No existe un punto de referencia formal de la industria que defina las GPU de los centros de datos y del consumidor. Sin embargo, existen diferencias de velocidad de procesamiento y hardware entre las ofertas de GPU que separan los casos de uso del centro de datos y los basados en PC.
Una GPU de consumo tradicional, como la Nvidia GeForce GTX Titan Xp, registra hasta 0,38 teraflops (Tflops) en procesamiento de punto flotante de 64 bits, mientras que la Nvidia Tesla V100 de clase empresarial alcanza hasta 7,8 Tflops. Cada GPU tiene arquitecturas diferentes, cantidad de núcleos de Arquitectura de dispositivo unificado de cómputo (CUDA), ancho de banda de memoria y funcionalidad general.
Los proveedores clasifican las GPU por caso de uso y velocidad de procesamiento, por lo que debe identificar para qué carga de trabajo necesita la GPU y luego investigar las mejores opciones. Las GPU de consumo son adecuadas para centros de datos con bajos requisitos de ancho de banda y energía, software de prueba o instalación en PC estándar.
Sin embargo, debe investigar las GPU de gama alta si se ocupa de la clasificación de imágenes, el procesamiento de big data, el Internet de las cosas o el aprendizaje automático. Puede maximizar su inversión en hardware si su servidor incluye un chasis de expansión de GPU. Las tarjetas GPU del centro de datos pueden proporcionar amplias capacidades de procesamiento de gráficos para las cargas de trabajo más exigentes.
Las ofertas de GPU para centros de datos de Nvidia incluyen las líneas de productos Quadro y Tesla. Con las recientes actualizaciones del acuerdo de licencia de usuario final de Nvidia, que prohíbe el uso de GPU de consumo en el centro de datos, su selección podría limitarse a GPU de gama alta, especialmente si los controladores y el software GeForce y Titan no tienen licencia para el centro de datos. usar.
Implementar GPU preinstaladas en el centro de datos
Cada vez hay más servidores disponibles con GPU preinstaladas y preconfiguradas. Esto permite que la introducción de la GPU sea una parte regular del ciclo de actualización de la tecnología del servidor.
Hay muchos modelos de servidor con varias opciones de GPU de centro de datos disponibles para la preinstalación. Por ejemplo, el Tesla V100 está disponible en Dell EMC PowerEdge C4140 y PowerEdge R740, mientras que el Tesla P40 está preinstalado en el Lenovo NeXtScale nx360, más el ThinkSystem SD530 y el Lenovo D2.
Para ofertas que no son de Nvidia, AMD FirePro S7100X está disponible en Dell PowerEdge M630 y HPE ProLiant WS460c Gen9.
Su selección de GPU preinstaladas dependerá del hardware del servidor que ya se encuentre en su centro de datos y de sus necesidades de procesamiento actuales. Alguien de su equipo debe estar familiarizado con las bibliotecas gráficas y los lenguajes, como OpenGL o CUDA, para que pueda programar las GPU y actualizar cualquier software asociado.
