GPU-Cloud-Computing

KI – nun auf Cloud-Diensten aller Anbieter

Wie Ihre Daten von
Deep Learning profitieren

Cloud-Computing hat durch die Demokratisierung des Rechenzentrums und bahnbrechende Veränderungen in Unternehmensprozessen ganze Branchen revolutioniert. Ihre wichtigsten Anlagen befinden sich mittlerweile in der Cloud beim Anbieter Ihres Vertrauens. Um Ihre Daten optimal zu nutzen und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen, benötigen Sie jedoch die richtige High-Performance-Computing-Lösung.

NVIDIA GPU Cloud

GRAFIKPROZESSORBESCHLEUNIGTE CLOUD-CONTAINER

Mit NVIDIA GPU Cloud (NGC) stehen KI-Wissenschaftlern und -Forschern grafikprozessorbeschleunigte Container zur Verfügung. NGC bietet Container mit TensorFlow, PyTorch, MXNet und weiteren Deep-Learning-Frameworks, die von NVIDIA optimiert, getestet und zertifiziert wurden. Sie lassen sich zuverlässig auf den neuesten NVIDIA-Grafikprozessoren der  teilnehmender Cloud-Anbieter ausführen. Auf NGC finden Nutzer auch von Drittanbietern verwaltete Container für HPC-Anwendungen sowie NVIDIA-Container für HPC-Visualisierung.

GPU-CLOUD-COMPUTING IST ZUDEM AUF ALLEN WICHTIGEN CLOUD-PLATTFORMEN ON-DEMAND VERFÜGBAR

Warum GPU-Computing in der Cloud wichtig ist

Warum GPU-Computing in der Cloud wichtig ist

Sie müssen den explosionsartigen Anstieg des täglichen Datenaufkommens bewältigen, der durch Transaktions- und Sensordaten, Bilder, Videos u. a. entsteht. Der Kampf ist schon halb gewonnen, indem sie einfach Ihre Daten aus der Cloud in ein Rechenzentrum übertragen, das für die Anwendung von Deep Learning mit Grafikprozessoren ausgerüstet ist. Durch die Integration des grafikprozessorbeschleunigten Computings in die Cloud schlagen wir eine Brücke zwischen Ihren riesigen Datensätzen und der Rechenleistung, um das Maximum an Erkenntnissen zu gewinnen.

Mit GPU-Cloud-Computing Geld sparen

Mit GPU-Cloud-Computing Geld sparen

Sie sparen bis zu 70 %, indem Sie Hunderte Standard-CPU-Instanzen durch starke Rechenknoten mit bis zu 8 Grafikprozessoren pro Instanz ersetzen. Rechenlasten, wie sie in der Wissenschaft oder beim Deep Learning anfallen, haben bisher immer schon im Voraus große Kosten verursacht. Doch dank Pay-per-use-Modellen, Verfügbarkeit rund um die Uhr und skalierbarer Performance bezahlen Sie für die Rechenleistung, die Sie gerade benötigen, nicht mehr und nicht weniger.

Und das alles mit der zuverlässigen Leistung, die Sie von NVIDIA® Tesla®-Grafikprozessoren für Rechenzentren erwarten. Inklusive sämtlicher Vorteile wie Speicher mit Fehlerkorrekturcode (ECC) zur Wahrung der Datenintegrität, GPUDirect RDMA für hohe Bandbreite und Peer-to Peer-Kommunikation zwischen Grafikprozessoren mit geringer Latenz.

Keine Auftragswarteschlangen mehr dank automatisierter Bereitstellung

Keine Auftragswarteschlangen mehr dank automatisierter Bereitstellung

Stellen Sie grafikprozessorbeschleunigte HPC-Cluster innerhalb weniger Minuten anstatt mehrerer Tagen oder Wochen bereit, indem Sie virtuelle Abbilder mit vorkonfigurierten NVIDIA-Treibern und Bibliotheken verwenden. Ganz gleich, ob Sie nun sämtliche Berechnungen damit erledigen oder nur Ihre maximale Rechenleistung kurzfristig erhöhen wollen, GPU-Cloud-Computing bietet die notwendige Skalierbarkeit.