NVIDIA Tesla

Die weltweit fortschrittlichsten Grafikprozessoren für Rechenzentren

TESLA-GPUS FÜR SERVER FÜR DEN EINSATZ IM RECHENZENTRUMs for Servers

Mit den NVIDIA®-Tesla®-Grafikprozessoren können Sie Ihre anspruchsvollsten HPC- und Hyperscale-Workloads im Rechenzentrum beschleunigen. Datenwissenschaftler und Forscher sind nun in der Lage, Datenmengen im Petabyte-Bereich um ein Vielfaches schneller zu parsen als bei der Verwendung herkömmlicher CPUs. Die Anwendungsbereiche, die davon profitieren, reichen von der Energieforschung bis hin zu deep learning. Tesla-Grafikprozessoren liefern enorme Leistung, um umfangreichere Simulationen schneller denn je zu berechnen. Außerdem bietet Tesla für virtuelle Desktops, Anwendungen und Workstations die höchste Leistung und unterstützt eine hohe Nutzerdichte.

DER VORTEIL VON VOLTA

HIER FINDEN SIE DIE VOLLSTÄNDIGE LISTE DER NVIDIA TESLA-ZERTIFIZIERTEN SERVER.

GPU-BESCHLEUNIGTE SERVERPLATTFORMEN VON NVIDIA

NVIDIA-Partner bieten eine große Bandbreite an innovativen Servern, die zu vielfältigen Workloads für KI, HPC und beschleunigtem Computing in der Lage sind. Damit für jeden Workload der optimale Server zur Verfügung steht, hat NVIDIA GPU-beschleunigte Serverplattformen eingeführt. Mit diesem System werden ideale Serverklassen für verschiedene Anwendungen für Training (HGX-T), Inferenz (HGX-I) und Supercomputing (SCX) empfohlen.

Die Plattformen stimmen alles im Server-Ökosystem des Rechenzentrums aufeinander ab. Wenn sich ein Kunde für eine bestimmte Serverplattform entscheidet, die zu seiner Anwendung für beschleunigtes Computing passt, erzielt er dadurch die branchenweit schnellste Leistung.

WORKLOADS IM RECHENZENTRUM MITHILFE DER NVIDIA-PLATTFORM FÜR RECHENZENTREN BESCHLEUNIGEN

Accelerating Data Center Workloads with the NVIDIA Tesla Platform

Training

Für eine höhere Produktivität von Datenwissenschaftlern und Beschleunigung der Bereitstellung von KI-Services ist schnelleres Trainieren immer komplexerer Modelle der entscheidende Faktor. Server mit dem Tesla P100 profitieren von der Leistung der NVIDIA Pascal™-Architektur, sodass sich die Trainingszeit bei Deep Learning von mehreren Monaten auf wenige Stunden verkürzen lässt.

INFERENZ

Mit Inferenz beginnt der Einsatz bereits trainierter neuronaler Netze erst richtig an. Wenn neue Datenpunkte, wie Bilder, Sprache, visuelle Suche oder Videoempfehlungen, hinzukommen, sind Antworten und Empfehlungen – und damit die eigentlichen Kernaufgaben vieler KI-Services – erst dank Inferenz  möglich. Mit einem Server mit nur einem Tesla-Grafikprozessor lässt sich der Inferenzdurchsatz gegenüber einem reinen CPU-Server unter Umständen um das 27-Fache erhöhen. Das Potenzial für Kosteneinsparungen ist also enorm.

High Performance Computing

HPC-Rechenzentren müssen die immer höheren Anforderungen von Wissenschaftlern und Forschern an die Rechenleistung unterstützen. Gleichzeitig sind strenge Budgetvorgaben einzuhalten. Früher wurden einfach sehr viele Standardrechenknoten bereitgestellt, was die Kosten stark in die Höhe trieb, jedoch ohne einen gleichwertigen Leistungsgewinn im Rechenzentrum.

Mittlerweile ist die Beschleunigung von mehr als 550 HPC-Anwendungen möglich, darunter der zehn wichtigsten. Alle HPC-Kunden können nun von einem deutlich höheren Durchsatz ihrer Workloads profitieren und gleichzeitig Kosten sparen.

JEDEN WORKLOAD VIRTUALISIEREN

Vieles ändert sich in Unternehmen. Abläufe entwickeln sich immer weiter und Unternehmen müssen allen Mitarbeitern ermöglichen, auf jedem Gerät hochwertige Simulationen und Visualisierungen durchzuführen und moderne Apps für Geschäftsanwendungen zu nutzen.

Die NVIDIA-Lösungen für virtuelle Grafikprozessoren und Grafikprozessoren mit der NVIDIA Pascal-Architektur eröffnen IT-Abteilungen ganz neue Möglichkeiten: So sind sie in der Lage, Grafiken und Berechnungen zu virtualisieren. Ressourcen für jeden Workload ganz einfach zuzuweisen und für ihre VDI-Investition die optimale Nutzerdichte zu erzielen.

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Der weltweit schnellste Grafikprozessor für HPC und Deep Learning.                                        

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