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Les accélérateurs AMD offrent des performances de calcul et des performances énergétiques exceptionnelles afin d’accélérer les processus d’intelligence artificielle et les workflows HPC (Instinct) présents sur les clusters universitaires et gouvernementaux, dans les secteurs pétroliers et gaziers, ainsi que dans les réseaux neuraux profonds.
Votre organisation a-t-elle besoin d’une infrastructure optimisée pour le déploiement de modèles formés IA/ML à l’edge ? L’accélérateur Qualcomm Cloud AI 100 pour HPE améliore drastiquement les performances du serveur sur les charges de travail d’inférence IA/ML. Il permet d’obtenir des informations plus rapidement et une précision supérieure pour les transformations de données sur la vision par ordinateur, le langage naturel et d’autres cas d’utilisation IA/ML à la pointe de la technologie. Basé sur Qualcomm AI Core, cet accélérateur de serveur est optimisé pour l’inférence. Il prend en charge la personnalisation du modèle et la quantification vers des types de données à plus faible précision. Vous optimisez ainsi les performances et votre consommation énergétique à un niveau concurrentiel. Avec une consommation électrique réduite, l’accélérateur Qualcomm Cloud AI 100 pour HPE est capable d’augmenter les performances tout en réduisant les coûts d’exploitation.
Vous aimeriez savoir comment améliorer votre réseau 5G ? Les accélérateurs Qualcomm pour HPE améliorent l’infrastructure réseau 5G en fournissant des fonctionnalités hautes performances, à faible latence et économes en énergie afin de simplifier l’adoption des plateformes RAN virtualisées par les opérateurs et les fournisseurs d’infrastructures. Ces cartes d’accélérateurs en ligne PCIe s’intègrent en toute transparence dans les serveurs standard disponibles dans le commerce (COTS), en déchargeant les unités centrales des fonctions de couche L1/Physical de la bande de base 5G, gourmandes en calcul et sensibles à la latence, comme la démodulation, le codage de canaux par formation de faisceaux et le calcul MIMO massif, nécessaires pour les déploiements haute capacité. Les accélérateurs Qualcomm pour HPE sont conformes O-RAN et comprennent une architecture logicielle L1 facile à mettre à niveau, ce qui certifie l’adaptabilité aux fonctions des futures publications de 3GPP, prolonge la durée de vie de la plateforme et réduit le coût total de possession.
Avez-vous besoin de performances supérieures pour la formation et l’inférence de l’intelligence artificielle (IA), le calcul haute performance (HPC) ou les graphismes ? Les accélérateurs NVIDIA® pour HPE contribuent à résoudre les défis scientifiques, industriels et commerciaux les plus importants du monde grâce à l’IA et au HPC. Visualisez le contenu complexe pour créer des produits révolutionnaires, raconter des histoires immersives et réinventer les villes du futur. Procédez à l’extraction de nouvelles connaissances issues d’ensembles de données massifs. Les serveurs Hewlett Packard Enterprise avec accélérateurs NVIDIA sont conçus pour répondre aux exigences de l’ère du calcul flexible, en offrant une accélération inégalée à tous les niveaux.
Lorsque les clients déploient des processeurs graphiques dans un environnement de calcul haute performance (HPC), ils sont confrontés à des obstacles et des lacunes considérables, dus à la nécessité de portage et d’adaptation du code. Ils voient leurs efforts entravés par les environnements de programmation de processeurs graphiques propriétaires, qui empêchent la portabilité entre les fournisseurs de processeurs graphiques et se traduisent souvent par une incohérence dans les mises en œuvre d’unités centrales et de processeurs graphiques. Il est devenu essentiel de disposer impérativement d’une bande passante de mémoire au niveau du processeur graphique, à grande échelle, et de partager les investissements de codes entre les unités centrales et les processeurs graphiques afin d’exécuter la plupart des charges de travail dans un environnement hautement parallélisé.
La gamme de processeurs graphiques de datacenter Intel Max est conçue pour fournir des performances révolutionnaires dans les modèles de calcul
consommateurs de données utilisés dans l’IA et le HPC.
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