamiento gráfico (GPU) es un tipo de servidor que tiene GPU adicionales además de las unidades centrales de procesamiento (CPU) estándar. Las GPU destacan en el procesamiento paralelo, principalmente para IA/aprendizaje automático y renderización de gráficos. Aun así, también se utilizan cada vez más para simulaciones científicas y procesamiento y análisis de datos, mientras que las CPU se diseñan principalmente para la computación de uso general.
Los servidores GPU se suelen utilizar en campos y programas que necesitan mucha potencia de trabajo simultánea. Son vitales para la computación de alto rendimiento y la inteligencia artificial porque pueden procesar cálculos y algoritmos complicados en paralelo, por lo que son más rápidos que los sistemas tradicionales basados en CPU. Estos servidores se utilizan a menudo en inteligencia artificial (IA), aprendizaje profundo (DL), física computacional y modelos financieros.
- Ventajas del servidor GPU
- Necesidades del servidor GPU
- Necesidades del servidor GPU
- Conviértete en partner de HPE
¿Cómo puedes beneficiarte de un servidor GPU?
Ventajas del servidor GPU:
1. Inteligencia artificial:
- IA generativa: un servidor GPU acelera la IA generativa al proporcionar una enorme capacidad de procesamiento en paralelo, lo que permite una mayor rapidez en el entrenamiento y la inferencia de modelos complejos. Esto mejora tareas como la generación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y otros procesos creativos impulsados por IA.
- Visión por ordenador: un servidor GPU respalda la visión por ordenador al proporcionar altas capacidades de procesamiento en paralelo, acelerando tareas como el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y el análisis de vídeo en tiempo real. Esto permite un manejo más rápido y eficiente de grandes conjuntos de datos y algoritmos complejos.
- Procesamiento del lenguaje natural: un servidor GPU acelera el procesamiento del lenguaje natural al paralelizar la computación, lo que permite una mayor rapidez en el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje profundo. De este modo, se mejoran tareas como la traducción de idiomas, el análisis de sentimientos y la generación de texto, para que resulten más eficientes y escalables.
2. Aprendizaje automático y Data Science:
- Aceleración del entrenamiento de modelos: los servidores GPU manejan con eficiencia los cálculos simultáneos para entrenar modelos de aprendizaje profundo a una mayor velocidad. Esta aceleración permite a los científicos de datos y a los ingenieros de aprendizaje automático experimentar con mayor rapidez.
- Gestión de grandes conjuntos de datos: las GPU pueden analizar en paralelo enormes conjuntos de datos, lo que las hace perfectas para aplicaciones de big data donde los servidores CPU tradicionales tendrían dificultades.
- Rendimiento mejorado: las GPU aumentan la capacidad de computación de técnicas complejas de aprendizaje automático, como redes neuronales y máquinas de vectores de soporte, mejorando así las predicciones del modelo.
3. Diseño asistido por ordenador (CAD) y fabricación:
- Renderización de modelos 3D: los servidores GPU aceleran la renderización de modelos 3D, algo esencial para arquitectos, ingenieros y diseñadores que trabajan en proyectos complicados.
- Simulaciones y elaboración de prototipos: las GPU aceleran y reducen el coste de los prototipos en sectores como la automoción y la industria aeroespacial ejecutando simulaciones integrales (por ejemplo, pruebas de estrés, dinámica de fluidos).
- Flujo de trabajo mejorado: las operaciones de CAD son más fluidas y permiten actualizaciones de diseño en tiempo real gracias a las capacidades de procesamiento de los servidores GPU.
4. Servicios financieros:
- Análisis de riesgos: los servidores GPU analizan rápidamente datos financieros masivos, lo que permite evaluaciones de riesgos más precisas y oportunas.
- Operaciones bursátiles basadas en algoritmos: los algoritmos de negociación de alta frecuencia exigen una computación de baja latencia, que las GPU pueden proporcionar, acelerando la ejecución de las transacciones.
- Detección de fraudes: el procesamiento en paralelo de la GPU permite la investigación y detección de fraudes en tiempo real utilizando modelos de aprendizaje automático.
5. Sanidad y ciencias biológicas:
- Análisis de imágenes médicas: los servidores GPU aceleran y mejoran el procesamiento de tomografías computarizadas y resonancias magnéticas, lo que mejora el diagnóstico.
- Las GPU aceleran las simulaciones de modelos moleculares y de química computacional para el desarrollo de fármacos.
- Investigación genómica: las GPU aceleran la secuenciación y la interpretación de los datos del genoma, lo que es esencial para un tratamiento personalizado.
6. Vehículos autónomos y robótica:
- Fusión de sensores: las GPU procesan datos en tiempo real de cámaras, LiDAR y radares para producir una comprensión completa del entorno para los sistemas autónomos.
- Detección de objetos: la detección rápida y precisa de objetos es fundamental para una navegación segura, y los servidores GPU mejoran la capacidad de los modelos de aprendizaje automático para ello.
- Planificación y navegación de rutas: los sistemas robóticos y los vehículos autónomos necesitan GPU para la planificación de rutas y la toma de decisiones en tiempo real.
7. Gaming y entretenimiento:
- Gráficos de alta calidad: los servidores GPU producen imágenes de alta resolución y efectos visuales complejos en tiempo real, ofreciendo a los jugadores experiencias inmersivas.
- Simulaciones de física realistas: las GPU pueden simular sistemas de partículas, dinámica de fluidos y animaciones de personajes para juegos y entretenimiento.
- Realidad virtual: las aplicaciones de realidad virtual exigen computación de alto rendimiento y baja latencia de los servidores GPU para ofrecer una experiencia de usuario inmersiva y fluida.
Los servidores GPU aceleran operaciones de computación complicadas, permiten el procesamiento en tiempo real y mejoran las aplicaciones de procesamiento en paralelo en muchos sectores.
Arquitectura de estructura de red
Tipos de arquitecturas de estructura de red:
Existen diferentes tipos de arquitecturas de estructura de red, según las necesidades de la organización:
- Arquitectura leaf-spine: también conocida como arquitectura Clos, este diseño utiliza capas de conmutadores conectados entre sí. Su amplio ancho de banda y baja latencia lo hacen idóneo para grandes centros de datos.
- Arquitectura de malla: en esta configuración, cada dispositivo de red está vinculado a todos los demás dispositivos, lo que da como resultado una estructura tipo malla. Es difícil de gestionar y escalar, pero tiene una redundancia y una tolerancia a fallos excelentes.
- Arquitectura de extensión de tejido (FEX): FEX centraliza las conexiones de red y amplía la estructura del conmutador hasta el rack de los servidores, para simplificar el cableado y el mantenimiento.
- Arquitectura de redes definidas por software (SDN): los controladores de software gobiernan y diseñan el comportamiento de la red, separando el plano de control del plano de datos.
Comparativa de los diseños tradicionales de la red con la estructura de red:
- Diseños tradicionales: las redes tradicionales cuentan con diseños jerárquicos, con capas de núcleo, distribución y acceso. Debido a sus estructuras rígidas y a su capacidad de adaptación limitada, son difíciles de gestionar y escalar.
- Estructura de red: las estructuras de red leaf-spine y con redes definidas por software (SDN) son flexibles y escalables. Mejoran el ancho de banda, la latencia y la tolerancia a fallos a través de canales redundantes y un control centralizado. Resultan más apropiadas para las aplicaciones y nubes actuales con uso intensivo de datos.
Beneficios clave de la arquitectura de estructura de red:
- Alto rendimiento: las topologías de estructura de red optimizan las rutas de datos, la latencia y la capacidad para una transferencia de datos más rápida y eficiente.
- Escalabilidad: estas arquitecturas permiten escalar de forma horizontal añadiendo dispositivos o nodos, sin degradar el rendimiento ni necesitar rediseños significativos.
- Flexibilidad: las arquitecturas de estructura de red asignan y priorizan dinámicamente el tráfico para satisfacer las necesidades de la empresa y de las aplicaciones.
- Gestión centralizada: las redes definidas por software (SDN) o las consolas de gestión centralizada facilitan la configuración, la supervisión y la resolución de problemas de la red, mejorando la eficiencia operativa.
- Rentabilidad: las arquitecturas de estructura de red optimizan el uso de los recursos y reducen la complejidad de las operaciones y del hardware, lo que reduce los costes de la infraestructura y mejora el retorno de la inversión (ROI).
Los diseños de estructura de red son una nueva forma de construir infraestructuras de red duraderas, escalables y eficientes para entornos centrados en la nube y basados en datos. Estos proporcionan agilidad, rendimiento y resiliencia a aplicaciones y servicios empresariales clave.
¿Cuándo necesitas un servidor GPU?
1. Computación de alto rendimiento e IA:
- Aprendizaje profundo y entrenamiento de IA: los servidores GPU aceleran el entrenamiento de modelos de IA y redes neuronales. Permiten una rápida experimentación y crecimiento al reducir significativamente la duración del entrenamiento.
- Simulaciones científicas: las GPU proporcionan computación en paralelo para simulaciones científicas en campos como la física, la química y la investigación climática. En estos escenarios, las GPU realizan cálculos matemáticos sofisticados mejor que las CPU.
- Cálculos con uso intensivo de datos: los servidores GPU pueden acelerar y mejorar los cálculos que hacen un uso intensivo de los datos, como el análisis de big data y la biología computacional.
- Base de datos de vectores: los servidores GPU pueden aprovechar su procesamiento en paralelo para realizar cálculos complejos. Al optimizar datos de alta dimensión y proporcionar un rendimiento escalable y de baja latencia, las bases de datos vectoriales admiten análisis avanzados y procesos de toma de decisiones en tiempo real.
- Entrenamiento: los servidores GPU pueden escalar el entrenamiento de cualquier conjunto de datos para modelos de IA/aprendizaje automático.
- Ajuste fino: ajustar los parámetros del modelo para obtener resultados deseados o predecibles es fundamental en cualquier modelo de aprendizaje automático. Los servidores GPU pueden ayudar con la creación rápida de prototipos y el ajuste fino a escala.
- Inferencia: la implementación del modelo de IA/aprendizaje automático es la etapa final del ciclo de vida del aprendizaje automático y un servidor GPU puede garantizar que funcione sin problemas para tus usuarios y clientes.
2. Renderización de gráficos complejos:
- Gaming y animación: los servidores GPU son necesarios para la renderización en tiempo real de imágenes de alta calidad en juegos y animaciones. Mejoran la jugabilidad, los gráficos y la renderización de las secuencias de animación.
- Efectos visuales (VFX): las películas y los programas de televisión utilizan servidores GPU para lograr efectos visuales complejos. Las GPU generan escenas, simulaciones y efectos de partículas complejos más rápido, lo que mejora la eficiencia de la producción.
- CAD/CAM: los servidores GPU mejoran los modelos 3D, las simulaciones y la renderización de prototipos virtuales en arquitectura, ingeniería y fabricación. Permiten la manipulación en tiempo real de modelos precisos, aumentando la precisión del diseño y la productividad.
3. Análisis de datos y aprendizaje automático:
- Modelos complejos de entrenamiento: los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático entrenan modelos de aprendizaje profundo más rápido en servidores GPU. Las GPU manejan las extensas operaciones matriciales y los cálculos en paralelo necesarios para entrenar estos modelos.
- Procesamiento de grandes conjuntos de datos: los ordenadores con GPU destacan en el procesamiento de conjuntos de datos de aprendizaje automático. Procesan y analizan datos rápidamente, lo que permite obtener información y tomar decisiones a mayor velocidad.
- Aceleración de tareas: el procesamiento en paralelo de la GPU acelera la identificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y los análisis predictivos. Esta aceleración mejora la eficiencia y la precisión de la predicción del modelo.
4. Infraestructura de escritorios virtuales (VDI):
- Rendimiento gráfico mejorado: los servidores GPU pueden mejorar el rendimiento de los gráficos de escritorios remotos para las organizaciones de VDI. Esto es importante para los usuarios que utilizan aplicaciones con uso intensivo de gráficos, como CAD o herramientas de edición de vídeo.
- Transmisión de vídeo: los trabajadores remotos se benefician de la calidad mejorada del streaming de vídeo y la mayor capacidad de respuesta de los servidores GPU en configuraciones VDI.
- Experiencia general del usuario: las soluciones VDI reducen la latencia y aumentan la productividad de los usuarios remotos al externalizar el procesamiento de gráficos a las GPU.
5. Procesamiento y codificación de vídeo:
- Producción de vídeo: los servidores GPU ayudan a los productores de vídeo a editar, renderizar y aplicar efectos visuales. Las GPU acortan los tiempos de estas operaciones, acelerando así la ejecución del proyecto.
- Servicios de streaming: los vídeos se codifican y transcodifican de manera eficiente utilizando servidores GPU. Esto logra un streaming de alta calidad con bajo almacenamiento en búfer y latencia.
- Creación de contenido: los servidores GPU permiten el procesamiento de vídeo en tiempo real y una salida de alta calidad en flujos de trabajo multimedia. Esto es crucial para los creadores de contenido que necesitan producir rápidamente vídeos de calidad.
Los servidores GPU pueden manejar trabajos difíciles en varios sectores y aplicaciones con capacidad de procesamiento en paralelo y eficiencia.
Conviértete en partner de HPE
Conviértete en partner de HPE:
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- HPE ProLiant DL380a Gen 12: el HPE ProLiant DL380a Gen 12 ofrece aceleración de GPU ultraescalable para la IA corporativa. El servidor de inteligencia artificial 4U tiene hasta ocho GPU NVIDIA H200 NVL2 Tensor Core, seguridad líder en el sector, gestión del ciclo de vida más sencilla y soporte de nivel empresarial de especialistas de HPE y NVIDIA en todo el mundo.
- HPE ProLiant DL384 Gen 12: este es el primer servidor con NVIDIA GH200 NVL2 doble para inferencia de IA en grandes modelos de lenguaje. Admite modelos más grandes y más usuarios con hasta 1,2 TB de memoria unificada rápida y un ancho de banda de 5 TB/s, el doble de rendimiento que la versión anterior.
- NVIDIA AI Computing by HPE: NVIDIA AI Computing by HPE ofrece soluciones escalables y preintegradas para acelerar la producción de IA. La combinación de la sólida infraestructura de HPE con la avanzada tecnología de inteligencia artificial de NVIDIA proporciona opciones fiables de prueba y escalabilidad a la vez que protege el control de los datos.
- Aceleración de GPU ultraescalable para IA empresarial: el HPE ProLiant DL380a Gen12 proporciona aceleración de GPU escalable para IA empresarial, con hasta ocho GPU NVIDIA H200 NVL2 Tensor Core y memoria HBM3E para inferencia de IA de alto rendimiento. Ofrece seguridad líder en el sector y una gestión sencilla del ciclo de vida para instalaciones a gran escala respaldadas a nivel internacional por especialistas de HPE y NVIDIA.
- Rendimiento de superchip para la IA empresarial: el HPE ProLiant Compute DL384 Gen12 ofrece un rendimiento optimizado para la inferencia de IA y grandes modelos de lenguaje, con dos GPU NVIDIA GH200 NVL2, 1,2 TB de memoria unificada y un ancho de banda de 5 TB/s. Con mayor capacidad que su predecesor, este servidor funciona bien con modelos más grandes y más usuarios.
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GPU frente a CPU
GPU frente a CPU: ¿cuál es la diferencia?
Características | CPU | GPU |
|---|---|---|
| Funciones | Ventajas: versátil para computación general y una amplia gama de tareas. | Ventajas: ideal para trabajos de procesamiento en paralelo como renderización de gráficos, IA y aprendizaje automático. |
| Arquitectura | Ventajas: ideal para la ejecución de actividades dependientes o secuenciales. | Ventajas: la GPU tiene altas capacidades de procesamiento en paralelo, lo que permite la ejecución rápida de miles de subprocesos para operaciones en paralelo. |
| Rapidez | Ventajas: se adapta a tareas con paralelismo limitado. | Ventajas: alto rendimiento para tareas paralelizables, como procesamiento de imágenes y aprendizaje automático. |
| Memoria | Ventajas: la memoria compartida es eficiente para cargas de trabajo que necesitan acceso frecuente a los recursos del sistema. | Ventajas: el alto ancho de banda y gran capacidad de memoria ofrecen un acceso a datos más rápido y un mayor rendimiento para la renderización de gráficos y las aplicaciones aceleradas por GPU. |
| Consumo de energía | Ventajas: conveniente para tareas sin un elevado paralelismo y un consumo de energía menor. | Ventajas: aumenta el rendimiento de las cargas de trabajo en paralelo, como la renderización de gráficos y la IA y el aprendizaje automático, con un consumo de energía mucho menor. |
