Во время посещения сайта вы соглашаетесь с тем, что мы обрабатываем ваши персональные данные с использованием метрик Яндекс Метрика, top.mail.ru, LiveInternet.

Что такое сервер с GPU

Сервер с GPU — это сервер, в состав которого входят не только центральные процессоры (CPU), но и графические процессоры (GPU, или видеокарты), предназначенные для параллельной обработки большого объёма данных. Такие сервера используются там, где требуется высокая вычислительная мощность, недостижимая при использовании только CPU. Купить GPU сервер можно в нашем интернет-магазине.

Зачем нужен сервер с GPU:
Графический процессор изначально создавался для работы с графикой и 3D-моделями, но благодаря своей архитектуре отлично подходит для параллельных вычислений. Серверы с GPU востребованы в задачах, связанных с:

  • обучением нейросетей и запуском моделей машинного обучения

  • обработкой больших массивов данных (Big Data)

  • видеорендерингом и 3D-визуализацией

  • транскодированием видео в реальном времени

  • научными расчётами, моделированием, биоинформатикой

  • обслуживанием графических рабочих станций в облаке

Преимущества серверов с GPU:

  • Высокая производительность: десятки и сотни вычислительных ядер GPU позволяют выполнять миллионы операций одновременно

  • Эффективность при параллельных задачах: GPU справляется лучше CPU, когда нужно обрабатывать данные одновременно в больших объёмах

  • Снижение времени обработки: задачи, которые занимают часы на CPU, могут выполняться за минуты или секунды на GPU

  • Гибкость: можно использовать один или несколько GPU в зависимости от нагрузки

Основные параметры GPU-серверов:

  • Модель GPU: от обычных NVIDIA RTX до серверных NVIDIA A100, H100, Tesla, AMD Instinct

  • Объём видеопамяти: критично для больших моделей ИИ и работы с графикой

  • Поддержка CUDA или ROCm: зависит от производителя и необходима для запуска специализированного ПО

  • Количество GPU: в одном сервере может быть от 1 до 8 и более видеокарт

  • Связь между GPU: наличие NVLink или других высокоскоростных шин важно для распределённых задач

Примеры использования:

  • компании запускают обучение нейросетей на серверах с GPU для задач распознавания изображений, генерации текста, аудио и видео

  • видеостудии используют такие сервера для ускоренного рендеринга фильмов и 3D-анимации

  • биоинженеры рассчитывают взаимодействие белков и молекул

  • игры и графические приложения транслируются через облако с использованием GPU

Итог:

Сервер с GPU — это мощный инструмент для решения ресурсоёмких задач, где обычных CPU недостаточно. Он необходим для ИИ, научных исследований, работы с видео и любых других процессов, требующих интенсивных параллельных вычислений. Такой сервер становится критически важным элементом современной вычислительной инфраструктуры.

Популярное