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Acelerador dedicado Intel ACC100 vRAN para HPE
Ao implantar GPUs em um ambiente de HPC (computação de alto desempenho), os clientes encaram ineficiências e obstáculos substanciais causados pela necessidade de transferir e refatorar o código. Seus esforços são ainda mais prejudicados por ambientes proprietários de programação de GPU que proíbem a portabilidade entre fornecedores de GPU e geralmente resultam em inconsistências entre as implementações de CPU e de GPU. Tornou-se essencial a necessidade de largura de banda de memória no nível da GPU, em escala, e de compartilhamento de investimentos de códigos entre CPUs e GPUs para executar a maioria das cargas de trabalho em um ambiente altamente paralelizado.
O Intel Data Center GPU Max Series foi desenvolvido para proporcionar um desempenho inovador em modelos de computação
com uso intenso de dados em IA e HPC.
SKU nº R8G90C
Introdução
- Especificações rápidas (PDF) (HTML)
- | Data sheet
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Principais recursos
Aceleração de cargas de trabalho de IA e HPC
Os modelos de IA exigem continuamente conjuntos de dados maiores para um treinamento mais efetivo. Quanto mais rápido você conseguir processar os dados, mais rápido você consegue treinar e implantar o modelo.
A GPU acelera os pipelines de análise de dados e IA de ponta a ponta com bibliotecas otimizadas para arquiteturas Intel e configurações ajustadas para cargas de trabalho de IA e HPC, armazenamento de alta capacidade e memória com largura de banda alta.
Modelo de programação comum, aberto e baseado em padrões
O Intel oneAPI é um modelo de programação comum, aberto e baseado em padrões para liberar a produtividade e o desempenho. As ferramentas do Intel oneAPI incluem compiladores avançados, bibliotecas, criadores de perfis e ferramentas de migração de código para migrar com facilidade o código CUDA para open C++ com SYCL.
Usando as estruturas de deep learning otimizadas do oneAPI e as bibliotecas de machine learning, os desenvolvedores podem obter uma aceleração imediata da análise de dados e de fluxos de trabalho de machine learning.
Essa abordagem fácil de implantar e de padrões abertos reduz o tempo de desenvolvimento, a complexidade e os custos, habilitando os desenvolvedores a superar as restrições de ambientes proprietários que limitam a portabilidade de códigos.
Links relacionados
Servidores compatíveis com o Intel Data Center GPU Max Série 1100
Servidores compatíveis para Intel Xe Link
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