badge xeon blue

Serwery GPU

Imponująca moc obliczeniowa

Odkryj naszą gamę serwerów wyposażonych w karty graficzne przeznaczone specjalnie do intensywnych zastosowań. Dzięki zwielokrotnionej mocy obliczeniowej serwery GPU przyspieszają przetwarzanie zadań równoległych.

GPU

Zalety serwerów GPU

Wysoka częstotliwość

NVIDIA GeForce GTX 1080

Połączenie wydajności kart graficznych oraz dwóch procesorów zwiększa znacznie moc obliczeniową serwera. Dzięki ponad dwóm tysiącom rdzeni możliwe staje się przetwarzanie wielu równoległych i złożonych zadań.

Specyfikacja kart graficznych:

  • 8 GB DDR5;
  • 2 560 rdzeni NVIDIA CUDA;
  • Przepustowość pamięci 320 GB/s;
  • Technologia Nvidia GPU Boost 3.0
Kompatybilność z Linux, CUDA/OpenCL i KVM.

Polecane konfiguracje

Zastosowania serwera GPU

Serwer Backup'owy

Gaming w chmurze

Udostępniaj platformę gamingową w modelu na żądanie bez obawy o wydajność serwera. Zapewnij użytkownikom sesje gry w wysokiej rozdzielczości.

Przechowywanie multimediów

3D

Korzystaj z mocy obliczeniowej kart graficznych i twórz złożone animacje 2D i 3D.

Przechowywanie dużych baz danych

Wideo

Przyspiesz przetwarzanie i kodowanie filmów wideo dzięki mocy obliczeniowej kart graficznych w Twoim serwerze.

Układy graficzne GPU w serwerach - Pytania i odpowiedzi

Dlaczego warto wybrać serwer dedykowany z kartą graficzną?

Procesory kart graficznych (GPU) mają większą liczbę rdzeni niż tradycyjne procesory (CPU), dzięki czemu możliwa jest realizacja znacznie większej liczby równoległych procesów. Chociaż początkowo były zaprojektowane do wykonywania operacji graficznych (OpenGL / Direct3D), mogą być wykorzystywane przez języki programowania, takie jak CUDA lub OpenCL do wykonywania zadań, które do tej pory były obsługiwane przez procesor CPU.

Do jakich zastosowań może być wykorzystywany serwer dedykowany GPU?

Architektura serwera GPU jest w szczególności przystosowana do aplikacji wymagających przetwarzania zadań równoległych, jak na przykład przetwarzanie obrazów, bio-informatyka, big data czy deep learning. Umożliwia ona znaczne przyspieszenie obliczeń, które zazwyczaj zużywają dużo zasobów.