Desbloqueando o poder dos servidores GPU para computação avançada e aprendizado profundo

No mundo tecnológico em rápida mudança, Servidores GPU tornaram-se vitais para a computação avançada e o aprendizado profundo. Esses servidores são equipados com Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) de alto desempenho que oferecem poder computacional incomparável; portanto, eles revolucionaram as operações intensivas em dados. Ao contrário das CPUs, que eram usadas tradicionalmente, as GPUs são projetadas para processamento paralelo. Elas podem lidar com muitas tarefas simultaneamente, tornando-as adequadas para aplicativos modernos, como inteligência artificial e aprendizado de máquina, que exigem processamento de alto rendimento. Este artigo discute os benefícios inerentes do uso de servidores GPU na aceleração de cálculos e descreve sua contribuição para acelerar diferentes processos científicos e industriais, ao mesmo tempo em que simplifica simulações complexas. Também esperamos fazer as pessoas entenderem melhor por que essas máquinas são tão importantes, dando alguns exemplos de onde elas podem ser aplicadas teórica e praticamente com base em informações técnicas básicas, além de mostrar vários campos da ciência ou indústrias afetados diretamente.

O que é um servidor GPU e como funciona?

Compreendendo os princípios básicos dos servidores GPU

Basicamente, um servidor GPU é um sistema de computador que usa uma ou mais unidades de processamento gráfico (GPUs) para realizar cálculos. Ao contrário das Unidades Centrais de Processamento (CPUs), que são projetadas para tarefas de processamento sequencial, as GPUs podem realizar cálculos massivamente paralelos com mais eficiência. Esses servidores podem, portanto, processar grandes volumes de dados simultaneamente, utilizando vários núcleos de GPU. Isso os torna ideais para aplicações como renderização gráfica, treinamento de modelos de aprendizado profundo ou execução de simulações numéricas complexas, onde o poder computacional bruto necessário é enorme. Na maioria dos casos, os servidores GPU consistem em CPUs e GPUs que trabalham juntas – a CPU lida com o processamento de uso geral enquanto a GPU acelera a computação paralela especializada; isso leva a um desempenho muito superior ao que qualquer processador único poderia alcançar sozinho em tais sistemas.

O papel das GPUs Nvidia em servidores modernos

Os servidores modernos dependem fortemente das GPUs Nvidia porque são incomparáveis ​​em termos de capacidade computacional e eficiência. Essas GPUs são conhecidas por sua arquitetura sofisticada, bem como pelo modelo de programação CUDA (Compute Unified Device Architecture), o que as torna muito poderosas em termos de processamento paralelo necessário para lidar com problemas computacionais complicados, como IA, ML ou big data. análise. Quer se trate de inteligência artificial, aprendizagem automática ou análise de dados em grande escala – estes cartões podem acelerar drasticamente os cálculos, reduzindo o tempo de processamento necessário para a conclusão. Além disso, quando integrados aos ambientes de servidores, garantem o melhor aproveitamento dos recursos, melhorando o desempenho geral do sistema e permitindo a execução de algoritmos e simulações complexas em velocidades nunca antes vistas.

Como os servidores GPU aceleram as cargas de trabalho de computação

Servidores com GPUs aceleram a computação muitas vezes por meio de processamento paralelo, vasto poder computacional e arquiteturas modificadas para operações complexas. Esses chips possuem milhares de processadores que podem executar múltiplas tarefas simultaneamente; portanto, eles são mais rápidos no manuseio de aplicativos com uso intensivo de dados, como IA, ML e renderização, entre outros. Tais servidores alcançam velocidades mais rápidas na conclusão de tarefas direcionando-as para serem executadas em placas gráficas, o que pode ser feito ao mesmo tempo, ao contrário dos sistemas tradicionais, que utilizam apenas CPUs para essa finalidade. Além disso, o software Nvidia CUDA permite que os programadores otimizem seus códigos para aproveitar ao máximo esses tipos de hardware, melhorando ainda mais o desempenho e reduzindo atrasos durante as cargas de trabalho de computação. Neste caso, CPUs e GPUs são usadas juntas para que cada componente funcione em seu nível máximo de potência, proporcionando assim melhores resultados gerais em vários tipos de programas.

Por que escolher servidores GPU Nvidia para IA e aprendizado de máquina?

Os benefícios das GPUs Nvidia para treinamento de IA

O treinamento de IA ganha muitas coisas com as GPUs Nvidia. Primeiro, sua estrutura de processamento paralelo consiste em milhares de núcleos, o que permite a execução simultânea de muitos cálculos que aceleram bastante o processo de treinamento de modelos complicados de aprendizado de máquina. Em segundo lugar, os desenvolvedores recebem um poderoso desempenho de GPU otimizado para IA por meio da plataforma Nvidia CUDA; assim, os tempos de treinamento podem ser reduzidos e a precisão do modelo pode ser melhorada. Em terceiro lugar, a alta largura de banda de memória nas GPUs Nvidia garante o gerenciamento eficiente de grandes conjuntos de dados necessários para o treinamento de modelos de aprendizado profundo. Por último, mas não menos importante, está o seu ecossistema composto por bibliotecas de software como cuDNN ou TensorRT, entre outras, que fornecem suporte total juntamente com atualizações regulares para que os investigadores nesta área tenham sempre acesso aos desenvolvimentos atuais em tecnologias de placas gráficas – todas estas razões deixam claro por que qualquer pessoa que lida com IA iria querer usá-los durante seu trabalho em diferentes tarefas relacionadas à Inteligência Artificial.

Vantagens de aprendizado profundo com servidores GPU Nvidia

Para aplicativos de aprendizado profundo, os servidores GPU da Nvidia oferecem muitos benefícios. Eles podem fazer milhares de cálculos paralelos ao mesmo tempo, utilizando vários núcleos, e isso acelera muito o treinamento do modelo, bem como as tarefas de inferência. A plataforma CUDA otimiza cargas de trabalho de aprendizagem profunda para que os recursos de hardware sejam usados ​​de forma eficiente. A alta largura de banda de memória é fornecida pelas GPUs Nvidia, o que é necessário para processar grandes conjuntos de dados frequentemente usados ​​em aprendizado profundo. Além disso, a Nvidia possui uma ampla gama de softwares, como bibliotecas cuDNN e TensorRT, que garantem alto desempenho e escalabilidade para modelos de aprendizagem profunda. Todos esses recursos deixam claro por que se deve escolher GPUs Nvidia ao implantar ou dimensionar operações para modelos de aprendizado profundo.

O papel do CUDA da Nvidia na computação GPU

A Compute Unified Device Architecture (CUDA) da Nvidia é extremamente importante para a computação de GPU, pois fornece uma plataforma de computação paralela e um modelo de programação feito para GPUs da Nvidia. Ao usar CUDA, os desenvolvedores podem aproveitar o poder das GPUs da Nvidia para processamento de propósito geral ou GPGPU, onde as funções geralmente manipuladas pela CPU são transferidas para a GPU para aumentar a eficiência. Milhares de núcleos de GPU são usados ​​por esta plataforma para realizar operações simultâneas, o que acelera muito várias tarefas computacionais, como simulações científicas e análise de dados, entre outras.

A arquitetura do CUDA consiste em uma ampla gama de ferramentas de desenvolvimento, bibliotecas e APIs que permitem a criação e otimização de aplicações de alto desempenho. As ferramentas de desenvolvimento em cuBLAS (para álgebra linear densa), cuFFT (para transformadas rápidas de Fourier) e cuDNN (para redes neurais profundas) fornecem implementações otimizadas para algoritmos comuns, acelerando assim o desempenho do aplicativo. Ele também oferece suporte a diversas linguagens de programação, incluindo C, C++ e Python, o que permite flexibilidade durante o desenvolvimento e integração com fluxos de trabalho existentes.

Essencialmente, o que isso significa é que com CUDA, você pode fazer uso de todos os recursos computacionais oferecidos pelas GPUs Nvidia, tornando possível que elas sejam usadas em áreas que exigem alto poder de processamento, como inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML), etc. Assim, seu efeito inovador destaca a importância que CUDA tem na computação moderna de GPU, pois fornece as ferramentas necessárias, além de uma estrutura para criar aplicativos de última geração.

Quais são os principais componentes de um servidor GPU de alto desempenho?

Escolhas essenciais de CPU e GPU

Ao escolher peças para um servidor GPU de alto desempenho, a CPU e a GPU devem ser consideradas em conjunto para garantir o melhor desempenho.

Opções de CPU:

• AMD EPYC Series: Os processadores AMD EPYC, como a série EPYC 7003, têm altas contagens de núcleos e forte desempenho. Eles são excelentes em multithreading e oferecem ótimas larguras de banda de memória, o que os torna perfeitos para tarefas com uso intensivo de dados.
• Processadores escaláveis ​​Intel Xeon: A série Xeon da Intel (especialmente os modelos Platinum e Gold) concentra-se em confiabilidade e alto rendimento. Alguns recursos que eles fornecem incluem suporte para grande memória, bem como segurança robusta, que é essencial em aplicativos corporativos.
• AMD Ryzen Threadripper Pro: Esta linha apresenta níveis de desempenho poderosos projetados especificamente para estações de trabalho profissionais ou cargas de trabalho com computação pesada. As CPUs Ryzen Threadripper Pro têm muitos núcleos/threads, tornando-as adequadas para aplicativos que precisam de muito poder de processamento.

Opções de GPU:

• GPU Nvidia A100 Tensor Core: O A100 foi criado para IA, análise de dados e computação de alto desempenho (HPC). Possui suporte MIG além de paralelismo massivo, o que permite um melhor desempenho em tarefas que exigem eficiência computacional significativa.
• Nvidia RTX 3090: Embora usado principalmente como GPU de consumo, o RTX 3090 é encontrado em algumas estações de trabalho de alto desempenho porque possui VRAM enorme junto com núcleos CUDA que o tornam bom para aprendizado profundo, renderização ou simulações científicas.
• AMD Radeon Instinct MI100: Esta GPU de arquitetura avançada da AMD foi projetada para cargas de trabalho de HPC e IA onde é necessário haver um bom equilíbrio entre desempenho competitivo e amplo suporte para processamento paralelo em grande escala.

Ao selecionar CPUs e GPUs estrategicamente, as empresas podem construir servidores GPU adequados o suficiente até mesmo para lidar com seus trabalhos computacionais mais exigentes, garantindo ao mesmo tempo desempenho equilibrado por eficiência de watt.

Compreendendo PCIe e NVMe em servidores GPU

Duas tecnologias importantes na arquitetura de servidores GPU, que afetam diretamente sua produtividade e eficiência energética, são Peripheral Component Interconnect Express (PCIe) e Non-Volatile Memory Express (NVMe).

PCIe: Um padrão de alta velocidade de uma interface de entrada/saída projetada para conectar diferentes dispositivos de hardware, como placas gráficas, unidades de armazenamento ou adaptadores de rede diretamente à placa-mãe. Ele vem com várias pistas, cada uma descrita por sua taxa de transferência de dados (x1, x4, x8, x16, etc.), oferecendo assim uma largura de banda substancial. As pistas PCIe em servidores GPU fornecem comunicação rápida entre a CPU e as GPUs, minimizando assim a latência e maximizando o rendimento computacional.

NVMe: Non-Volatile Memory Express é um protocolo de armazenamento que capitaliza as vantagens de velocidade oferecidas pelo PCI Express para unidades de estado sólido (SSDs). Ele difere de protocolos tradicionais como SATA por operar diretamente em um barramento PCIe, reduzindo significativamente a latência e aumentando IOPS (Input/Output Operations Per Second). Em servidores GPU, SSDs NVMe são usados ​​para lidar com grandes conjuntos de dados típicos de IA, aprendizado de máquina e análise de dados devido às suas soluções de armazenamento de alta taxa de transferência e baixa latência.

A interação entre PCI Express e memória não volátil Express dentro de servidores GPU permite que unidades de processamento juntamente com recursos de armazenamento funcionem em taxas de pico, melhorando assim o fluxo suave de informações e acelerando o desempenho computacional. Essa combinação é necessária para cargas de trabalho pesadas de transferência de dados com alta intensidade computacional, pois garante eficácia e confiabilidade durante a operação.

Servidores GPU de montagem em rack vs torre

Ao selecionar um servidor GPU, você deve considerar se deseja escolher montagem em rack ou torre. Você precisa levar em consideração fatores como espaço, escalabilidade, eficiência de resfriamento e cenários de implantação.

Servidores GPU montados em rack: Esses servidores são projetados para caber em um rack de servidor; portanto, possuem design compacto, o que economiza espaço em data centers. Em outras palavras, os racks permitem densidades mais altas de GPUs dentro de uma área limitada, tornando-os perfeitos para implantações em larga escala. Sua escalabilidade é simples devido à modularidade. Além disso, beneficiam de um melhor arrefecimento porque os racks são frequentemente equipados com sistemas avançados de ar ou líquido que mantêm temperaturas de trabalho ideais.

Servidores GPU de torre: Os servidores GPU Tower parecem PCs de mesa padrão e geralmente são utilizados em escritórios menores, onde não há infraestrutura de rack ou não é necessária. Esse tipo de servidor permite mais liberdade em termos de localização de componentes e fluxo de ar, o que pode ser útil ao usar diferentes configurações para resfriamento. Torres como unidades autônomas são geralmente mais fáceis de implantar, ao mesmo tempo em que oferecem energia suficiente para aplicações menos intensivas. No entanto, seu tamanho é maior do que o de rackmounts; portanto, ocupam mais espaço fisicamente, além de ter uma densidade menor de GPUs por unidade, tornando-as inadequadas para necessidades computacionais extensas.

Resumindo, o ambiente mais adequado para servidores GPU montados em rack seriam data centers de alta densidade e grande escala, com sistemas de refrigeração necessários e uso eficiente do espaço. Por outro lado, os torres caberiam bem em implementações de pequena escala e menos exigentes, onde a facilidade de implementação e a flexibilidade são mais importantes.

Como escolher o servidor GPU certo para suas cargas de trabalho de IA?

Analisando suas necessidades de IA e aprendizado profundo

Quando se trata de escolher um servidor GPU para cargas de trabalho de IA e aprendizado profundo, você precisa saber exatamente o que deseja. Aqui estão algumas coisas que devem estar em sua mente:

1. Desempenho: determine o quão poderosos seus modelos de IA devem ser. Se você tiver grandes redes neurais que precisam de treinamento ou qualquer outra tarefa de alto desempenho, opte por servidores com várias GPUs de última geração.
2. Escalabilidade: você deve considerar se há espaço para expansão. Dessa forma, se você espera um crescimento rápido, opte por servidores montados em rack, pois eles podem acomodar mais GPUs em áreas menores.
3. Orçamento: leve em consideração a capacidade financeira. Observe que uma solução de montagem em rack tende a ser cara devido aos sistemas de resfriamento avançados, bem como à configuração densa, enquanto os servidores em torre podem funcionar bem onde os orçamentos são baixos e as operações não são muito grandes.
4. Consumo de energia e gerenciamento de calor: Servidores diferentes têm requisitos de energia e necessidades de resfriamento diferentes. As montagens em rack se beneficiam do resfriamento do data center, enquanto as torres exigem resfriadores fortes e independentes.
5. Ambiente de Implantação: Veja onde tudo será configurado em relação ao que já existe ao redor, ou seja, infraestrutura. No caso de ter espaço em um data center, use isso, mas, caso contrário, vá com torres, especialmente se o espaço for limitado ou as coisas estiverem distantes, como escritórios.

Ao considerar esses fatores, é possível identificar facilmente o melhor tipo de servidor GPU para sua inteligência artificial e carga de trabalho de aprendizado profundo, permitindo assim a máxima utilização e escalabilidade.

Nvidia A100 vs Nvidia H100: Qual escolher?

Para escolher entre Nvidia A100 e Nvidia H100, você deve saber para que essas GPUs são mais utilizadas e quais melhorias elas fizeram. A Nvidia A100 baseada na arquitetura Ampere é versátil em cargas de trabalho de IA, análise de dados e computação de alto desempenho (HPC). Isso equivale a 19.5 teraflops de desempenho FP32, bem como suporte para tecnologia GPU de múltiplas instâncias (MIG) que permite dividir uma única GPU A100 em instâncias independentes menores.

A mais recente Nvidia H100, fundada na arquitetura Hopper, por outro lado, oferece melhorias significativas em termos de desempenho e eficiência energética; ele tem um bom desempenho em treinamento de IA e inferência com mais de 60 teraflops de desempenho FP32. Ele apresenta o Transformer Engine, que acelera modelos baseados em transformadores, tornando-o ideal para aplicações de IA em grande escala.

Concluindo, a ampla natureza da usabilidade, juntamente com o suporte MIG, é o que torna a Nvidia A100 boa ao considerar a flexibilidade no que diz respeito a diferentes tipos de tarefas, enquanto, por outro lado, os níveis de desempenho acirrados, juntamente com os recursos especializados exigidos por tarefas pesadas, cargas de trabalho de IA de serviço são fornecidas pelos H100s. Portanto, selecione o que estiver alinhado com as necessidades específicas de desempenho e as projeções de escalabilidade futuras relacionadas aos seus empreendimentos.

Como otimizar servidores GPU para desempenho máximo?

Configurando seu servidor GPU para aplicativos HPC

Existem várias configurações essenciais que você pode fazer para otimizar seu servidor GPU para aplicativos HPC. Primeiro, escolha o hardware certo que atenda aos seus requisitos computacionais. Por exemplo, selecione GPUs com alta largura de banda de memória e poder computacional, como Nvidia A100 ou H100. Em segundo lugar, certifique-se de que a CPU do seu servidor complemente os recursos da GPU, pois o desempenho equilibrado entre esses dois componentes ajuda a reduzir gargalos.

Além disso, é importante ter bons sistemas de refrigeração e fonte de alimentação suficiente para manter as GPUs funcionando da melhor forma, mesmo sob cargas elevadas. No lado do software, instale drivers atualizados, bem como o kit de ferramentas CUDA, para que você possa explorar todos os recursos integrados ao hardware. Se o seu aplicativo HPC for executado em um sistema distribuído, use MPI (Message Passing Interface) para comunicação eficiente entre nós de GPU. Além disso, o ajuste fino do gerenciamento de memória junto com o uso de ferramentas de monitoramento de desempenho como o NVIDIA Nsight pode revelar limitações de desempenho e, portanto, melhorar a operação de um servidor GPU durante seu período de pico de desempenho.

Melhores práticas para manter o desempenho da GPU

Para manter o melhor desempenho possível da GPU durante toda a vida útil do seu servidor, você deve seguir algumas das práticas recomendadas pelos líderes do setor.

1. Atualizações regulares de driver e software: certifique-se de atualizar consistentemente seus drivers de GPU junto com outros softwares relacionados, como o kit de ferramentas CUDA, para as versões mais recentes disponíveis; isso não apenas melhorará o desempenho, mas também corrigirá bugs que podem diminuir sua eficiência.
2. Resfriamento e ventilação adequados: Você precisa gerenciar a temperatura adequadamente. Limpe a poeira ou quaisquer outras partículas dos componentes de sua GPU e certifique-se de que haja fluxo de ar suficiente na sala do servidor para que não superaqueça; um bom resfriamento pode prolongar significativamente sua vida útil, bem como manter seu desempenho.
3. Gerenciamento da fonte de alimentação: Utilize sempre fontes de alimentação confiáveis ​​e capazes de fornecer a quantidade suficiente necessária sem causar degradação no desempenho ou até mesmo danificar o hardware devido à oscilação de energia; isso pode afetar as operações de uma placa gráfica mais do que qualquer outra coisa.
4. Monitoramento e manutenção de rotina: Empregue ferramentas de monitoramento como NVIDIA Nsight Systems ou GPU-Z que permitem aos usuários verificar a temperatura, entre outras, com frequência; isso pode ajudar a detectar gargalos com antecedência, além de solucioná-los.
5. Otimizar cargas de trabalho: deve-se saber como as cargas de trabalho são atribuídas, aproveitando o que as GPUs podem fazer e, em seguida, equilibrar os cálculos realizados dependendo de seus pontos fortes; use aplicativos de agendamento de tarefas para alocação eficiente de tarefas, para que todos os recursos sejam utilizados totalmente sem sobrecarregar nenhum cartão.

Com estes movimentos executados com rigor, consegue-se a sustentabilidade na velocidade das unidades de processamento gráfico e ao mesmo tempo aumenta-se a eficácia computacional, salvaguardando assim os investimentos realizados em hardware.

Melhorando o desempenho do servidor com resfriamento eficaz

Para manter o desempenho do servidor no máximo, a eficiência do resfriamento deve ser garantida. Aqui estão algumas maneiras de conseguir isso:

1. Layout da sala de servidores: posicionar corretamente os servidores com corredores quentes e frios pode aumentar significativamente o fluxo de ar e melhorar a eficácia do resfriamento. Isso significa que os racks de servidores devem ficar frente a frente em fileiras alternadas, de modo que a frente de uma fileira fique voltada para a parte de trás da outra, afastando assim o ar quente do ar frio de entrada.
2. Monitoramento Ambiental: Colocar sensores em diferentes partes da sala de servidores para monitorar de perto os níveis de temperatura e umidade pode ajudar a identificar áreas que sofrem mais calor do que outras, permitindo assim medidas corretivas imediatas. O monitoramento contínuo também permite ajuste em tempo real para manutenção de condições ideais de operação.
3. Infraestrutura de Resfriamento: Entre os métodos mais eficientes de resfriamento de ambientes de servidores de alta densidade estão: sistemas de resfriamento em linha, sistemas de resfriamento suspensos ou até mesmo gabinetes resfriados a líquido que fornecem resfriamento direcionado. Esses sistemas de precisão são melhores do que os condicionadores de ar tradicionais porque oferecem gerenciamento de controle de temperatura mais preciso.

A adoção dessas técnicas permitirá que os administradores de sistema gerenciem as cargas de calor de maneira eficaz, evitem o superaquecimento e prolonguem a vida útil de componentes críticos de hardware.

Perguntas Frequentes (FAQs)

P: Para tarefas de computação avançada e aprendizagem profunda, quais são as vantagens de usar servidores com GPUs de alto desempenho?

R: Servidores GPU de alto desempenho são muito úteis para computação avançada e aprendizado profundo. Os dispositivos têm velocidades mais rápidas de processamento de dados, melhor poder de computação paralela, bem como maior eficiência no tratamento de grandes conjuntos de dados; recursos essenciais para aplicativos de IA e ML que possuem altas demandas.

P: Como os servidores de 4 GPU melhoram o desempenho para cargas de trabalho de IA exigentes?

R: Servidores de 4 GPUs, como aqueles com GPUs Nvidia A100, aumentam o poder computacional trabalhando juntos com diferentes GPUs simultaneamente, melhorando assim o desempenho para cargas de trabalho exigentes de IA. Isso permite que os modelos sejam treinados mais rapidamente, com inferência feita mais rapidamente, levando a rendimentos gerais mais elevados, ao mesmo tempo que melhora a eficiência em tarefas de aprendizagem profunda.

P: Em quais configurações de formato você pode obter servidores acelerados por GPU?

R: Existem servidores acelerados por GPU de diferentes tamanhos, incluindo designs de montagem em rack de 1U, 2U e 4U. Por exemplo, os servidores 4U da Supermicro permitem instalações densas com resfriamento eficaz, enquanto configurações menores de 1U oferecem opções de economia de espaço nos data centers.

P: Por que os processadores AMD EPYC™ 9004 são adequados para IA e HPC?

R: Os processadores AMD EPYC™, como a série 9004, oferecem capacidades de E/S superiores devido às grandes larguras de banda de memória e altas contagens de núcleos sendo seu foco principal de design. Essas CPUs são perfeitas quando se trata de inteligência artificial ou qualquer outro aplicativo de cálculo pesado que exija quantidades significativas de recursos computacionais combinados com o manuseio eficiente de dados.

P: Qual é a função dos processadores escaláveis ​​como o processador escalável Gen Intel® Xeon® em servidores GPU?

R: Processadores escaláveis ​​(por exemplo, processador escalável Gen Intel® Xeon®) fornecem uma base adaptável sobre a qual servidores GPU poderosos podem ser construídos. Eles permitem uma transição fácil entre implantações de pequena escala até implantações maiores, ao mesmo tempo em que mantêm os níveis de eficiência nessas escalas variadas. Além disso, esse tipo de processador possui recursos avançados, como interconexões de alta velocidade e protocolos de segurança aprimorados, que melhoram bastante o desempenho em ambientes acelerados por GPU.

P: Como o desempenho do servidor melhora com o uso de slots PCIe 5.0 x16?

R: Em comparação com as gerações anteriores, esse tipo de slot oferece maiores larguras de banda e taxas mais rápidas para transferências de dados. Essas mudanças aumentam substancialmente a capacidade das placas GPU (e outros periféricos trabalhando em alta velocidade) que são instaladas em servidores para lidar com tarefas computacionais intensivas.

P: Quais são os recursos especiais das GPUs Nvidia A100 que as tornam excelentes para aplicativos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo?

R: A mais recente tecnologia de núcleo tensor é incorporada em seu design pelas GPUs Nvidia A100, portanto, eles fornecem desempenho incomparável quando se trata de aprendizado de máquina ou aplicativos de aprendizado profundo. Esses dispositivos têm poder computacional, escalabilidade e eficiência excepcionais, tornando-os perfeitos para cargas de trabalho e ambientes orientados por IA.

P: Quais vantagens os servidores montados em rack 4U trazem para os data centers?

R: Melhor fluxo de ar e resfriamento, maior densidade de recursos de computação, maior eficiência espacial, entre outros, são alguns dos benefícios que os servidores montados em rack 4U oferecem aos data centers. A capacidade espacial é grande o suficiente nessas máquinas para acomodar múltiplas placas GPU junto com outros componentes, o que as torna adequadas para implantações em larga escala, bem como para atender às necessidades de computação de alto desempenho.

P: Em um ambiente de data center, quais são os casos de uso comuns de um servidor de IA acelerado por GPU?

R: Computação de alto desempenho (HPC), tarefas de simulação complexas, infraestrutura de aprendizado de máquina, etc., são alguns exemplos de servidores de IA acelerados por GPU que podem ser usados ​​em um data center. Portanto, eles se tornam necessários para qualquer carga de trabalho que envolva inteligência artificial porque tal trabalho requer treinar modelos com muito poder computacional e, ao mesmo tempo, executar inferências em conjuntos de dados massivos.