GPU Computing – NVIDIA Tesla GPUs für höchste Rechenleistung

GPU Computing mit NVIDIA Tesla GPUs – Was leisten die modernen GPUs?

Die Spitzenmodelle von NVIDIA Tesla V100, die auch unter dem Namen Volta GPU bekannt sind, haben 5120 Cores für Floating Point 32 Bit Operationen. Für Floating Point 64 stehen 2560 Cores zur Verfügung. Für Berechnungen im Bereich künstliche Intelligenz bietet diese GPU 640 Tensor Cores. Mit dieser GPU wird eine Peak Leistung (FP32) von 15,7 TFLOPS erreicht.

Die Peak Leistung für FP64 liegt bei 7,8 TFLOPS und die Peak Leistung für Tensor FLOPS liegt bei 125 TFLOPS. Stromhungrige GPU mit 300 Watt Leistungsaufnahme benötigen spezielle Systeme, die von HAPPYWARE angeboten werden.

Einsatzbereiche des GPU Computing

Wie aus der obigen Beschreibung hervorgeht, hat das Spitzenmodell 3 verschiedene Berechnungseinheiten. Deshalb kann dieses Modell in folgenden Bereichen eingesetzt werden:

• High-Performance Computing
• High-Performance Trading
• GPU Rendering
• Video Transcoding
• Deep Learning

Gerade im Bereich des Deep Learning leistet GPU Computing ausgesprochen wichtige Arbeit und kann Lernprozesse künstlicher Intelligenzen mit seiner puren Rechenkraft wesentlich unterstützen.

GPU Computing Systeme von HAPPYWARE

Wir stellen Ihnen gerne für jede Anforderung die passende GPU Computing Lösung zur Verfügung. Hier erhalten Sie einen Überblick über unsere Angebote:

• GPU Server Nutzen Sie die dedizierte Rechenleistung für Sie konfigurierter GPU Server, um Grafik-Anwendungen zukünftig mit noch mehr Rechenressourcen auszustatten.
• GPU Cluster Planen Sie mit unserer Unterstützung leistungsstarke GPU Cluster, die GPU Computing Tasks im Rechenverbund und mit höchster Effizienz absolvieren können.
• GPU WorkstationEnorme Rechenleistung auf kleinem Raum: Für flexibles GPU Computing ist eine individuell zusammengestellte GPU Workstation eine starke Lösung.

HAPPYWARE bietet auf Basis von Supermicro, ASUS und Gigabyte GPU Workstations sowie GPU Server an, die mit bis 16 NVIDIA Tesla GPUs bestückt sind. Zusätzlich führen wir Rack Systeme von 1 HE mit 4 GPUs bis zu 10 HE mit 16 GPUs. Mit GPUS, die nur eine Steckkartenbreite haben, realisieren wir ein GPU Computing System mit bis zu 20 Karten. Für Highend GPU Workstation Lösungen stehen die Tower Modelle mit bis zu 4 GPUs zur Verfügung. Die Netzwerkanbindung ermöglichen wir sowohl im Bereich Ethernet und FDR Infiniband mit Bandbreiten von 1Gbs bis zu 10Gbs. Technische Details im Bereich GPU Computing.

Wer sich schon einmal mit den Grundlagen der Programmierung der Computergrafik beschäftigt hat, weiß, dass als Basis Matrizenoperationen benötigt werden. Ein Grafikprozessor erledigt diese Matrixoperationen auf Hardware-Basis. Bei der möglichen Auflösung werden auf einer GPU-Karte für einen kleinen Bereich der Pixel ein Grafikprozessor zugeteilt. Je mehr Auflösung berechnet werden soll, desto mehr Grafikprozessoren befinden sich auf der Karte. Mit spezieller Software kann man die Leistung solcher GPU-Karten für die Berechnung in einem Programm nutzbar machen. Der Name GPU ist nur ein Teil des vollständigen Namens:

General Purpose Graphic Processor Unit = GPGPU

GPU Computing Lösungen von HAPPYWARE – Beratung und Umsetzung mit einem Profi

Möchten Sie gerne weitere Details rund um das Thema GPU Computing erfahren oder interessieren Sie sich für unsere spezifischen Lösungen? Dann wenden Sie sich gerne an unseren GPU Computing-Spezialisten Jürgen Kabelitz. Er steht Ihnen für eine individuelle Beratung gerne zur Verfügung.