Byte/RE ИТ-издание

Серверы и рабочие станции для работы с данными на базе GPU NVIDIA

Компания NVIDIA в ходе GPU Technology Conference объявила о доступности моделей серверов, оптимизированных для ускоренной работы ее ПО для аналитики данных, у семи крупнейших производителей систем, включая Cisco, Dell EMC, Fujitsu, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Inspur, Lenovo и Sugon.

Серверы на базе GPU NVIDIA T4, оптимизированные для библиотек NVIDIA CUDA-X AI, предоставляют компаниям стандартную платформу высокой эффективности для анализа данных и широкого круга других корпоративных задач. Процессор T4, потребляющий всего 70 Вт и легко внедряющийся в существующие инфраструктуры, способен ускорить обучение нейросетей и инференс, машинное обучение, анализ данных и работу виртуализированных рабочих столов.

Системы, анонсированные производителями серверов, получили маркировку NVIDIA NGC-Ready, которая подтверждает эффективность их работы в ускоренных приложениях. Все ПО, тестируемое в рамках процесса валидации NGC-Ready, доступно в репозитарии NVIDIA NGC, который включает GPU-ускоренное ПО, предварительно обученные ИИ модели, инструменты обучения для аналитики данных, ускорения машинного обучения, глубокого обучения и высокопроизводительных вычислений на базе CUDA-X AI.

Программа NGC-Ready была запущена в ноябре прошлого года и включает набор систем на базе NVIDIA GPU с тензорными ядрами, которые подходят для широкого спектра ИИ-задач.

В числе представленных T4-серверов с валидацией NGC-Ready – модели Cisco UCS C240 M5, Dell EMC PowerEdge R740/R740xd, Fujitsu Primergy RX2540 M5, HPE ProLiant DL380 Gen10, Inspur NF5280M5, Lenovo ThinkSystem SR650 и Sugon W760-G30.

Серверы на базе NVIDIA T4 также сертифицированы ведущими OEM-производителями для использования ПО NVIDIA для виртуализации GPU – GRID Virtual PC (vPC) для офисных сотрудников и Quadro Virtual Data Center Workstation (vDWS) для профессионалов в области 3D-моделирования и создания цифрового контента. Как ожидается, новые решения обеспечат 33%-ный прирост производительности работы системы VDI по сравнению с CPU-сервером с GRID vPC.

Кроме того, NVIDIA вместе с ведущими OEM-производителями и сборщиками систем представили новые мощные рабочие станции для специалистов по работе с данными, аналитиков и инженеров. Системы, созданные для анализа данных, машинного и глубокого обучения, обеспечивают вычислительную мощь и инструменты, необходимые для подготовки, обработки и анализа больших массивов данных, используемых в таких областях, как финансы, страхование, розница и профессиональные услуги.

В основе новых рабочих станций лежит референсная архитектура из двух GPU NVIDIA Quadro RTX 8000 и 6000, построенных на архитектуре NVIDIA Turing, и ПО для ускоренного анализа данных NVIDIA CUDA-X AI, которое включает RAPIDS, TensorFlow, PyTorch и Caffe. CUDA-X AI – это набор библиотек, позволяющих создавать современные вычислительные приложения, использующие преимущества платформы GPU-ускоренных вычислений NVIDIA. Программный стек построен на ОС Linux и контейнерах Docker.

Системы на базе NVIDIA для специалистов по работе с данными уже доступны у поставщиков рабочих станций, таких как Dell, HP и Lenovo, и региональных сборщиков систем.

Вам также могут понравиться