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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Les modèles d’IA requièrent en permanence des ensembles de données toujours plus volumineux pour un apprentissage efficace. Plus vite vous pouvez traiter les données, plus vite vous pouvez former et déployer le modèle.
Le processeur graphique accélère les pipelines d’IA et d’analyse de données de bout en bout grâce à des bibliothèques optimisées pour les architectures Intel et à des configurations conçues pour les charges de travail HPC et IA, pour le stockage haute capacité et pour la mémoire haut débit.
Intel oneAPI est un modèle de programmation commun, ouvert, fondé sur des normes, qui permet de libérer la productivité et la performance. Les outils Intel oneAPI comprennent des compilateurs avancés, des bibliothèques, des outils de profilage et de migration de codes pour assurer une migration aisée du code CUDA vers le langage C++ ouvert avec SYCL.
En ayant recours aux cadres d’apprentissage approfondi optimisés par oneAPI et aux bibliothèques d’apprentissage automatique, les développeurs peuvent procéder à une accélération immédiate des charges de travail d’analyse de données et d’apprentissage automatique.
Cette approche caractérisée par un déploiement facile et des normes ouvertes, réduit le temps, la complexité et les coûts du développement, et permet aux développeurs de surmonter les contraintes des environnements propriétaires, qui limitent la portabilité des codes.
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* Les prix peuvent varier selon le revendeur local.
