Конфигуратор

  • Серверы с 1CPU
  • Серверы с 2CPU
  • Серверы с AMD Ryzen и Intel Core i9
  • Системы хранение данных (СХД)
  • Готовые серверы

  • Серверы с быстрой сдачей
  • Виртуальные GPU серверы
  • Виртуальные серверы
  • GPU

    Распродажа

    Colo & Smart Hands

  • Размещение серверов в дата-центре в Москве
  • Обслуживание серверов в других ЦОД
  • Прокат

    Услуги

  • Аренда сетевого оборудования
  • Защита от DDoS атак
  • IPV4 и IPV6 адреса
  • Администрирование серверов
  • Уровни технической поддержки
  • Резервное копирование
  • Мониторинг сервера
  • Программное обеспечение
  • BYOIP
  • Балансировка нагрузки
  • USB диск
  • IP-KVM
  • Трафик
  • Коммутация серверов
  • О нас

  • Панель управления серверами и API
  • Дата-центры
  • Сеть
  • Тест скорости
  • Специальные предложения
  • Отдел продаж
  • Для реселлеров
  • Партнерская программа
  • Гранты для специалистов по Data Science
  • Гранты для научных проектов и стартапов
  • Новости
  • Блог
  • Оплата
  • Документы
  • FAQ: Ответы на вопросы
  • Сообщите о нарушении
  • Looking Glass
  • 22.06.2021

    GPU-сервер: что это такое и зачем он нужен

    server one

    Мир не стоит на месте — ежесекундно меняется и развивается, и с каждым мигом информации становится все больше. В результате компьютерные системы накапливают и обрабатывают огромные массивы данных, справиться с которыми под силу далеко не каждому серверу. И здесь на помощь приходят мощные видеокарты, или GPU-карты. Серверы на их базе отлично себя показывают при рендеринге, стриминге, параллельных вычислениях — словом, для решения высоконагруженных задач. Поэтому неудивительно, что хостинг серверов на базе GPU-карт сегодня крайне популярен. О том, как выбрать оборудование, и пойдет речь в этой статье.

    Использование видеокарт для вычислений

    На заре развития компьютерных технологий все задачи обрабатывались CPU — центральным процессором: и вычисления, и передача звука, и обработка запросов видеокарты, и вывод изображения на экран. Ни о какой мультизадачности и речи не было: запуск двух программ одновременно тормозил работу компьютера вплоть до зависания.

    Компьютерное системы развивалось — появились интегрированные видеокарты и дискретные. Усложнялись и задачи, которые видеокартам предстояло решать. В итоге видеокарты обзавелись собственным процессором — GPU. Графический процессор (он же видеопроцессор и графический ускоритель) занят параллельными однотипными вычислениями, связанными, как ясно из названия, с графикой. Так, благодаря GPU на экране четко отображаются статические (чертежи, фото, схемы и т. п.) и динамические (видео, 3D-анимация, видео и т. п.) объекты в высоком разрешении.

    CPU и GPU: в чем разница?

    Самое важное отличие CPU от GPU — в способе потоковой обработки операций, который обусловлен функциональными особенностями процессоров. Так, CPU выполняет операции только последовательно — одну за другой. Срочные задачи с высоким приоритетом могут быть внедрены, однако им тоже придется «встать в очередь». Каждый следующий шаг выполняется после завершения предыдущего и основан на полученных в прошлом результатах. Поэтому если на одном из этапов возникает ошибка, то программа крашится, то есть прекращает работу.

    Современные процессорные платы — многоядерные. Каждое из ядер обрабатывает информацию последовательно внутри одного потока. Иначе говоря, разные задачи выполняются одновременно в разных потоках (при этом выполнение задач в каждом потоке по-прежнему последовательное) — так получается добиться многозадачности.

    В GPU архитектура такова, что в процессоре много ядер, и они объединены в блоки. При этом ядра работают по абсолютно иному принципу, нежели в CPU: операции выполняются параллельно. Графический процессор действительно решает задачи одновременно в несколько потоков. Так что ошибка в одном потоке, не приводит к сбою и закрытию программы. Благодаря этому GPU с легкостью обеспечивают высокую (в восемь раз выше, чем у CPU) производительность вычислений.

    Доступ к памяти и взаимодействие с ней у CPU и GPU также разительно отличаются. Графический процессор не требует емкой памяти, а запись данных на видеокарту и последующее их чтение — это отдельные процесс, которые отнимают время и ресурсы. Впрочем, скорее всего, в ближайшее время эта проблема может быть решена — активно разрабатываются новые, более быстрые методы взаимодействия GPU с видеопамятью.

    Где нужен GPU

    Графические процессоры изначально были созданы для обработки тяжелой графики. Но их высокая производительность благодаря математическим алгоритмам, аналогичным рендерингу, позволяет применять GPU в множестве не связанных с графикой проектов.

    Среди задач, которые решают GPU:

    • рендеринг видео;

    • разработка компьютерных игр, а также различных симуляторов;

    • вычисления в рамках научных исследований (например, в области молекулярной химии, математике, теории вероятностей);

    • статистические расчеты и построение прогностических моделей;

    • тренировка искусственного интеллекта и нейронных сетей;

    • · криптография и криптоанализ;

    • визуализация, в том числе 3D-моделирование и дизайн;

    • анализ и обработка больших данных.

    Для чего нужен виртуальный GPU-сервер

    Виртуальные серверы (VPS) позволяют сэкономить немало средств, поскольку их аренда стоит меньше, чем аренда физического оборудования. Ну а VPS с GPU-картой — это сочетание высокой производительности и относительно низкой стоимости.

    Виртуальный сервер представляет собой продукт виртуализации, или эмуляции, на физическом сервере. Посредством гипервизора и специального ПО на физическом сервере создают изолированные друг от друга виртуальные. Все VPS используют мощности своей физической «базы»¬ — память и ядра физического сервера оказываются распределены между VPS.

    Благодаря развитию технологий гипервизор стали применять и для создания виртуальных GPU — vGPU. vGPU разворачивают точно так же, как и VPS: на базе физического графического процессора сервера.

    Для чего нужен облачный GPU-сервер

    Чаще всего облачный GPU-сервер представляет собой облачный сервис на базе виртуализации с графическим ускорителем.

    Как и в остальных случаях, GPU позволяет облаку работать быстрее, обеспечивает высокую надежность и отказоустойчивость среды. Поэтому облачные решения с GPU востребованы при создании единой виртуальной рабочей среды, а также используются при разработке игр и основанных на искусственном интеллекте веб-приложений, в научных проектах и при видеостриминге.

    И что же в итоге?

    Как показывает практика, использование видеокарт для разного рода вычислений открыло новую эру в IT — эру небывалой скорости, мощности и надежности. Вот почему хостинг GPU-серверов так востребован. Оборудование с графическими процессорами предлагает немало компаний. Выбирая хостинг-провайдера обратите внимание не только на то, что он предлагает и на цены, но и на репутацию компании и отзывы клиентов. Например, HOSTKEY уже больше 15 лет предоставляет хостинга-услуги в Нидерландах, США и России. В парке компании — свыше 5000 единиц оборудования, все дата-центры имеют класс надежности TIER III, благодаря чему бесперебойная и быстрая работа и сохранность данных гарантированы. Кроме того, хостер предлагает привлекательные цены, широкий спектр готовых решений, бесплатную базовую DDoS-защиту и многое другое.

    HOSTKEY Выделенные серверы в Европе, России и США Готовые выделенные серверы и серверы индивидуальных конфигураций на базе процессоров AMD, Intel, карт GPU, Бесплатной защитой от DDoS -атак и безлимитный соединением на скорости 1 Гбит/с 30
    4.3 48 48
    Upload