GPU Center

GPU Center

NVIDIA

GPU ile hızlandırılmış bilgi işlem, grafik işleme biriminin (GPU) bir CPU ile birlikte kullanılarak derin öğrenme, yapay zeka, analiz ve mühendislik uygulamalarının hızlandırılmasıdır.

2007 yılında öncülüğünü NVIDIA'nın yaptığı GPU hızlandırıcılar, dünya genelinde devlet laboratuvarları, üniversiteler, kurumlar, küçük ve orta işletmelerin enerji verimli veri merkezlerini güçlendirmektedir. Yapay zekadan otomobillere, insansız hava araçlarından, robotlara kadar çeşitli uygulamaları hızlandırmada büyük bir rol oynarlar.

NVIDIA TESLA V100S ile Derin Öğrenme Eğitimi

Dünyanın en güçlü GPUsu NVIDIA V100S derin öğrenme, yapay zeka, makina öğrenmesi, Yüksek Başarımlı Hesaplama(HPC) için özel tasarlandı. Veri uzmanlarının verimliliği ve akıllı uygulamaların piyasaya sunulması giderek daha karmaşık olan modellerin eğitimi için gereken sürenin azalmasına bağlıdır.

Tesla V100S ile güçlendirilmiş sunucular, aylar süren derin öğrenme eğitimini, saatlere indirmek için yeni NVIDIA VOLTA mimarisini kullanır. V100S MLPerf yapay zeka hız testinde en güçlü, ölçeklenebilir, esnek hesaplama platformu olduğunu gösterdi.

PCIe için NVIDIA Tesla V100S

Volta platformu 600 üstünde HPC uygulamasında ve her türlü derin öğrenme uygulamlarında masaüstünden , sunucu ve bulut mimarilerine kadar üstün performans sunar.

HPC veri merkezleri, uzmanların ve araştırmacıların kısıtlı bir bütçe dahilinde sürekli artan bilgi işlem gereksinimlerini desteklemelidir. Çok sayıda bilgi işlem düğümü kullanan eski yaklaşım, maliyetleri önemli ölçüde artıran, ancak veri merkezi performansının aynı derecede yükseltmeyen geniş ara bağlantı yükü gerektirir.

PCIe için Tesla V100S; karma iş yüküne sahip HPC veri merkezileri için yarım raf boyutlarında CPU düğümünü, geniş bir dizi HPC uygulamasında aynı performansı sunan tek bir hızlandırılmış düğümle değiştirmeyi mümkün kılar. Çeşitli sektörlerden 400’den fazla hızlandırılmış HPC uygulaması sayesinde tüm HPC müşterileri artık paradan tasarruf ederken iş yüklerindeki belirgin performans artışından yararlanabilir.

GPU ile hızlandırılmış bilgi işlem uygulamanın, işlem ağırlıklı kısımlarını GPU'ya yüklerken kodun geri kalanının CPU tarafından işlenmesini sağlar. Kullanıcıya yansıyan yanı ise uygulamaların çok daha hızlı çalışmasıdır.
ÖZELLİKLER TESLA K40 TESLA K80 TESLA P100 TESLA V100 TESLA V100 SXM2 TESLA V100S A100 SXM2 A100 PCIe
GPU Hesaplama Uygulamaları Rezervuar simülasyonu, CAE, Moleküler dinamik, Sayısal Analitik, Hesaplamaya Dayalı Görüntüleme, Sismik analiz Rezervuar simülasyonu, CAE, Moleküler dinamik, Sayısal Analitik, Hesaplamaya Dayalı Görüntüleme, Sismik analiz Derin öğrenme, CAE, Moleküler dinamik, Sayısal Analitik, Hesaplamaya Dayalı Görüntüleme Derin öğrenme, CAE, Moleküler dinamik, Sayısal Analitik, Hesaplamaya Dayalı Görüntüleme Derin öğrenme, CAE, Moleküler dinamik, Sayısal Analitik, Hesaplamaya Dayalı Görüntüleme, Yapay Zeka, AI Derin öğrenme, CAE, Moleküler dinamik, Sayısal Analitik, Hesaplamaya Dayalı Görüntüleme, Yapay Zeka, AI Derin öğrenme, CAE, Moleküler dinamik, Sayısal Analitik, Hesaplamaya Dayalı Görüntüleme, Yapay Zeka, AI Derin öğrenme, CAE, Moleküler dinamik, Sayısal Analitik, Hesaplamaya Dayalı Görüntüleme, Yapay Zeka, AI
En yüksek çift hassasiyet kayar nokta performansı 1.43 TFlops 2.91 TFlops 9.3 TFlops 14 TFlops 15.7 TFlops 16.4 TFlops 19.5 TFlops 19.5 TFlops
En yüksek tek hassasiyet kayar nokta performansı 4.29 TFlops 8.74 TFlops 4.7 TFlops 7 TFlops 7.8 TFlops 8.2 TFlops 9.7 TFlops 9.7 TFlops
Bellek bant genişliği 288 GB/sn 480 GB/sn 717 GB/sn 897 GB/sn 900 GB/sn 1134 GB/sn 1555 GB/sn 1935 GB/sn
Bellek boyutu 12 GB 2 x 12 GB 16 GB 32 GB 32 GB 32 GB 40 GB 80 GB
CUDA Core 2880 2 x 2496 3584 5120 5120 5120 6912 6912
Tensor Core - - - 640 640 640 1248 624
* Tablo tam görünümü için, mobil cihazın ekranını yan çeviriniz.
İletişime Geçin
1
Cumartesi Günü de Çalışıyoruz
Cumartesi de 09.30-14:30 Çalışıyoruz
Cumartesi Günleri de 09:30 - 14:30 Saatlerinde Çalışıyoruz
We work on Saturdays too