Die leistungsoptimierten 4U SuperServer 6049GP-TRT-Systeme von Supermicro unterstützen bis zu 20 NVIDIA Tesla T4 PCI-E GPU-Beschleuniger und erhöhen so die Dichte von GPU-Serverplattformen für großflächige Rechenzentrumsimplementierungen mit Deep-Learning- und Inferenzanwendungen erheblich. Mit dem zunehmenden Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedenen Branchen steigt der Bedarf an hochdichten, für Inferenz optimierten Servern. Die 6049GP-TRT-Plattform eignet sich ideal für den Übergang vom Deep-Learning-Training und neuronalen Netzen zum Einsatz von KI in realen Anwendungen wie Gesichtserkennung und Sprachübersetzung.
Supermicro bietet eine komplette Familie von 4U-GPU-Systemen, die auch die hocheffiziente Tesla T4 unterstützen. Diese wurde entwickelt, um Inferenz-Workloads auf jedem Scale-Out-Server zu beschleunigen. Die hardwarebeschleunigte Transcodierungs-Engine des Tesla T4-Systems kann mehrere HD-Videostreams in Echtzeit verarbeiten und ermöglicht die Integration von Deep Learning in die Videotranscodierungspipeline, wodurch weitere intelligente Videoanwendungen möglich werden. Da Deep Learning unsere Welt wie kein anderes Computermodell bisher prägt, werden immer komplexere neuronale Netze mit exponentiell größeren Datenmengen trainiert. Um die gewünschte Reaktionsfähigkeit zu erreichen, werden diese Modelle auf den leistungsstarken GPU-Servern von Supermicro eingesetzt und bieten so eine erstklassige Leistung für Inferenz-Workloads.
Speicherlösungen für Künstliche Intelligenz: Architektur, Engpässe und die neue Generation von SSDs
Die Beschleunigung von Projekten im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) – insbesondere beim Training großer Basismodelle und der großflächigen Bereitstellung von Inferenz – definiert die Speicherarchitektur von Rechenzentren neu. Noch vor fünf Jahren bestand die Herausforderung hauptsächlich darin….
