Зачем нужен GPU сервер?

Сегодня IT сфера предлагает много разнообразного оборудования, которое позволяет проводить вычисления, а также работать с большим объемом информации. Одно из важных устройств для закрытия всех перечисленных процессов – серверы. Они необходимо для нормальной работы сайтов, мобильных приложений, платежных терминалов и разных онлайн-сервисов, которые хранят данные или принимают оплату. Число активных пользователей таких приложений постоянно растет, а значит необходимо принимать решения и искать более производительные серверы. Для таких задач существуют GPU или ГПУ-сервер. Он обеспечивает работоспособность больших объектов благодаря мощной видеокарте. Видеокарта в сервере позволяет дать расширенные параметры, а также помогает реализовывать сложные проекты, которые отличаются высокими рабочими параметрами. Почему для такой работы не подходит стандартное оборудование? Обычные устройства чаще всего имеют более низкую вычислительную мощность, так как предназначены для хранения информации. Современные задачи требуют более мощных решений. В нашей статье мы подробно разберем, что означает GPU.

Особенности GPU-сервера или его использования

GPU-сервер – что это? Под аббревиатурой понимают чаще всего видеокарту или графический процессор, созданный для работы с визуальной информацией. Это не только графические изображения или видеоигры. Это большой пласт данных, которые имеют разный формат. Сегодня сервер с видеокартами – важный атрибут для работы с разными компонентами, которые связаны с вычислениями и хранением данных. Разберемся, GPU в компьютере – это что такое, а также какие задачи он позволяет решить?

Наиболее важные направления:

• При работе с искусственным интеллектом. Впрочем, выделенный сервер с GPU – это почти основа работа любого ИИ, где требуется значительная вычислительная мощность при работе с запросами пользователей. Устройство позволяет проектировать и ускорять машинное обучение, а также улучшать алгоритмы работы с пользовательскими запросами запросов. Мы знаем, что ИИ работает на основе внесение ключевых слов пользователей. Во многом по этим фразам робот выдает результат. Важно, насколько он понимает и обрабатывает вносимые запросы.
• Для обработки большого количества информации. Большие массивы данных и файлов – инструмент, который используется в работе многих компаний. Это касается пользовательской информации, графики, видеороликов, текстовых данных и многого другого. Использование сервера с видеокартой позволяет проводить анализ, обрабатывать данные или использовать их для математических операций, например, при расчете цены или процентов. Это также удобно для оптимизации, моделирования, прогнозирования, ряда других процессов.
• В разработке видеоигр или разного качественного контента. Виртуальный сервер с GPU часто применяется для обслуживания многих задач в гейм-сфере. Это касается создания игровых движков, а также проверки их работоспособности, визуализации сценария и прорисовки игровой вселенной, а также создания интересных графических эффектов. Все это возможно благодаря мощному, высокопроизводительному серверу. Они помогают создавать отличные игры, которые становятся актуальными людей разного поколения.
• Для прорисовки рендеров или создания 3D-моделей. Такие серверы дают неотъемлемый функционал для работы дизайнеров, архитекторов, других специалистов, работающих с графикой. Высокая вычислительная мощность машин позволяет обрабатывать много фактур, текстур, работать с освещением и делать это все в 2D или 3D-формате.
• Создание графических изображений или видеороликов. Оборудование позволяет обрабатывать видеоматериал, что включает монтаж, проработку 3D-моделей и создание спецэффектов. Все это можно делать с высокой скоростью, что оптимизирует создание картины.
• Майнинг, а также финансовый анализ. Оборудование позволяет трейдерам и аналитикам заниматься прогнозами, построением моделей и другой финансово-аналитической работой. Все эти типы работ требуют высокой вычислительной мощности.
• Анализ большого объема данных. Это важно для научно-технической деятельности. Сфера применения – физика, медицина, финансы, технологии и многие другие.

Безусловно, карты применяются во многих других отраслях и IT-сфере, включая майнинг и работу с криптовалютой, в научных разработках, других отраслях.

Разница между CPU и GPU

Некоторые могут перепутать CPU с GPU. Это касается обывателей или совсем начинающих разработчиков, которые не до конца понимают различия этих типов. Какие отличительные аспекты отметим?

• Функционал. CPU – это мозговой центр ПК или другого устройства, отвечающий за общее управление вычислительными процессами, разные задачи и открытие программ. Они также управляют ОС, помогают работать с файлами и сетевыми приложениями. Обычно такие серверы используют для выполнения локальных высокочастотных задач, требующих низкой задержке в работе. GPU может применяться для параллельных вычислений, которые тесно связаны с графическим контентом и обработкой данных. Основная задача процессоров – ускорение операций, включая прорисовку 2D/3D графики, обработку текстур, а также выполнение параллельных задач. Это может быть машинное обучение и вычисления для научной деятельности.
• Отличия в архитектуре. CPU имеет от 2 до 10 высокопроизводительных ядер. Это помогает выполнять сложные последовательные инструкции. GPU обладает еще большим количеством ядер – несколько сотен или даже тысячи единиц. Они также высокопроизводительны, только их количество помогает выполнять более сложные задачи. Все ядра оптимизированы для параллельного выполнения большого числа небольших задач.
• Разный уровень производительности. У CPU главная вычислительная мощность заключается в обработке трудных и многих других задач. Это помогает сделать устройство оптимальным для выполнения однотипных задач, например, открытие приложения и операции с памятью. Сервер с видеокартой показывает большую производительность, позволяя дробить большую задачу на несколько маленьких. Это помогает добиться их более быстрого выполнения. Это актуально в сфере машинного обучения, искусственного интеллекта и других сфер применения.

Мы обозначили основные отличия. Главное из них – возможность разбить большую задачу на несколько маленьких, что делает конкретно GPU.

Как устроен виртуальный сервер с видеокартой?

Есть ряд отличий для устройств такого типа. Отметим главные:

• В основе GPU – физический сервер, оснащенный несколькими видеокартами высокой производительности. Он характеризуется большим объемом оперативной памяти с быстрым сетевым соединением.
• Чтобы создать виртуальные графические процессоры, мощность карт делится между несколькими машинами. Для этого необходимо специальное программное обеспечение. Софт помогает виртуализировать GPU или предоставить доступ к ним виртуальных машин.
• Администрирование заключается в управлении выделенными ресурсами для всех виртуальных машин. Процесс может заключаться в определении числа выделенных vGPU, объема накопителя, числа ядер и прочих характеристик. Оборудование настраивается на основании потребностей пользователя.

Устройства этого типа могут поддерживать работу гипервизоров, инструментов мониторинга и управления.

Выбираем видеокарту для сервера

Для того, чтобы выбранное оборудование приносило пользу, а также отвечало целям и задачам пользователей, важно сделать выбор. Для этого нужно обращать внимание на несколько параметров:

• Мощность. Важно выбирать профессиональные карты от ведущих вендеров.
• Совместимость с другими системами, в частности, сервером, материнской платой, процессором.
• Наличие дополнительного функционала, который может быть встроен в софт или устанавливаться при помощи драйверов.

Отметим, что такие серверы – один из важных элементов в работе современных IT-специалистов, дизайнеров и разработчиков, которые позволяют решать много задач.