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Beim Einsatz von GPUs in einer High Performance Computing (HPC)-Umgebung sehen sich Kunden mit erheblichen Hindernissen und Ineffizienzen konfrontiert, die sich aus der Notwendigkeit ergeben, Code zu portieren und zu refaktorisieren. Ihre Bemühungen werden außerdem durch proprietäre GPU-Programmierumgebungen erschwert, die die Portabilität zwischen GPU-Anbietern verhindern und oft zu Inkonsistenzen zwischen CPU- und GPU-Implementierungen führen. Der Bedarf an skalierbarer Speicherbandbreite auf GPU-Ebene und die gemeinsame Nutzung von Code-Investitionen durch CPUs und GPUs für die Ausführung eines Großteils der Workloads in einer hochgradig parallelisierten Umgebung sind mittlerweile unerlässlich.
Die Intel Data Center GPU Max Serie wurde für bahnbrechende Leistung bei datenintensiven
Rechenmodellen entwickelt, die in KI und HPC eingesetzt werden.
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KI-Modelle benötigen immer größere Datensätze für ein effektiveres Training. Je schneller Sie die Daten verarbeiten können, desto schneller können Sie das Modell trainieren und einsetzen.
Die GPU beschleunigt End-to-End-KI- und Datenanalyse-Pipelines mit für Intel-Architekturen optimierten Bibliotheken und Konfigurationen, die auf HPC- und KI-Arbeitslasten, Speicher mit hoher Kapazität und hoher Bandbreite abgestimmt sind.
Intel oneAPI ist ein gemeinsames, offenes und standardbasiertes Programmiermodell für mehr Produktivität und Leistung. Die Intel oneAPI-Tools umfassen fortschrittliche Compiler, Bibliotheken, Profiler und Code-Migrations-Tools zur einfachen Migration von CUDA-Code nach Open C++ mit SYCL.
Mit dem für oneAPI optimierten Rahmendaten Deep Learning und mit den Bibliotheken für maschinelles Lernen können Entwickler die Datenanalyse und das maschinelle Lernen direkt beschleunigen.
Dieser einfach zu implementierende, auf offenen Standards basierende Ansatz reduziert Entwicklungszeit, Komplexität und Kosten und ermöglicht es den Entwicklern, die Beschränkungen proprietärer Umgebungen zu überwinden, die die Portabilität des Codes einschränken.
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