Neue Anwendungsfälle erfordern neue Rechenzentrumshardware
Im Rechenzentrum werden GPUs angewendet, um die komplexesten und anspruchsvollsten Probleme durch Technologien wie KI, Medien- und Medienanalyse und 3D-Rendering zu lösen. Über verschiedene Technologiesegmente wie High Performance Computing (HPC) und Visual Cloud Computing erfordern diese neuen Anwendungsfälle eine andere Rechenleistung, um ihre fortschrittlichen Funktionen zu fördern. Die Einführung der GPU in die Rechenzentrumsumgebung hilft, steigende Anforderungen für erhöhte Rechenanforderungen und ständig wachsende Datenberge zu erfüllen.
Heute werden GPUs in lokalen und Cloud-Rechenzentren häufig verwendet und werden oft virtualisiert, um mehr Flexibilität und Effizienz zu ermöglichen. Intel ist der Entwicklung der GPU-Technologie gewidmet, während sie zu einem Mainboard im modernen Rechenzentrum wird. Unsere derzeit verfügbaren GPU-Angebote der Intel® Flex Reihe und Intel® Data Center GPU Max Reihe bieten optimierte Lösungen für die Erweiterung der Funktionen Ihres Rechenzentrums mit leistungsstarker und effizienter GPU-Leistung.
Diese Rechenzentren bieten einen Kernteil der Intel® Bereitstellung einer Preis-Leistungbalance für den GPU-Markt und bieten Datenzentrenexperten mehr Auswahlmöglichkeiten zur Unterstützung fortschrittlicher, innovationsfördernder Anwendungsfälle.
GPUs vs. CPUs des Rechenzentrums
GPUs werden im Rechenzentrum bereitgestellt, um die CPU-Funktionen mit zusätzlicher Rechenleistung zu erweitern.
Während beide CPUs und GPUs siliziumbasierte Mikroprozessoren sind und Daten verarbeiten, sind sie für verschiedene Aufgaben konzipiert. CPUs sind für eine breite Anzahl von Workloads und Anwendungen geeignet, insbesondere diejenigen, bei denen Latenz oder die Leistung pro Kern kritische Bedenken sind. Sie konzentrieren eine kleinere Anzahl von Kernen auf die schnelle Durchführung einzelner Aufgaben. Dies macht CPUs für Jobs wie die Verarbeitung von Datenbanken und die Durchführung serieller Rechenaufgaben, geeignet.
Hier kommen GPUs ins Spiel. GPUs begannen als spezialisierte ASICs, die entwickelt wurden, um bestimmte 3D-Rendering-Aufgaben zu beschleunigen. Im Lauf der Zeit wurden diese Grafik-Engines mit ursprünglich festgelegter Funktion besser programmierbar und flexibler. Verbraucher verwenden häufig GPUs für Gaming. Im Rechenzentrum haben sich GPUs zu allgemeineren parallelen Prozessoren entwickelt, die eine wachsende Palette von Anwendungen verarbeiten und anspruchsvolle Anwendungsfälle unterstützen. Während CPUs eine kleine Anzahl von Kernen anbieten, bieten GPUs Tausende, was es ihnen ermöglicht, parallele Operationen besser zu unterstützen.
Warum die Verwendung von GPUs im Rechenzentrum?
Wenn Ihre Organisation fortschrittliche Anwendungsfälle wie KI, Analyse, Simulationen oder Modellierung untersucht, können GPUs eine wichtige Komponente sein, damit Ihre Spezialisten ihre Aufgaben schnell und effektiv durchführen können. Sie können auch für die Ermöglichung von Cloud-Gaming-Angeboten wichtig sein.
GPUs schalten die Workload-Beschleunigung frei, damit Jobs schneller beendet werden und es Benutzern ermöglichen, mehr zu erledigen. Ohne eine hochleistungsfähige GPU können viele der heutigen Technologien und Anwendungen mit zu langen Ladezeiten konfrontiert sein, auf Leistungsprobleme stoßen oder einfach nicht funktionieren.
GPU-Anwendungsfälle des Rechenzentrums
GPUs können für viele der leistungsstärksten Technologien unerlässlich sein.
Für KI, Deep Learning und maschinelles Lernen helfen GPUs, komplexe Algorithmen zu trainieren, zu optimieren und zu betreiben, die es Maschinen ermöglichen, erstaunliche Dinge zu tun. Für das Deep-Learning-Training mit mehrschichtigen neuronalen Netzen oder mit sehr großen zusammenhängenden Datenmengen, wie etwa 2D-Bildern, eignen sich GPUs oder andere Beschleuniger ideal. Deep Learning Algorithmen wurden angepasst, um einen GPU-beschleunigten Ansatz zu verwenden, was einen erheblichen Leistungboost erzielt und die Trainingszeiten für viele reale Probleme auf einen machbaren Bereich bringt.
GPUs des Rechenzentrums werden auch verwendet, um fortschrittliche 3D-Rendering-Funktionen für Gaming, Medienproduktion, AR/VR und andere innovative Inhalte zu ermöglichen. Cloud-Gaming ist ein schnell aufkommender Anwendungsfall für GPUs des Rechenzentrums. In einer virtualisierten Rechenzentrumsumgebung verwendet, bieten GPUs des Rechenzentrums hohe Leistung mit Flexibilität und Effizienz, was es entfernten oder mobilen Mitarbeitern ermöglicht, ihre komplexeste und anspruchsvollste Arbeit von überall aus durchzuführen.
Ebenso profitieren Analyse, Simulation und Modeling Workloads von GPUs des Rechenzentrums. Da diese Anwendungen auf große Mengen komplexer Daten angewiesen sind, helfen die Funktionen der GPU, die Verarbeitungszeiten zu beschleunigen und eine tiefere und weitreichendere Analyse zu ermöglichen.
Implementierung von GPUs im Rechenzentrum
Die Einführung von GPUs in Ihre Rechenzentrumsumgebung ist nicht ohne Herausforderungen. Diese leistungsstarken Tools verlangen mehr Energie und Platz. Sie erzeugen auch dramatisch höhere Hitzelevel während sie arbeiten. Diese Faktoren beeinflussen Ihre Rechenzentrumsinfrastruktur und können die Stromkosten erhöhen oder Zuverlässigkeitsprobleme verursachen. Die Behandlung von Strom- und Kühlungsproblemen mit der richtigen Infrastruktur ist für eine erfolgreiche GPU des Rechenzentrums unerlässlich. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Rack-Stromverteilungseinheiten (PDUs), unterbrechungsfreien Stromversorgungen und Kühlkapazitäten prüfen, wenn Sie GPUs in Ihrer Umgebung einsetzen. Unzureichende Stromversorgung kann zu Leistungs- und Verfügbarkeitsproblemen führen. Ebenso kann eine unzureichende Kühlkapazität zu Ausfallzeiten oder beschädigten Geräten führen.
In virtualisierten Umgebungen kann eine Rechenzentrums-GPU verwendet werden, um mehrere CPUs zu erweitern. Die Nutzung davon kann Ihnen helfen, Ihre Ausgaben zu maximieren und die Ressourcennutzung zu optimieren. Denken Sie aber daran, dass virtualisierte GPUs auch zusätzliche Lizenzanforderungen einführen können.
Intel Data Center GPU-Angebote
Während Sie versuchen, Anwendungsfälle der nächsten Generation zu ermöglichen, bietet Intel sowohl aktuelle als auch zukünftige Rechenzentrums-GPU die Ihnen helfen können, das richtige Preis-Leistungs-Verhältnis in Ihrer Umgebung zu realisieren.
Derzeit bieten wir die Intel® Data Center GPU an, die flexible, robuste und offene GPU-Lösungen anbieten. Diese Reihe unterstützt eine vielfältige Palette von Workloads, einschließlich Medienstreaming und Cloud-Gaming, KI-visuelle Inferenz und Arbeitslasten der virtuellen Desktop-Infrastruktur. Die Intel® Data Center GPU Flex-Reihe unterstützt einen offenen, standardbasierten Software-Stack, der für Dichte und Qualität mit kritischen Serverfunktionen für hohe Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit optimiert ist. Dies hilft dabei, dass Rechenzentren weniger unterschiedliche Lösungen nutzen und heterogene oder proprietäre Umgebungen verwalten müssen.
Unser kommendes GPU-Angebot für Rechenzentren wird neue Maßstäbe in Sachen Leistung und Effizienz im Bereich des High Performance Computing setzen.
Zusätzlich bietet Intel Software-Tools, die die Entwicklung von fortschrittlichen Anwendungen, die GPUs im Rechenzentrum nutzen, beschleunigen und vereinfachen können. Unsere Intel® oneAPI-Toolkits für Anwendungsfälle wie Rendering, Analyse, HPC und IoT ermöglichen eine architekturübergreifende Programmierung, die den Prozess der Entwicklung von fortschrittlichen Anwendungen, die nahtlos über CPUs, GPUs und andere Beschleuniger hinweg laufen können, vereinfacht. Wir arbeiten auch mit Open Source-Gemeinschaften wie PyTorch und TensorFlow zusammen, um Upstream-Optimierungen für GPU-zentrierte Workloads zu ermöglichen.
Erschließen Sie Innovationen mit Rechenzentrums-GPUs
Die laufende Entwicklung der heutigen Technologien bedeutet, dass Rechenzentrums-GPUs in Zukunft eine immer kritischere Rolle in Ihrer Rechenzentrumsumgebung spielen werden.
Intel ist der Förderung der fortgesetzten Entwicklung von GPUs gewidmet, mit einem starken Fokus auf innovative Produkte und tiefe Zusammenarbeit mit unserem Ökosystem und Open Source Partnern. Während Sie Ihre Rechenzentrumskapazitäten mit GPUs erweitern und die Leistung von KI, Analysen, 3D-Rendering und anderen innovativen Anwendungen maximieren möchten, stehen wir Ihnen gerne zur Seite.