Серверы — важнейшая часть современной IT-инфраструктуры. Именно благодаря им работают все сайты, платежные системы, онлайн сервисы такси, доставки еды, интернет-магазины, социальные сети и все то, что так нравится человеку. Количество активных пользователей и доступных возможностей в сети постоянно растет, что создает необходимость создавать все более производительные и быстрые серверные машины. Именно поэтому все чаще для реализации сложных проектов используются серверы с GPU или серверы с видеокартой, отличающиеся повышенными рабочими параметрами. Рассмотрим подробнее, что это такое и в чем их особенности.
Содержание
- Использование видеокарт для вычислительных задач
- Сферы применения
- Чем отличаются GPU и CPU серверы
- Почему стоит арендовать GPU-сервер
Использование видеокарт для вычислительных задач – выгодно и эффективно
Одним из наиболее производительных и энергоемких компонентов любого гаджета и компьютера является графический процессор, или видеокарта. Это устройство, которое создано для одновременной обработки параллельных потоков данных, поэтому оно способно выполнять сразу множество задач. Именно это отличает GPU-сервер от серверов без видеокарт и дает ему значительный прирост производительности при обработке специализированных задач.
Вот основные причины, почему видеокарты активно используются для организации серверов и вычислительных задач:
- Главная причина – GPU имеют много ядер в своей структуре, к примеру, CUDA и тензорные ядра в продуктах NVIDIA, и специализированные протоколы обработки данных, что дает им возможность эффективно выполнять параллельные задачи в больших объемах. А именно это и нужно при работе серверов, которые обслуживают множество специализированных запросов пользователей;
- Повышение скорости работы. Много решаемых на серверных машинах задач получают существенный прирост в производительности за счет применения графических процессоров. Перечислим лишь самые популярные варианты применения GPU серверов: машинное обучение и системы искусственного интеллекта, обработка больших массивов данных, криптография, высокопроизводительные вычисления, работа с 3D-графикой;
- Эффективное использование энергии. Видеокарты отличаются большей энергоэффективностью при выполнении определённых серверных задач по сравнению с теми же центральными процессорами. Они обеспечивают большую вычислительную мощность при относительно низком энергопотреблении.
Также разработчики и крупные компании все чаще выбирают GPU-серверы для задач обработки данных большого объема, что важно для банковского сектора, криптовалют, медицины, научных задач.
Сферы применения
Везде, где необходима высокая производительность при обработке больших массивов данных, стараются использовать именно физический GPU-сервер. Так как вычисления в общем становятся все более сложными и масштабными, то и спрос на подобные серверы растет повсеместно. Сегодня их уже активно применяют в таких областях:
- Видеомонтаж и графический дизайн. При обработке эффектов для видео, клипов, фильмов и игр, рендеринге 3D моделей, монтаже видео GPU обеспечивает значительное увеличение скорости работы;
- Финансы, включая криптовалюту. В этой сфере деятельности активно проводится моделирование поведения рынков и трейдеров, проводится прогнозирование курса валют, финансовый анализ рынков и отдельных компаний. Все эти задачи требуют большой вычислительной мощности;
- Большие данные или Big Data. Вычисления с большими массивами однотипных данных активно проводятся в научных исследованиях, к примеру: в CERN при обработке результатов экспериментов на ускорителе частиц; в медицине; в банковской сфере, ведь здесь приходится работать с миллионами клиентов и большими массивами информации;
- Игровая индустрия. Разработчики игр для ПК и смартфонов активно используют такие серверы для создания и тестирования своих проектов. Более того, начинают появляться сервисы, которые предлагают обладателям не слишком мощных компьютеров запускать самые современные игры удаленно – здесь также используются, в том числе, и GPU-серверы.
Помимо этого, данные серверы имеют хороший спрос в научной сфере, при выполнении сложного моделирования и расчетов, при обучении и тренировке нейронных сетей и ИИ и других задач.
Чем отличаются GPU и CPU серверы: основные моменты
Мы выяснили, для чего нужен сервер с GPU, теперь стоит рассмотреть вопрос, в чем же отличия у этого типа серверов с классическими серверами на CPU. Основные различия между ними по следующим факторам:
- Архитектура. Обычные процессоры создаются в первую очередь для выполнения последовательных задач, запуска операционной системы, приложений, выполнения цепочек сценариев. Видеокарты же обладают многочисленными вычислительными ядрами, задача которых – параллельно обрабатывать много потоков данных;
- Количество ядер. CPU традиционной архитектуры х86 имеют в структуре 1-144 ядер высокой производительности, возможно несколько больше в самых новейших моделях, а GPU может иметь тысячи небольших ядер, поэтому они больше подходят для массовой параллельной обработки больших массивов данных;
- Объем доступной памяти. В то время, как классические процессоры имеют кэш-память в среднем на уровне нескольких мегабайт — встроенная память видеокарты имеет многие гигабайты, что обеспечивает возможность более быстрого выполнения разных объемных задач, к примеру, при работе с графикой или большими данными, ИИ.
Есть и более специфические особенности каждого варианта чипа, к примеру, в то время, как CPU программируются на стандартных языках типа C++ или Python, для видео чипов есть собственные языки – OpenCL, CUDA и т.д.
Почему стоит арендовать GPU-сервер и в чем преимущества перед покупкой
Для чего же нужен сервер с видеокартой рядовому пользователю или небольшой компании? Этот элемент IT-инфраструктуры можно смело арендовать, если перед вами стоят следующие задачи:
- Выполнение сложных графических вычислений, к примеру, если человек или фирма занимается 3D разработкой и создает компьютерные игры, трехмерные модели объектов;
- Для обработки видео. Видеоблогерам или сервисам по видеомонтажу такие серверы потребуются для выполнения обработки видеофайлов, ведь на обычном процессоре этот процесс может занимать много часов;
- Майнинг. Эта сфера деятельности в последние годы немного притихла, так как в игру вступили огромные китайские майнинг-фермы, с которыми обычному человеку конкурировать невозможно. Но, тем не менее, для интересующихся этим вопросом, майнинг в основном реализовывают на базе GPU;
- Запуск игровых виртуальных сервисов. Если задача компании – обеспечить своим пользователям качественный игровой процесс по удаленному доступу, то здесь GPU-сервер будет вне конкуренции. Пользователи со слабым «железом» смогут заходить и запускать тяжелые игры и приложения по подписке.
- Удаленные рабочие места VDI.
О преимуществах таких серверов уже упоминалось выше – это максимальная производительность при решении сложных задач, в первую очередь, при обработке графики, стабильность работы даже при высоких регулярных нагрузках, возможность легкой масштабируемости под нужды арендатора, возможность задать индивидуальную конфигурацию каждому такому серверу с учетом конкретных нужд заказчика. Также важные преимущества: надежная защита от DDoS-атак конкурентов и хакеров и возможность сэкономить на самостоятельной покупке дорогих видеокарт под свой проект.
В качестве заключения скажем, что облачный GPU-сервер – важный объект мира вычислительных технологий, который с развитием IT-индустрии используется все более активно максимально широким кругом заинтересованных лиц и компаний.