GPU Computing

ELABORAZIONE GRAFICA

GPU
NEL COMPUTING

Con migliaia di core, la potenza delle unità di elaborazione grafica viene utilizzata per accelerare un'ampia gamma di applicazioni mission-critical, dall'intelligenza artificiale (AI) all'apprendimento automatico. L'elaborazione con accelerazione GPU trasferisce alla GPU porzioni di elaborazione a uso intensivo dell'applicazione, mentre il resto del codice è ancora in esecuzione sulla CPU. Ciò significa che le applicazioni vengono eseguite più velocemente e gli utenti vedranno la differenza.

L'HPC avanzato può aiutarvi a sfruttare il vasto potenziale del GPU Computing. Lavorando con un esperto di applicazioni GPU di fama mondiale e altamente rispettato, in qualità di partner preferito nella rete di partner NVIDIA, possiamo progettare soluzioni GPU personalizzate per soddisfare tutte le vostre esigenze, anche le più uniche ed esigenti.

I vantaggi di collaborare con Do IT Systems sono tanti:
 

  • Servizi di convalida e burn-in delle applicazioni installati e certificati professionalmente
  • Sistemi GPU progettati su misura per soddisfare ogni requisito dell'applicazione HPC
  • Accesso alla tecnologia che sta stimolando l'innovazione nell'IA, nell'apprendimento automatico e nell'apprendimento profondo
  • La capacità di lavorare con un team che comprende, tra gli altri, un membro di NVIDIA Partner Network (NPN) come partner preferito per il calcolo accelerato

APPLICAZIONI PIÙ VELOCI

GPU E POTENZA DI CALCOLO

Il GPU computing è l'uso di una GPU (unità di elaborazione grafica) per accelerare l'elaborazione scientifica e tecnica di uso generale.

La GPU sfrutta la sua naturale caratteristica di potente processore vettoriale necessaria a elaborare immagini in 3D, per accelerare le parti di codice generico che permettono un’elaborazione parallela massiccia (GPGPU o General Purpose GPU). A seconda dei casi i calcoli potrebbero utilizzare la GPU come componente di calcolo principale o come acceleratore di alcune parti di codice, lasciando alla CPU il resto del calcolo (caso di elaborazione ibrida).

Una CPU è composta da un numero di core limitato rispetto a una GPU, che offre una potenza di calcolo di un’ordine di grandezza maggiore per i casi “embarrassingly parallel”. L’architettura parallela è ciò che conferisce alla GPU le sue elevate prestazioni di calcolo. Esistono numerose applicazioni con accelerazione GPU che forniscono un modo semplice per accedere al calcolo ad alte prestazioni (HPC).

Gli sviluppatori di applicazioni sfruttano le prestazioni dell'architettura GPU parallela utilizzando un modello di programmazione parallela inventato da NVIDIA chiamato "CUDA". Tutte le GPU NVIDIA (GeForce®, Quadro® e Tesla®) supportano il modello di programmazione parallela NVIDIA® CUDA®.

Le GPU Tesla sono progettate come acceleratori computazionali o processori complementari ottimizzati per applicazioni informatiche scientifiche e tecniche. Le ultime GPU Tesla serie 20 sono basate sull'ultima implementazione della piattaforma CUDA chiamata "architettura Fermi". Fermi ha caratteristiche di calcolo chiave come oltre 500 gigaflop di supporto hardware a virgola mobile a doppia precisione standard IEEE, cache L1 e L2, protezione dagli errori di memoria ECC, cache di dati gestite dall'utente locale sotto forma di memoria condivisa dispersa in tutta la GPU, unificata accessi alla memoria e altro ancora.
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