GPU Server

GPU Server

Mehr Rechenleistung mit GPU Systemen

Mit der zunehmenden Digitalisierung und dem Wachstum von Datenmengen stehen viele Unternehmen vor der Herausforderung, diese effizient und schnell zu verarbeiten. Traditionelle CPUs stoßen oft an ihre Grenzen. Mit GPU Computing bewältigen Unternehmen anspruchsvolle Aufgaben wie Deep Learning, komplexe Simulationen, Echtzeit-Datenanalyse und Bildverarbeitung effizient. GPUs beschleunigen diese Prozesse drastisch durch parallele Berechnungen. Wir von Thomas-Krenn erklären, was die GPU ausmacht und wie GPU Computing Ihr Unternehmen aufs nächste Level bringt.

2HE AMD Single-CPU RA1204-AIEPG Server V 1.0

2HE AMD Single-CPU RA1204-AIEPG Server
Highlights
1 GPU auf 2HE, Platzsparend durch 450 mm (T) Einbautiefe
Aufrüstbar bis zu:
  • 1x AMD EPYC 7002/7003 (Rome/Milan)
  • CPU-Cores: 8-64
  • 512GB RAM
  • 4x Datenträger
  • max. 30.72 TB
  • 2x 10Gbit/s LAN (RJ45)
  • 2 Zusatzkarten
  • red. NT
Preis inkl. 1x AMD EPYC 7252 und 16 GB RAM
ab2.895€
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2HE Intel Single-CPU RI1204-AIXSG Server V 1.0

2HE Intel Single-CPU RI1204-AIXSG Server
Highlights
1 GPU auf 2HE, Platzsparend durch 450 mm (T) Einbautiefe
Aufrüstbar bis zu:
  • 1x Intel Xeon Scalable 3rd Gen
  • CPU-Cores: 8-20
  • 512GB RAM
  • 4x Datenträger
  • max. 30.72 TB
  • 2x 1Gbit/s
  • opt. 2x 10Gbit/s LAN
  • 2 Zusatzkarten
  • red. NT
Preis inkl. 1x Intel Xeon Silver 4309Y und 16 GB RAM
ab2.719€
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2HE Intel Dual-CPU RI2208-TKXSG Server V 1.0

2HE Intel Dual-CPU RI2208-TKXSG Server
Highlights
10x PCI-e Slots
Aufrüstbar bis zu:
  • 2 x Intel Xeon Scalable 4th/5th Gen (Sapphire/Emerald Rapids)
  • CPU-Cores: 8-32
  • 1.024TB RAM
  • 8x Datenträger
  • max. 61.44 TB
  • 10 Zusatzkarten
Preis inkl. 1x Intel Xeon Silver 4410Y und 32 GB RAM
ab6.655€
statt9.525€
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HPC-6120 + ASMB-610V3 V 1.0

HPC-6120 + ASMB-610V3
Highlights
Edge Accelerator, GPU bis 300 Watt
  • Intel Core Serie 2 (Bartlett Lake)
  • bis zu 3.6GHz (24 Cores)
  • Inkl. 8 GB RAM - bis zu 128GB RAM
  • 2x Datenträger
  • max.
Preis inkl. Intel Core 3 201E und 8 GB RAM
ab1.979€
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HPC-6240 + ASMB-622V3 V 1.0

HPC-6240 + ASMB-622V3
Highlights
Bis zu 600 Watt GPU Leistung, Platzsparend durch 523 mm (T) Einbautiefe
  • Intel Xeon Scalable 4th/5th Gen (Sapphire/Emerald Rapids)
  • bis zu 3.9GHz (32 Cores)
  • Inkl. 16 GB RAM - bis zu 2.048TB RAM
  • 4x Datenträger
  • max. 7.68 TB
  • 4x 1Gbit/s LAN
Preis inkl. Intel Xeon Bronze 3408U und 16 GB RAM
ab4.885€
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HPC-7420 + ASMB-818 V 1.0

HPC-7420 + ASMB-818
Highlights
Bis zu 600 Watt GPU Leistung, Platzsparend durch 450 mm (T) Einbautiefe
  • Intel Xeon 6 (Sierra Forest / Granite Rapids)
  • bis zu 3.1GHz (144 Cores)
  • Inkl. 16 GB RAM - bis zu 768GB RAM
  • 4x Datenträger
  • max. 48 TB
Preis inkl. Intel Xeon 6505P und 16 GB RAM
ab3.075€
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2HE AMD Single-CPU RA1208-GIEPG Server V 1.0

2HE AMD Single-CPU RA1208-GIEPG Server
Highlights
10x PCI-e Slots, bis zu 8 GPUs auf 2HE
Aufrüstbar bis zu:
  • 1 x AMD EPYC 9004 (Genoa)
  • AMD EPYC 9005 (Turin)
  • CPU-Cores: 8-128
  • 1.536TB RAM
  • max. 245.76 TB
  • 0 Zusatzkarten
Preis inkl. 1x AMD EPYC 9015 und 16 GB RAM
ab9.809€
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Alle Preise sind Nettopreise und verstehen sich zuzüglich der gesetzlichen Mehrwertsteuer, sie richten sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), juristische Personen des öffentlichen Rechts und an öffentlich-rechtliche Sondervermögen.

 

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E-Book zu GPU Computing

Unser E-Book zu GPU Computing gibt Ihnen einen Überblick über die verfügbare GPU-Technologie und ihre Anwendungen. Nach einem kurzen Einstieg zur Funktionsweise von GPUs erhalten Sie eine ausführliche Übersicht zu NVIDIAs Grafikprozessoren, aktuellen Entwicklungen bei AMD und Infos zu Schnittstellen und Toolkits. Als Abschluss folgen einige Hinweise, worauf es bei der Auswahl der Hardware für GPU Computing zu achten gilt.

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Was ist GPU Computing?

GPU Computing bezeichnet den Einsatz von Grafikprozessoren (GPUs) für Aufgaben, die über die klassische Grafikverarbeitung hinausgehen, wie beispielsweise komplexe Berechnungen und Datenverarbeitungsaufgaben. Ursprünglich für die Beschleunigung von Grafikdarstellungen in Spielen und Anwendungen entwickelt, haben GPUs sich als extrem leistungsfähig bei der Bearbeitung paralleler Prozesse erwiesen.

Im Gegensatz zur CPU (Central Processing Unit), die für allgemeine Zwecke optimiert ist und eine Vielzahl von Aufgaben seriell verarbeitet, sind GPUs darauf ausgelegt, viele einfache Berechnungen gleichzeitig durchzuführen. Eine GPU besteht aus Tausenden von kleineren Kernen, die zusammenarbeiten, um massive Mengen an Daten parallel zu verarbeiten. Diese Architektur macht sie besonders effizient für rechenintensive Anwendungen, bei denen große Datenmengen gleichzeitig bearbeitet werden müssen.

Dies ist besonders vorteilhaft in Bereichen wie wissenschaftlichen Simulationen, bei denen präzise und umfangreiche Berechnungen erforderlich sind. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen profitieren ebenfalls enorm von GPU Computing, da die Trainingsprozesse für neuronale Netzwerke, die riesige Mengen an Daten durchlaufen, erheblich beschleunigen. Auch in der Datenanalyse ermöglicht GPU Computing eine schnellere Verarbeitung und Auswertung von Big Data, was für Echtzeitanalysen und zeitkritische Entscheidungen unerlässlich ist.

Durch die Nutzung der parallelen Verarbeitungsfähigkeiten von GPUs können Unternehmen und Forschungseinrichtungen große Datenmengen wesentlich schneller verarbeiten und komplexe Probleme in kürzerer Zeit lösen. Dies führt nicht nur zu effizienteren Arbeitsabläufen, sondern auch zu schnelleren Innovationszyklen und besseren Ergebnissen in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen.

Die Vorteile des GPU Computings

GPU Computing bietet zahlreiche Vorteile, die es besonders attraktiv für moderne Anwendungen machen.

Einer der größten Vorteile ist die hohe Rechenleistung von GPUs, die viele parallele Berechnungen gleichzeitig durchführen können. Während herkömmliche CPUs für serielle Verarbeitungsaufgaben optimiert sind, betreiben GPUs Tausende von Kernen parallel, was eine massive Parallelverarbeitung ermöglicht. Diese Fähigkeit ist ideal für wissenschaftliche Simulationen, die genaue und umfangreiche Berechnungen erfordern.
Durch die Effizienz und Geschwindigkeit von GPU Systemen verkürzt sich die Verarbeitungszeit großer Datenmengen erheblich. Dies ist besonders wichtig in Bereichen, in denen schnelle Entscheidungen auf Basis großer Datenmengen getroffen werden müssen, wie z. B. in der Echtzeit-Datenanalyse. Diese Beschleunigung der Verarbeitungsprozesse führt zu schnelleren Innovationszyklen, da neue Modelle und Anwendungen schneller entwickelt und getestet werden können.
Ein weiterer Vorteil von GPU Computing ist die hohe Skalierbarkeit. Unternehmen können ihre Rechenkapazitäten flexibel anpassen, indem sie je nach Bedarf mehr GPUs hinzufügen oder entfernen. Dies ermöglicht eine optimale Nutzung der Ressourcen und vermeidet unnötige Kosten.
Trotz der höheren Anschaffungskosten für GPUs im Vergleich zu CPUs führen sie aufgrund ihrer Effizienz zu geringeren Betriebskosten. GPUs sparen Zeit und Energie, indem sie rechenintensive Aufgaben schneller und mit weniger Ressourcenaufwand bewältigen. Dies bedeutet, dass Unternehmen ihre Betriebskosten senken und gleichzeitig die Leistung ihrer Anwendungen verbessern.
Insgesamt machen diese Vorteile GPU Computing zu einer leistungsstarken Lösung für moderne Anwendungen, die hohe Rechenkapazitäten und schnelle Verarbeitungszeiten erfordern. Ob in der künstlichen Intelligenz, bei wissenschaftlichen Berechnungen oder in der Datenanalyse – GPUs bieten die notwendige Leistung und Flexibilität, um den Anforderungen der heutigen Technologie- und Datenlandschaft gerecht zu werden.

Einsatz von GPU Computing

Für ein leistungsstarkes GPU-System brauchen Sie auch einen leistungsstarken Server, denn die Leistungsaufnahme und die Abwärme der GPUs liegen oft um ein Vielfaches höher als bei Standard-Systemen. Wenn Sie hierzu Beratung möchten, kommen Sie gerne auf uns zu.

Mit der passenden Hardware haben GPUs eine Vielzahl von Einsatzgebieten, die über die reine Grafikverarbeitung hinausgehen. In verschiedenen Branchen und Anwendungen tragen GPUs zur Beschleunigung von Prozessen und zur Bewältigung komplexer Aufgaben bei. Hier haben wir ein paar Beispiele für Sie aufgelistet:
 

  • Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen: Training und Inferenz von Deep-Learning-Modellen; Bilderkennung, Sprachverarbeitung und autonomes Fahren; Echtzeit-Rendering von VR- und AR-Inhalten
  • Datenanalyse und Big Data: Echtzeit-Datenanalyse und -verarbeitung; Data Mining und Predictive Analytics
  • Medien und Unterhaltung: Videobearbeitung und -rendering, Animation und visuelle Effekte in Filmen und Spielen
  • Ingenieurwesen und Fertigung: CAD (Computer-Aided Design) und CAM (Computer-Aided Manufacturing); Simulation und Modellierung von Produkten

GPU Computing in der Zukunft

GPU Computing unterstützt eine breite Palette von Anwendungen, darunter maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Bild- und Videoverarbeitung sowie wissenschaftliche Berechnungen. GPUs bewältigen große Datenmengen und komplexe Algorithmen besonders effektiv, was sie ideal für Big Data-Anwendungen und datenintensive Forschungsprojekte macht. Ohne GPUs wären Innovationen in der künstlichen Intelligenz der letzten Jahre nicht möglich gewesen. Die Anbieter sorgen dafür, dass GPUs sehr einfach eingebunden werden können und verlassen sich auf die Rechenkraft von Grafikkarten. Hersteller wie NVIDIA und AMD entwickeln mittlerweile sogar spezielle GPUs, deren primäre Aufgabe nicht mehr die Grafik-Ausgabe ist, sondern die rein zum parallelisierten Verarbeiten großer Datenmengen dienen, etwa die Tesla-GPUs von NVIDIA und deren Nachfolger mit teilweise über 5000 Prozessoren in einer Einheit.

NVIDIA und GPU-Computing – ein Webinar

Mit der NVIDIA-Referentin Daniela Marggraf erfahren Sie im Webinar, wie Sie mit NVIDIAs Datacenter-Lösungen Ihre Rechenzentrumsstrategie verändern können. Das Webinar geht circa 45 Minuten und behandelt folgende Themen:

Agenda:

  • NVIDIA Datacenter-Solutions – Überblick und Vision
  • GPU beschleunigte Desktop-Lösungen: Win10 als Treiber für GPUs im RZ
  • Kundenbeispiele
  • Künstliche Intelligenz: Definition
  • Einsatzbereiche künstlicher Intelligenz
  • Kundenbeispiele
  • Erste Schritte im Bereich KI
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27.06.2018: NVIDIAs Datacenter-Lösungen und wie sie Ihre Rechenzentrumsstrategie verändern werden