德州戴爾服務(wù)器?搭配服務(wù)器GPU在各領(lǐng)域上的應(yīng)用

* 來(lái)源 : 戴爾服務(wù)器 * 作者 : admin * 發(fā)表時(shí)間 : 2021-06-23 15:55:15 * 瀏覽 : 436
德州戴爾服務(wù)器搭配服務(wù)器GPU在各領(lǐng)域上的應(yīng)用

戴爾服務(wù)器中配置Nvdia GPU,大幅度提高服務(wù)器性能。

GPU,全稱Graphics Processing Unit,中文翻譯為圖形處理器。GPU外形和高端顯卡沒太大區(qū)別,終和顯卡一樣,是用于圖形處理。后來(lái)經(jīng)過(guò)多年來(lái)的發(fā)展,GPU成為了在服務(wù)器領(lǐng)域中,彌補(bǔ)CPU和內(nèi)存性能短板的產(chǎn)品。

Dell  服務(wù)器(R740/T640系列)從GPU中獲取高級(jí)別的性能。當(dāng)您將GPU處理能力添加到現(xiàn)有的戴爾服務(wù)器已有的CPU功能中時(shí),您便可在數(shù)百個(gè)GPU處理核心中,獲得更高的性能。

  • GPU是高性能的多核處理器,可用于提高多種應(yīng)用程序的運(yùn)行速度。
  • 高級(jí)GPU編程方法和工具包支持與數(shù)據(jù)中心的輕松集成。,
  • 每臺(tái)R740服務(wù)器多可安裝3塊GPU處理器。
  • 要充分利用GPU技術(shù),需要應(yīng)用軟件提供支持,目前市場(chǎng)主流軟件基本都提供GPU支持。


使用GPU計(jì)算可加快應(yīng)用程序的運(yùn)行速度,并在多種類型的應(yīng)用程序中實(shí)現(xiàn)大型數(shù)據(jù)處理,其中包括:
? 云與數(shù)據(jù)中心應(yīng)用
? 深度學(xué)習(xí)與人工智能
? 數(shù)據(jù)密集型映像
? 設(shè)計(jì)
? 高性能計(jì)算
? 生命科學(xué)
? 媒體、娛樂(lè)和動(dòng)畫


目前戴爾14代服務(wù)器,支持以下幾個(gè)品牌的GPU。

NVIDIA Tesla GPU

戴爾代理商

NVIDIA?Tesla?GPU提供了以前所未有的速度運(yùn)行大型仿真所需的功能。此外,NVIDIA Tesla GPU為虛擬桌面,應(yīng)用程序和工作站提供了高性能和用戶密度。在PowerEdge服務(wù)器中可用,包括:戴爾R640

服務(wù)器,戴爾R740服務(wù)器,戴爾R740xd服務(wù)器,戴爾R840服務(wù)器,戴爾R940xa服務(wù)器,戴爾R7425服務(wù)器,戴爾C4140服務(wù)器以及HPC和AI解決方案。


英特爾FPGA

戴爾代理商

可以使用與您的工作負(fù)載完全匹配的數(shù)據(jù)路徑對(duì)FPGA進(jìn)行動(dòng)態(tài)重新編程,例如數(shù)據(jù)分析,圖像推斷,加密和壓縮。在PowerEdge服務(wù)器中可用,包括戴爾R640服務(wù)器,戴爾R740服務(wù)器,戴爾R740xd服務(wù)器,戴爾R840服務(wù)器,戴爾R940xa服務(wù)器。

Alveo FPGA

Alveo FPGA建立在Xilinx 16nm UltraScale?架構(gòu)之上,可適應(yīng)不斷變化的加速要求和算法標(biāo)準(zhǔn),能夠在不改變硬件的情況下加速任何工作負(fù)載,并降低總體擁有成本。



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戴爾服務(wù)器GPU支持列表


型號(hào)T640R640C4140R740R7425R840R940XA
支持GPU數(shù)量4143324
NVIDIA Tesla P4
適用于超高效外擴(kuò)型服務(wù)器



P4


NVIDIA Turing? Tensor Core
加速現(xiàn)代人工智能的各種應(yīng)用

T4
T4T4

NVIDIA Tesla P40
適用于推理吞吐量服務(wù)器
P40
P40P40P40P40
NVIDIA Tesla M10
要求高密度虛擬桌面環(huán)境的圖形加速數(shù)據(jù)中心
M10

M10M10M10
TESLA V100
適用于通用數(shù)據(jù)中心
V100 16GB
or 32GB

V100 16GBor 32GB PCIe orSXM2V100 16GB
or 32GB
V100 16GB
or 32GB
V100 16GB
or 32GB
V100 16GB
or 32GB
Alveo U200


U200U200U200U200
Intel FPGAs10GX

10GX
10GX10GX



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