Оборудование для промышленной автоматизации

Серверы GPU (с видеокартой)

Прочный HPC-сервер серии AMD EPYC 7003 “MILAN”. Поддерживает видеокарту NVIDIA RTX A6000/ A4500, передача данных 2x10G и 4x1G Ethernet, вход постоянного тока 8~48 В. Вычислительная мощность до 64 ядер/128 потоков, объем памяти 512 ГБ. Рабочие температуры от -25°C до +60°C при использовании в полевых условиях. Применение: беспилотный транспорт, телеком, промышленная автоматизация.
Компактный сервер 1U на базе двух 24-ядерных процессора Intel® Xeon® Gold 2-го поколения
Гибридный 4-узловой сервер 2U, легко настраиваемый, высокопроизводительный, с гибкими функциями ввода-вывода в небольшом блоке шасси
Cервер в стойку 1U Advantech SKY-6100, на базе Dual Intel Xeon Scalable, поддерживает до 5 NVIDIA TESLA P4
Система обучения для искусственного интеллекта с процессором семейства Intel® Xeon® W и колоссальными возможностями расширения PCIe
1U Rackmount Xeon E5-2600 v3 GPU server, Supporting 3 x PCIe x16 double-depth card and 1 x PCIe x8 single-depth FH/HL card
2U Rackmount Intel® Xeon® E5-2600 v3 GPU server, Supporting 4 x PCIe x16 double-depth card and 1 x PCIe x8 single-depth FH/HL card

GPU серверы (с видеокартой)

Сервер - специальный компьютер с определенным набором программного обеспечения, который обрабатывает запросы от других клиентских устройств, хранит информацию и управляет другими хостами в сети. Иными словами, сервер выступает в роли связующего звена между пользователем и программой, несколькими пользователями или отдельными серверными группами, объединенными в единый кластер. Машина отличается высочайшей надежностью, имеет дублирующие системы.

Серверы могут устанавливаться, в частности, в офисах пользователей, но как правило, размещается в дата-центрах. В основе машины GPU-карта (видеокарта), поэтому и оборудование называется GPU-сервер (Graphics Processing Unit) или графический процессор.

Чем отличается GPU от CPU

Центральный процессор (CPU) и графический (GPU) — это разные виды процессоров, основное отличие которых заключается в их функциях. Также значительно различаются архитектура и области применения, что влияет на выбор процессора в конкретных сценариях использования.

Приведем такой пример: количество информации, требующей обработки, неуклонно нарастает, кроме того, часто необходима ее визуализация, а создание картинки или видеоряда требует больших мощностей, и тогда - CPU (центральные процессоры) уже не справляются с нагрузками. Последние способны решать параллельные задачи, но не в том объеме, что GPU (графические процессоры). CPU разбивают сложные задачи на мелкие, решают их параллельно, а потом выстраиваются в цепочку. В случае ошибки работа приостанавливается. А вот в отличие от CPU, GPU процессоры - многоядерные, каждое ядро решает свою задачу. Таким образом, в отличие от последовательного принципа, GPU работает параллельно по огромному количеству целей и потоков, что многократно увеличивает скорость обработки данных. Также графический процессор обходится меньшей по объему картой памяти.

Для чего нужны GPU серверы

Первоначально устройства создавались для визуализации информации, в частности, графики или, например, компьютерных игр. Затем они стали применяться для вычислений, работы с терабайтами информационных данных.

Области применения серверов с видеокартой

  • Объемные вычисления в научной сфере (математика, теория вероятности, химия).
  • Финансы. Кроме вычислений устройства используются, например, для моделирования рынка валют, прогнозирования курсов, в том числе криптовалюты.
  • Видеоиндустрия.
  • Производство игр, симуляторов.
  • Дизайн.
  • 3D моделирование.
  • Прогнозирование погоды. Моделирование климатических условий, поведений ураганов и т.д.
  • Создание и обучение искусственного интеллекта, на базе которого с помощью видеокарт можно: распознавать лица людей, генерировать текст и человеческую речь, ориентироваться в справочной информации, анализировать рентгеновские снимки и многое другое.