pertanian pertambangan kripto dengan kartu grafis atau rak gpu

Mengapa GPU Pusat Data Penting untuk Inovasi

Data center graphics processing unit (GPU) adalah akselerator terpisah yang memungkinkan dan meningkatkan teknologi yang sedang berkembang seperti artificial intelligence (AI), rendering, analisis, dan simulasi/pemodelan.

Pengambilan Kunci

  • GPU pusat data digunakan bersama CPU untuk memenuhi tuntutan komputasi yang ditingkatkan dari kasus penggunaan yang muncul seperti AI, analisis, dan rendering 3D.

  • Intel menawarkan GPU pusat data canggih yang dapat membantu Anda mencapai keseimbangan harga dan performa ideal di lingkungan Anda.

  • GPU pusat data memakan lebih banyak ruang, mengonsumsi lebih banyak daya, dan memancarkan lebih banyak panas daripada CPU semata. Pastikan untuk menilai daya pusat data dan infrastruktur pendinginan saat Anda menerapkan GPU di lingkungan Anda.

author-image

Oleh

Kasus Penggunaan Baru Memerlukan Perangkat Keras Pusat Data Baru

Di pusat data, GPU diterapkan untuk membantu memecahkan masalah yang paling kompleks dan menantang saat ini melalui teknologi seperti AI, analisis media dan media, serta rendering 3D. Di seluruh segmen teknologi, seperti komputasi performa tinggi (HPC) dan komputasi cloud visual, kasus penggunaan baru ini memerlukan jenis daya komputasi yang berbeda untuk memacu kemampuan canggih mereka. Membawa GPU ke lingkungan pusat data membantu memenuhi persyaratan yang meningkat untuk tuntutan komputasi yang ditingkatkan dan gunung data yang selalu berkembang.

Saat ini, GPU secara luas digunakan dalam lingkungan pusat data di lokasi dan cloud serta sering divirtialisasi untuk memungkinkan fleksibilitas dan efisiensi yang lebih baik. Intel berdedikasi untuk menangani evolusi teknologi GPU karena teknologi ini menjadi andalan di pusat data modern. Penawaran GPU Seri Intel® Flex kami saat ini tersedia dan Seri GPU Pusat Data Intel® Max memberikan solusi yang dioptimalkan untuk meningkatkan kemampuan pusat data Anda dengan performa GPU yang andal dan efisien.

Penawaran pusat data ini mewakili bagian inti dari misi GPU Intel®: menghadirkan keseimbangan harga dan performa ke pasar GPU dan menyediakan profesional pusat data dengan lebih banyak pilihan untuk mendukung kasus penggunaan yang canggih dan mendukung inovasi.

GPU Pusat Data vs. CPU

GPU diterapkan di pusat data untuk meningkatkan kemampuan CPU dengan daya daya komputasi tambahan.

Sementara CPU dan GPU adalah mikroprosem berbasis silikon dan menangani data, CPU dan GPU dibuat untuk berbagai tugas. CPU cocok dengan jumlah beban kerja dan aplikasi yang luas, terutama di mana latensi atau performa per inti adalah masalah penting. Mereka memfokuskan sejumlah kecil inti untuk menyelesaikan tugas individu dengan cepat. Hal ini membuat CPU cocok untuk pekerjaan seperti menangani database dan menjalankan tugas komputasi serial.

Di situlah GPU masuk. GPU dimulai sebagai ASNIC khusus, yang dikembangkan untuk mempercepat tugas render 3D tertentu. Seiring waktu, mesin fungsi tetap ini menjadi lebih dapat diprogram dan lebih fleksibel. Konsumen biasanya menggunakan GPU untuk bermain game. Namun, di pusat data, GPU telah berevolusi untuk menjadi prosesor paralel tujuan umum, menangani berbagai aplikasi yang berkembang dan mendukung kasus penggunaan yang menuntut. Sementara CPU menawarkan sejumlah kecil inti, GPU menawarkan ribuan, sehingga CPU dapat mendukung operasi paralel dengan lebih baik.

Mengapa Menggunakan GPU di Pusat Data?

Jika organisasi Anda menjelajahi kasus penggunaan tingkat lanjut seperti AI, analisis, simulasi, atau pemodelan, GPU dapat menjadi komponen penting dalam memungkinkan spesialis Anda menjalankan tugasnya dengan cepat dan efektif. Prosesor ini juga sangat penting untuk memungkinkan penawaran gaming cloud.

GPU membuka akselerasi beban kerja untuk membantu pekerjaan menyelesaikan lebih cepat dan memungkinkan pengguna untuk menyelesaikan lebih banyak pekerjaan. Tanpa GPU performa tinggi, banyak teknologi dan aplikasi saat ini dapat menghadapi waktu muat yang terlalu lama, menghadapi masalah performa, atau hanya tidak berfungsi.

Kasus Penggunaan GPU Pusat Data

GPU dapat menjadi hal penting bagi banyak teknologi paling canggih saat ini.

Untuk AI, pembelajaran mendalam, dan pembelajaran mesin, GPU membantu melatih, mengoptimalkan, dan mengoperasikan algoritma kompleks yang memungkinkan mesin melakukan hal-hal menakjubkan. Untuk pelatihan deep learning dengan beberapa lapisan jaringan syaraf atau pada rangkaian data yang sangat besar, seperti gambar 2D, GPU, atau akselerator lainnya ideal. Algoritma deep learning telah disesuaikan untuk menggunakan pendekatan yang dipercepat GPU, mendapatkan peningkatan signifikan dalam performa dan menghadirkan waktu pelatihan ke jangkauan yang layak dan layak untuk banyak masalah dunia nyata.

GPU pusat data juga digunakan untuk memungkinkan kemampuan rendering 3D tingkat lanjut untuk gaming, produksi media, AR/VR, dan konten canggih lainnya. Gaming cloud adalah kasus penggunaan yang berkembang cepat untuk GPU pusat data. Digunakan dalam lingkungan pusat data tervirtifikasi, GPU pusat data memberikan performa tinggi bersama dengan fleksibilitas dan efisiensi—memungkinkan karyawan jarak jauh atau mobile untuk menjalankan pekerjaan mereka yang paling kompleks dan menuntut dari mana saja.

Demikian juga, beban kerja analisis, simulasi, dan pemodelan, semuanya diuntungkan dari GPU pusat data. Karena aplikasi ini mengandalkan serangkaian data kompleks yang besar, kemampuan GPU membantu mempercepat waktu pemrosesan dan memungkinkan analisis yang lebih mendalam dan luas.

Menerapkan GPU di Pusat Data

Menghadirkan GPU ke lingkungan pusat data Anda bukanlah tanpa tantangan. Alat berkinerja tinggi ini menuntut lebih banyak energi dan ruang. Prosesor ini juga menciptakan tingkat panas yang lebih tinggi secara dramatis saat beroperasi. Faktor-faktor ini memengaruhi infrastruktur pusat data Anda dan dapat meningkatkan biaya daya atau menciptakan masalah keandalan. Mengatasi kekhawatiran daya dan pendinginan dengan infrastruktur yang tepat sangat penting untuk keberhasilan implementasi GPU pusat data. Pastikan untuk menilai unit distribusi daya rak (PPU), catu daya yang tidak terganggu, dan kapasitas pendinginan saat Anda menerapkan GPU di lingkungan Anda. Daya yang tidak mencukupi dapat menyebabkan masalah performa dan ketersediaan. Demikian juga, kapasitas pendinginan yang tidak memadai dapat menyebabkan downtime atau peralatan yang rusak.

Dalam lingkungan tervirtialisasi, GPU pusat data dapat digunakan untuk meningkatkan beberapa CPU. Memanfaatkan hal ini dapat membantu Anda memaksimalkan pengeluaran dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya. Tetapi perlu diingat bahwa GPU virtual juga dapat memperkenalkan persyaratan lisensi tambahan.

Penawaran GPU Pusat Data Intel

Seiring upaya Anda untuk mengaktifkan kasus penggunaan generasi berikutnya, Intel memiliki penawaran GPU pusat data saat ini dan di masa depan yang dapat membantu Anda mewujudkan keseimbangan harga dan performa yang tepat di lingkungan Anda.

Saat ini, kami menawarkan Seri Flex GPU Pusat Data Intel®, yang menyediakan solusi GPU fleksibel, kokoh, dan terbuka. Seri ini mendukung beragam beban kerja, termasuk streaming media dan gaming cloud, inferensi visual AI, dan beban kerja infrastruktur desktop virtual. Intel® Data Center GPU Seri Flex mendukung rangkaian perangkat lunak terbuka berbasis standar yang dioptimalkan untuk densitas dan kualitas dengan kemampuan server yang penting untuk keandalan, ketersediaan, dan skalabilitas tinggi. Hal ini membantu mengurangi kebutuhan pusat data untuk menggunakan solusi yang berbeda dan mengelola lingkungan heterogen atau eksklusif.

Penawaran GPU pusat data kami yang akan datang akan menghadirkan tingkat performa dan efisiensi baru untuk ruang komputasi performa tinggi.

Selain itu, Intel menawarkan alat perangkat lunak yang dapat membantu mempercepat dan menyederhanakan pengembangan aplikasi canggih yang memanfaatkan GPU di pusat data. Kit peralatan Intel® oneAPI kami untuk kasus penggunaan seperti render, analisis, HPC, dan IoT memungkinkan pemrograman lintas arsitektur yang menyederhanakan proses pembangunan aplikasi canggih yang dapat berjalan dengan lancar di seluruh CPU, GPU, dan akselerator lainnya. Kami juga bekerja bersama komunitas sumber terbuka seperti PyTorch dan TensorFlow untuk memungkinkan optimisasi hulu untuk beban kerja GPU-sentris.

Membuka Kunci Inovasi dengan GPU Pusat Data

Evolusi teknologi saat ini yang berkelanjutan berarti GPU pusat data akan memainkan peran yang semakin penting dalam lingkungan pusat data Anda ke depannya.

Intel berdedikasi untuk mendorong evolusi GPU yang berkelanjutan, dengan fokus kuat pada produk inovatif dan kolaborasi mendalam dengan mitra ekosistem dan sumber terbuka kami. Seiring Upaya Anda untuk meningkatkan kemampuan pusat data Anda dengan GPU dan memaksimalkan kecanggihan AI, analisis, rendering 3D, dan aplikasi inovatif lainnya, kami siap membantu.

Pertanyaan Umum

Pertanyaan Umum

GPU pusat data adalah akselerator canggih yang diterapkan bersama CPU di lingkungan cloud dan pusat data di lokasi. Dengan menghadirkan kemampuan pemrosesan paralel performa tinggi, GPU pusat data memungkinkan beban kerja utama seperti AI, analisis, rendering, dan simulasi/pemodelan.

Di pasar pusat data, persyaratan komputasi terus berkembang, dan kebutuhan akselerator terus berkembang. CPU memberikan performa dan fleksibilitas tinggi untuk banyak beban kerja. GPU pusat data dapat diimplementasikan untuk mempercepat beban kerja AI, analisis, rendering, dan simulasi/pemodelan.

Isi halaman ini adalah kombinasi terjemahan manusia dan komputer dari konten berbahasa Inggris. Konten ini diberikan hanya untuk kenyamanan Anda serta sebagai informasi umum dan tidak bisa dianggap sebagai lengkap atau akurat. Jika terdapat kontradiksi antara versi bahasa Inggris halaman ini dan terjemahannya, versi bahasa Inggris akan didahulukan. Lihat versi bahasa Inggris halaman ini.