Rechen- und Grafikbeschleuniger für Server

Benötigt Ihr Unternehmen eine optimierte Infrastruktur für den Einsatz von KI/ML-trainierten Modellen am Edge? Der Qualcomm Cloud KI 100 Accelerator für HPE verbessert die Serverleistung bei KI/ML Inferenz-Workloads erheblich und ermöglicht so schnellere Einblicke und genauere Datentransformationen mit Computer Vision, natürlicher Sprache und anderen branchenführenden KI/ML-Anwendungsfällen. Dieser auf dem Qualcomm KI Kern basierende Server-Beschleuniger ist speziell auf Inferenzen zugeschnitten. Er unterstützt die Anpassung von Modellen und die Quantisierung auf Datentypen mit geringerer Genauigkeit für optimierte Leistung und branchenführende Energieeffizienz. Dank des geringen Stromverbrauchs kann der Qualcomm Cloud KI 100 Accelerator für HPE die Leistung steigern und gleichzeitig die Betriebskosten senken.

Benötigen Sie mehr Rechenleistung für Deep Learning, HPC-Workloads (High Performance Computing) oder Grafiken? NVIDIA® Beschleuniger für HPE können Ihnen helfen, die immer höheren Anforderungen an Rechen- und Grafikleistung zu überwinden, während große und komplexe Berechnungsmodelle immer alltäglicher werden. NVIDIA-Beschleuniger für HPE wurden für energieeffizientes HPC vollständig neu entwickelt und bieten für verschiedene Deep-Learning-, wissenschaftliche und kommerzielle Anwendungen eine deutlich höhere Anwendungsbeschleunigung als ein nur auf CPUs basierender Ansatz. Dank Tausender NVIDIA CUDA Kerne in jedem Beschleuniger werden große Rechen- oder Grafikaufgaben in Tausende kleinerer Aufgaben unterteilt, die gleichzeitig ausgeführt werden. So lassen sich äußerst anspruchsvolle 3D-Modelle schneller und mit besserer Grafiktreue simulieren. NVIDIA-Beschleuniger integrieren GPU-Computing nahtlos in ausgewählte HPE Serverfamilien.

Benötigen Sie eine optimierte Beschleunigung in Ihrem Rechenzentrum? Xilinx®-Beschleuniger für HPE wurden entwickelt, um die Leistung in HPE-Servern über die Cloud und das Rechenzentrum am Standort deutlich zu steigern und damit die Workloads zu beschleunigen, die in einer Hybrid-Cloud-Umgebung ausgeführt werden. Erleben Sie bahnbrechende Leistungssteigerungen mit niedriger Latenz bei der Ausführung wichtiger Rechenzentrum-Anwendungen wie maschinelles Lernen in Echtzeit, Schulung, Inferenz, Video-Umschlüsselung und Verschlüsselung, Genomik und Datenanalyse. Diese Serie umfasst zwei flexible Optionen, U50 und U250, für die Optimierung und Anpassung von sich ständig verändernden Geschäftsumgebungen. Liefern Sie deutliche Leistungsvorteile für Workloads wie Finanz-Computing, maschinelles Lernen, Rechenspeicher und Datensuche und -analyse. Xilinx®-Beschleuniger für HPE sind an veränderliche Beschleunigungsanforderungen und Algorithmus-Standards anpassbar und können jede Workload beschleunigen, ohne dass ein Hardware-Wechsel erforderlich wird. Damit werden die Gesamtbetriebskosten gesenkt.

Muss Ihr Rechenzentrum die Produktivität steigern, die Gesamtbetriebskosten optimieren und die ROI verbessern? Intel Field Programmable Gate Array (FPGA)-Beschleuniger können viele der wichtigsten Rechenzentrums-Workloads erleichtern, die das wachsende Datenvolumen verarbeiten, das unsere stark vernetzte Welt erzeugt. Sie können in Sekundenbruchteilen mit einem Datenpfad umprogrammiert werden, der genau Ihren Workloads entspricht, z. B. Datenanalyse und Tests von Finanzalgorithmen. Diese Vielseitigkeit führt zu einem leistungsfähigeren, energieeffizienteren und gut ausgelasteten Rechenzentrum – und senkt so Ihre Gesamtbetriebskosten. Intel-FPGAs bieten Flexibilität und können direkt mit Prozessoren, Arbeitsspeichern, Netzwerken und zahlreichen anderen Schnittstellen verbunden werden. In der Vergangenheit erforderte die Programmierung von FPGAs ein hohes Maß an Fachwissen, aber das Intel Acceleration Stack vereinfacht den Entwicklungsablauf und ermöglicht eine schnelle Bereitstellung im gesamten Rechenzentrum.

AMD-Beschleuniger bieten außergewöhnliche Rechenleistung und Leistung pro Watt, um die Beschleunigung von Maschinenintelligenz und HPC-Workflows (Instinct) in akademischen und staatlichen Clustern, in der Öl- und Gasindustrie und in tiefen neuronalen Netzwerken zu unterstützen.