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Los clientes se enfrentan a numerosos obstáculos e ineficiencias provocadas por la necesidad de portar y adaptar el código, cuando quieren implementar las GPU en un entorno HPC. Además, sus esfuerzos se ven aún más obstaculizados por los entornos de programación propios de la GPU, que impiden la portabilidad entre proveedores, lo que provoca con frecuencia la inconsistencia entre las implementaciones de CPU y GPU. La necesidad de ancho de banda de memoria a nivel de GPU, a escala, y de compartir las inversiones de código entre las CPU y las GPU se ha convertido en algo esencial para ejecutar la mayoría de las cargas de trabajo en un entorno muy paralelizado.
La serie de GPU de centro de datos Intel Max se ha diseñado para ofrecer un increíble rendimiento en modelos de computación que utilizan gran cantidad de datos en HPC e IA.
Primeros pasos
Financiación disponible a través de HPEFS
Ofrecido por un distribuidor de HPE
Los modelos de inteligencia artificial requieren continuamente conjuntos de datos más grandes para un entrenamiento que resulte más efectivo. Cuanto más rápido puedas procesar los datos, más rápido podrás entrenar e implementar el modelo.
La GPU acelera los pipelines globales de análisis de datos e IA con bibliotecas optimizadas para las arquitecturas de Intel y configuraciones a medida para cargas de trabajo de IA y HPC, almacenamiento de alta capacidad y memoria de gran ancho de banda.
Modelo de programación común, abierto y basado en estándares
Intel oneAPI es un modelo de programación común, abierto y basado en estándares que potencia la productividad y el rendimiento. Las herramientas Intel oneAPI incluyen avanzados compiladores, bibliotecas, perfiladores y herramientas de migración de código para migrar fácilmente el código CUDA a C++ abierto con SYCL.
Al utilizar los marcos de aprendizaje profundo optimizados de oneAPI y las bibliotecas de aprendizaje automático, los desarrolladores pueden optimizar de manera inmediata los flujos de trabajo de análisis de datos y aprendizaje automático.
Este enfoque fácil de implementar y de estándares abiertos reduce el tiempo de implementación, el coste y las complejidades. Asimismo, permite a los desarrolladores superar las limitaciones de los entornos exclusivos que limitan la portabilidad del código.
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