Сервер с графическим процессором GPU

Тариф	Процессор	Видеокарта	Память	Диск	Трафик	Месяц ₽
GPU-1 2× Intel Xeon E5-2637v2	8 ядер 3.5 ГГц	1× GTX 1080 8 ГБ GDDR5X	32 Гб DDR3 ECC 1066 МГц	2× 120 Гб SSD	1 Гбит/с - 30 Тб 100 Мбит/с - без лимита	14999 Заказать
GPU-2 2× Intel Xeon E5-2637v2	8 ядер 3.5 ГГц	1× Tesla K40 12 ГБ GDDR5	32 Гб DDR3 ECC 1066 МГц	2× 120 Гб SSD	1 Гбит/с - 30 Тб 100 Мбит/с - без лимита	16999 Заказать
GPU-5 2× Intel Xeon E5-2637v2	8 ядер 3.5 ГГц	8× GTX 1080 64 ГБ GDDR5X	32 Гб DDR3 ECC 1066 МГц	2× 120 Гб SSD	1 Гбит/с - 30 Тб 100 Мбит/с - без лимита	79999 Заказать
GPU-4 2× Intel Xeon E5-2637v2	8 ядер 3.5 ГГц	8× Tesla K40 96 ГБ GDDR5	32 Гб DDR3 ECC 1066 МГц	2× 120 Гб SSD	1 Гбит/с - 30 Тб 100 Мбит/с - без лимита	99999 Заказать

Почему именно GPU

GPU (графический процессор) имеет массово-параллельную архитектуру по сравнению с обычным процессором. Эта конструкция, изначально предназначенная для обработки вычислений только для компьютерной графики (OpenGL / Direct3D), была адаптирована к языкам программирования, таким как CUDA или OpenCL, для выполнения вычислений в приложениях, которые традиционно обрабатываются центральным процессором.

Таким образом, для приложений, требующих большого количества параллельных задач (обработка изображений, биоинформатика, объемные данные ... ) архитектура графического процессора подходит как нельзя лучше, и может значительно ускорить обработку этих расчетов, которые часто являются очень ресурсоемкими.

С помощью видеокарт вы можете развертывать виртуализированные инфраструктуры, обеспечивающие ускоренное срабатывание и интерактивность для продвинутых пользователей, включая дизайнеров, оформителей и инженеров. Карты обеспечивает гибкость инфраструктуры виртуального рабочего стола (VDI), а также высокие графические характеристики, необходимые для 3D-приложений. Наконец, графический процессор карты также может выполнять ресурсоемкие операции, например, кодирование видео или анализ данных.

// Примеры использования

Видео

CUDA ядра видеокарты обрабатывают параллельные рабочие нагрузки для ускоренного кодирования видео.

3D рендеринг

Обуздайте вычислительную мощность GPU для генерации анимации/изображения.

Разработка

Эффективное использование вычислительной мощности для разработки и тестирования Ваших приложений CUDA/OpenCL.

VDI

Совместите технологии Nvidia с ведущими на рынке гипервизорами для построения инфраструктуры высокопроизводительных виртуальных рабочих столов.

3D Облако

Обеспечьте своих пользователей (архитекторов, дизайнеров) удаленными рабочими местами для их 3D-приложений.

Облачные игры

Подключите графический процессор к облаку для размещения приложений с высокими требованиями, как, например, онлайн-игры.

Высокопроизводительные вычисления

Раскройте потенциал возможностей CUDA/OpenCL карты для ускорения обработки Ваших HPC-приложений.

Машинное обучение

Воспользуйтесь вычислительной мощностью графического процессора для оптимизации методов машинного обучения.

Биоинформатика

Используйте ядра GPU для параллельной обработки ваших биоинформационных данных.

Аренда сервера GPU

GPU cервер (сервер с графическим процессором) имеет массово-параллельную архитектуру по сравнению с обычным процессором. Эта конструкция, изначально предназначенная для обработки вычислений только для компьютерной графики (OpenGL / Direct3D), была адаптирована к языкам программирования, таким как CUDA или OpenCL, для выполнения вычислений в приложениях, которые традиционно обрабатываются центральным процессором.
Таким образом, для приложений, требующих большого количества параллельных задач (обработка изображений, биоинформатика, объемные данные) архитектура графического процессора подходит как нельзя лучше, и может значительно ускорить обработку этих расчетов, которые часто являются очень ресурсоемкими.

VDI и Высокопроизводительные вычисления

Совместите технологии Nvidia с ведущими на рынке гипервизорами для построения инфраструктуры высокопроизводительных виртуальных рабочих столов.
Раскройте потенциал возможностей CUDA/OpenCL карты для ускорения обработки Ваших HPC-приложений.

3D Облако и Облачные игры

Обеспечьте своих пользователей (архитекторов, дизайнеров) удаленными рабочими местами для их 3D-приложений.
Подключите графический процессор к облаку для размещения приложений с высокими требованиями, как, например, онлайн-игры.

Машинное обучение и Биоинформатика

Воспользуйтесь вычислительной мощностью графического процессора для оптимизации методов. машинного обучения.
Используйте ядра GPU для параллельной обработки Ваших биоинформационных данных.