FlexCompute GPU
Mehr Rechenleistung dank GPU Computing
Turing Tensor-Recheneinheiten schaffen bis zu 40-mal mehr Leistung als CPUs
FlexCompute GPU
GPUs (Graphics Processing Units) sind mehr als nur Grafikkarten. Sie erfüllen nahezu alle Aufgaben, die viel parallelisierte Rechenleistung erfordern und beschleunigen leistungshungrige Anwendungen in Rechenzentren. Sowohl bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz als auch bei Analysen großer Datenmengen (Big Data) sind GPUs heutzutage nicht mehr wegzudenken. Auch im Bereich virtueller Desktops schaffen sie mehr Performance und Effizienz. Im deutschsprachigen Raum bezeichnet man diese Anwendungszwecke von Grafikprozessoren als GPU Computing.
Detailseiten Computing:
Anwendungsgebiete von GPU Computing:
1. Visualisierung
- 3D Render Streaming
- VR (Virtual Reality)
- AR (Augmented Reality)
- VDI (Virtual Desktop Infrastructure)
2. Forschung & Entwicklung
- KI (künstliche Intelligenz)
- Simulation
3. Data Analytics
- ML (Machine Learning)
- Big Data
Heute sorgen virtuelle Workstations in der Cloud dafür, dass zu jeder Tages- und Nachtzeit die benötigten Ressourcen, Daten und Tools zur Verfügung stehen, um agile, Projekt basierte Workforces voranzutreiben. So lassen sich die meisten Geschäftsanwendungen zentral und GPU-unterstützt flexibel nach Bedarf in der Cloud betreiben. Auch für kurze Zeiträume, um temporäre Projekte und Analysen zu unterstützen.
Was bietet weSystems
weSystems stellt GPU-gestützte virtuelle und physikalische Maschinen zur Verfügung, die auf NVIDIA GPUs basiert. Dabei kann zwischen verschiedenen Lizenzierungen gewählt werden, die dem Anwendungsfall entsprechen. Derzeit unterstützen wir GPU Assignment auf virtuelle Maschinen. Technologien, wie KI oder Blockchain Processing bieten wir zukünftig an.
Für wen ist GPU Computing geeignet
Für alle innovativen Unternehmen, die auf leistungsfähige Echtzeit-Visualisierungen oder anspruchsvolle Berechnungen in den Bereichen KI, Machine Learning/Deep Learning setzen und sich bereits mit Anwendungen wie MathLab, Maya, AutoCAD, Creative Cloud und GPU supported PostgreSQL beschäftigen.
Vorteile von GPU as a Service: So punktet unsere Cloud-Lösung
- GPU unterstützt zahlreiche Workloads wie KI, Machine Learning oder Visualisierung im Bereich High-Performance-Computing
- Gewinnmaximierung durch flexible Nutzung von GPU-Leistungen
- Die Geschwindigkeitssteigerung bei parallelen Verarbeitungen im Vergleich zum CPU-Einsatz liegt hier zwischen dem 8- bis 18-fachen und spart Unternehmen wertvolle Zeit
- Hohe Produktivität durch unbegrenzten Zugang zu Ressourcen, Daten, Applikationen und Designs
- Geschäftskritische Daten und intellektuelles Eigentum liegen DSGVO konform in deutschen Cloud-Rechenzentren sicher und geschützt vor dem Zugriff durch Dritte
- GPU Server verbrauchen für die Erledigung der gleichen Aufgaben weniger Energie. Dies schont die Umwelt und spart darüber hinaus weitere Kosten
- Verfügbarkeit, Betrieb und Wartung stellt weSystems 24x7 sicher
- weSystems sorgt für aktuellste und leistungsfähige Hardware
