图形处理单元(GPU)是满足当今对基础设施并行处理能力不断增长的需求的领先者。从人工智能(AI),机器学习,深度学习,大数据操纵,3D渲染甚至流式传输来看,对高性能GPU的需求不可否认。这些类型的工作负载往往会淹没通用CPU,并导致成本过高的部署方案。GPU具有利用多个处理核心并进行扩展以处理大量并行指令的能力。
公司依靠人工智能服务来驱动其竞争优势。利用AI进行预测,分类和分析的能力对于任何能够访问大型,复杂且不断增长的数据源的企业都将产生重大影响。深度学习培训和推理是提供此类AI服务的核心。随着神经网络变得越来越深,越来越复杂,它们需要更多的并行处理能力,更多的内存带宽和更快的网络。这些要求对于实现合理的培训时间以及快速处理以推断生产工作负载部署是必需的。
在短时间内解决复杂的计算问题,以及处理大型数据集和大量不断增长的数据,是并行处理算法正在解决的挑战。高端NVIDIA Tesla GPU的数据中心部署可实现计算,存储和网络处理能力,以支持如此高要求的工作负载。通过具有大容量网络和高IOPS(每秒输入/输出操作)存储的每个GPU,可以访问数千个内核,从而为HPC和大数据应用程序部署提供理想的基础架构。
利用GPU的强大功能和并行处理的用例包括繁重的渲染任务,图像处理,用于视频和推理目的的流传输,以及提供随时随地对应用程序进行安全,可扩展访问的功能,仅举几例。这些类型的利用GPU的云部署,结合可靠的网络和快速的NVMe / SSD存储,能够为希望利用最新技术实现其业务目标的公司提供经济,高性能和敏捷的解决方案。
深度学习已成为AI服务的真正推动力。实际上,它是当今整个AI及其实际应用领域的主要推动力。机器学习业务的利用率及其支持业务目标的能力使AI服务能够在公司战略桌上占据一席之地。从生命科学和健康科学,到工程和财务建模,再到自然语言处理和图像识别,深度学习的应用每年都呈指数增长。人工智能服务应用的增长主要归功于幕后的基础设施以及它对并行计算以及越来越先进的GPU技术的利用,以实现这种进步。
为了使深度学习能够充分利用GPU硬件架构和加速功能,需要一种“简便”的方法来允许算法利用,扩展和使用底层基础架构。深度学习框架代表并结合了此类工具,界面和库,使数据科学家,工程师和开发人员可以构建,部署和管理其培训模型和网络。它们是现代深度学习部署的基础。如今,最受欢迎的深度学习框架包括但不限于Tensorflow,Keras,Caffe 2,Pytorch,Theano,Chainer,CNTK和MXNET。这些框架中的每一个都是以不同的方式构建的,并用于不同的目的。
可以访问phoenixNAP的整个IaaS平台:专用服务器,云解决方案,安全服务,混合块存储以及与灾难恢复和备份服务完全兼容S3的对象存储。
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