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Hochleistungs-Workloads und Künstliche Intelligenz

NEUE TECHNIKEN VERÄNDERN ALLES, WARTEN IST KEINE OPTION, DER ZUG ROLLT ...

Deep Learning ist das am schnellsten wachsende Segment im Bereich Maschinelles Lernen/ Künstliche Intelligenz. Es ermöglicht die Entwicklung komplexer, mehrschichtiger Algorithmen auf Basis von Deep Neural Networks (DNN). Deep Learning ermöglichte den Durchbruch in den Bereichen Objekt-, Gesichts-, Bild-/Sprachenerkennung, maschinelle Übersetzung, Big Data-Analyse und Verarbeitung natürlicher Sprache. Die transformative Wirkung von Deep Learning beeinflusst viele Branchen wie Sicherheit, Social Media, Einzelhandel, Finanzen und Industrie 4.0/IoT (Internet of Things). Dies führt zu einer grundlegend neuen Denkweise über Daten, Technologie, Produkte und Dienstleistungen.

Moderne High Performance Computing (HPC) Rechenzentren sind der Schlüssel zur Lösung einiger der wichtigsten wissenschaftlichen und technischen Herausforderungen der Welt. Die NVIDIA® Tesla® Accelerated Computing Plattform versorgt diese modernen Rechenzentren mit den branchenführenden Anwendungen zur Beschleunigung von HPC- und KI-Workloads.

SYSGEN HAT MEHR ALS 20 JAHRE IT-ERFAHRUNG IN FORSCHUNG UND ENTWICKLUNG

NVIDIA ELITE PARTNER

Starke Partnerschaft mit NVIDIA, dem führenden Entwickler von HPC- und
​​​​​​​Deep Learning-Hardware und -Software.

SUPERMICRO ELITE PARTNER

Supermicros NVIDIA Tesla-unterstützte SuperServer® etablieren Supermicro als den wahren Weltmarktführer für High-Performance, Enterprise-Class SuperComputing und GreenIT.

Beegfs Partner

dem führenden Parallel Cluster File System,
​​​​​​​das für hohe Leistung und sehr hohe Fehlertoleranz entwickelt wurde

Sysgen

sysGen bietet komplette Cluster- und Deep-Learning-Lösungen, einschließlich fortschrittlicher Management-Software als schlüsselfertige Lösung.

Mit CUDA und OpenCL stehen zwei GPU-Programmierumgebungen zur Verfügung, die den Einsatz von GPUs für parallelisierbare Anwendungen ermöglichen:
  • CUDA ist die proprietäre Programmierumgebung von NVIDIA zur Unterstützung der eigenen Hardware. Sie enthält eine C-basierte Programmiersprache.
  • OpenCL wurde ursprünglich von Apple entwickelt, wird aber heute von der Khronos Group verwaltet, die eine Reihe von offenen Standards im Bereich der audiovisuellen Medien pflegt. OpenCL ist ein offener Standard, der Hardware verschiedener Hersteller unterstützt, einschließlich Desktop- und Laptop-GPUs von AMD/ATI und NVIDIA. Für den Fall, dass ein unterstützter Grafikprozessor nicht verfügbar ist, sorgt OpenCL dafür, dass geeignete Anwendungen auf der Fallback-Host-CPU ausgeführt werden.
  • CUDA ist die ausgereiftere Umgebung und verfügt über einfach zu verwendende High-Level-APIs. OpenCL hat den Vorteil des offenen Standards. Intel hat angekündigt, dass es OpenCL auf zukünftigen CPU-Produkten unterstützen wird.
  • Sowohl CUDA als auch OpenCL werden von den wichtigsten Betriebssystemen (Windows, Linux und MacOS) unterstützt.
Zuverlässigkeit, Leistung und Effizienz:
  • Leistung: Bis zu 16 über NVSWITCH verbundene GPGPU-Karten für maximale Rechenleistung: NVIDIA NVSwitch ist die erste On-Node-Switch-Architektur, die 16 vollständig verbundene GPUs in einem einzigen Serverknoten unterstützt und die gleichzeitige Kommunikation zwischen allen acht GPU-Paaren mit unglaublichen 300 GB/s ermöglicht. Diese 16 GPUs können als ein einziger groß angelegter Beschleuniger mit 0,5 Terabyte vereinheitlichtem Speicherplatz und 2 petaFLOPS an Deep-Learning-Rechenleistung verwendet werden.
  • Max. Bandbreite: 6x PCI-E 3.0 x16,1x PCI-E 3.0 x8 oder andere flexible Konfigurationen
  • System-Management: Server-Management & GPGPU-Statusüberwachung über IPMI 2.0
  • Ausfallsicherheit: Redundante Netzteile und intelligente Kühlungssteuerung
  • EFFIZIENZ: Herausragende Systemarchitektur zur Optimierung der TCO, mit Platin-Netzteilen, moderner Kühlung und High-End-Mainboard-Komponenten