Серверные ускорители

Ускорители AMD обеспечивают непревзойденную производительность вычислений на каждый ватт потребляемой мощности, способствуя ускорению процедур машинной аналитики и высокопроизводительных вычислений (Instinct) в кластерах образовательных и государственных учреждений, на предприятиях нефтегазовой промышленности и в глубоких нейросетях.

Требуется оптимизированное ускорение в ЦОД? Ускорители Xilinx® для HPE позволяют существенно повысить производительность на серверах HPE в облачных и локальных ЦОД, чтобы намного быстрее выполнять рабочие нагрузки в гибридной облачной среде. Ощутите невероятные улучшения производительности с низкой задержкой во время работы ключевых приложений ЦОД, таких как машинное обучение в режиме реального времени, учебные операции, логические выводы, кодировка и перекодировка видео, геномика и анализ данных. В данной серии доступно две гибких опции: U50 и U250, способствующих оптимизации и адаптации постоянно меняющихся деловых сред. Такие рабочие нагрузки, как финансовые вычисления, машинное обучение, СХД на основе вычислительных ресурсов и поиск и анализ данных, получают ощутимый прирост производительности. Ускорители Xilinx® для HPE адаптируются к изменяющимся требованиям к ускорению и стандартам алгоритмов, а также способны ускорить любую рабочую нагрузку без изменения аппаратного обеспечения и сократить общую стоимость владения.

Требуется высокое быстродействие для глубокого обучения, высокопроизводительных вычислений или обработки графики? В настоящее время компаниям все чаще приходится сталкиваться со сложными вычислительными моделями, для которых особенно важна производительность центральных процессоров и графических ускорителей. Зачастую эти задачи невозможно решить с помощью традиционных процессорных технологий. Ускорители NVIDIA® для серверов HPE ProLiant обеспечивают полную интеграцию графических процессоров с отдельными сериями серверов HPE. Разработанные для энергосберегающих и высокопроизводительных вычислений на суперкомпьютере, ускорители NVIDIA обеспечивают значительно более высокую скорость глубокого обучения и работы научных и коммерческих приложений, чем при использовании одних только процессоров. Тысячи ядер NVIDIA CUDA® в каждом ускорителе позволяют разделить большой объем вычислений и графических задач на тысячи мелких операций, которые могут выполняться одновременно. Благодаря этому стали возможными более быстрое моделирование и детальный расчет крайне ресурсоемких трехмерных моделей.

Стремитесь повысить производительность своего ЦОД, оптимизировать совокупную стоимость владения и добиться более высокой окупаемости инвестиций? Ускорители Intel® на основе программируемой пользователем вентильной матрицы (FPGA) помогут облегчить многие основные рабочие нагрузки ЦОД, которые связаны с растущим объемом данных в современном тесно взаимосвязанном мире. За считанные доли секунды можно перепрограммировать ускорители, чтобы они в точности соответствовали характеру вашей рабочей нагрузки, например системам анализа данных или средствам тестирования финансовых алгоритмов. Такая универсальность обеспечивает более высокую производительность и энергоэффективность, а также степень использования ресурсов ЦОД, снижая таким образом совокупную стоимость владения. Ускорители Intel FPGA обеспечивают гибкость и могут напрямую подключаться к процессорам, памяти, сетям и множеству других интерфейсов. Как правило, для программирования FPGA требуются глубокие знания предметной области, но благодаря ПО Intel Acceleration Stack процесс программирования упрощается и становится возможна быстрая разработка в рамках ЦОД.

Требуется средство, чтобы раскрыть возможности приложений, ограниченных пропускной способностью памяти? Ускоритель NEC Vector Engine Accelerator с его непревзойденной пропускной способностью памяти на каждое ядро предоставляет сбалансированную архитектуру для быстрого выполнения кода на языках Fortran и C/C++. Благодаря встроенной векторной архитектуре особо крупный объем данных можно обрабатывать в пределах каждого цикла. Более того, пользователи могут с легкостью воспользоваться этими возможностями в стандартной среде разработки, использующей опыт прошлых десятилетий эры векторных суперкомпьютеров.