Aceleradores computacionais e gráficos para servidores

Você precisa de maior desempenho computacional para deep learning, cargas de trabalho de computação de alto desempenho (HPC) ou gráficos? As empresas estão se vendo diante de requisitos computacionais e de gráfico maiores, conforme modelos computacionais grandes e complexos vão se tornando mais comuns. A tecnologia tradicional de CPU não consegue mais acompanhar o crescimento dessa demanda. Os aceleradores NVIDIA® para servidores HPE ProLiant integram perfeitamente a computação de GPU com famílias de servidores HPE selecionadas. Projetados para supercomputação com eficiência de energia e alto desempenho, os Aceleradores NVIDIA oferecem uma aceleração de aplicativos drasticamente superior à da abordagem somente com CPU, para uma variedade de aplicativos científicos, comerciais e de deep learning. Os milhares de núcleos NVIDIA CUDA® de cada acelerador permitem a divisão de grandes tarefas gráficas ou de computação em milhares de tarefas menores, que podem ser realizadas simultaneamente, permitindo simulações muito mais rápidas e maior fidelidade gráfica para os modelos 3D extremamente exigentes.

Está buscando um meio de liberar seus aplicativos associados a largura de banda de memória? O acelerador de mecanismo de vetor NEC com sua largura de banda por núcleo inigualável oferece uma arquitetura balanceada para seus códigos Fortran e C/C++ brilharem. Uma quantidade de dados extremamente grande pode ser processada por ciclo graças à arquitetura de vetor nativa. Principalmente, os usuários podem facilmente explorar esses recursos por meio de um ambiente de desenvolvimento padrão aproveitado das décadas passadas da era dos supercomputadores vetoriais.

Seu data center precisa aumentar a produtividade, otimizar o Custo total de propriedade (TCO) e melhorar o ROI? Os aceleradores do Intel® Field Programmable Gate Array (FPGA) podem facilitar muitas das principais cargas de trabalho de data center que processam o volume crescente de dados que nosso mundo hiperconectado cria. Eles podem ser reprogramados em uma fração de segundo com um caminho de dados que corresponde exatamente às suas cargas de trabalho, como análise de dados e teste de algoritmo financeiro. Essa versatilidade resulta em um maior desempenho, maior economia de energia e em um data center bem utilizado — reduzindo seu custo total de propriedade (TCO). Os FPGAs da Intel fornecem flexibilidade e podem se conectar diretamente a processadores, memórias, redes e inúmeras outras interfaces. Tradicionalmente, os FPGAs requerem um conhecimento profundo do domínio para programar, mas o Intel Acceleration Stack simplifica o fluxo de desenvolvimento e possibilita uma rápida implantação no data center.

Você precisa de aceleração otimizada em seu data center? Os aceleradores Xilinx® para HPE foram projetados para aumentar bastante o desempenho nos servidores HPE nos data centers locais e na nuvem, para ajudar a acelerar as cargas de trabalho em execução em um ambiente de nuvem híbrida. Experimente aprimoramentos de desempenho inovadores com baixa latência e execute aplicativos importantes de data center, como machine learning em tempo real, treinamento, inferência, transcodificação e codificação de vídeo, genômica e análise de dados. Esta série conta com duas opções flexíveis, U50 e U250, para ajudar a otimizar e se adaptar a ambientes de negócios em constante mudança. Ofereça vantagens significativas de desempenho para cargas de trabalho, como computação financeira, machine learning, armazenamento computacional e pesquisa e análise de dados. Os aceleradores Xilinx® para HPE são adaptáveis às mudanças nos requisitos de aceleração e nos padrões de algoritmos, capazes de acelerar qualquer carga de trabalho sem alterar o hardware e reduzem o custo geral de propriedade.

Os aceleradores AMD oferecem excepcional desempenho de computação e desempenho por watt para ajudar a acelerar a inteligência da máquina e os fluxos de trabalho de HPC (Instinct) encontrados em grupos acadêmicos e governamentais, indústrias de petróleo e gás e redes neurais profundas.