As GPUs de data center de nível empresarial ajudam as organizações a aproveitar os recursos de processamento paralelo por meio de atualizações de hardware. Isso ajuda as organizações a acelerar fluxos de trabalho e aplicativos com uso intensivo de gráficos, mas os administradores ainda estão encontrando novas maneiras de usar GPUs.
Os engenheiros projetaram originalmente os chips GPU para descarregar qualquer processamento gráfico da CPU. As GPUs suportaram aplicativos gráficos e encontraram um caso de uso de nicho na indústria de jogos.
Depois que a tecnologia foi estabelecida, as organizações começaram a usar GPUs para oferecer suporte a infraestrutura virtualizada e usuários avançados.
As empresas começaram a usar GPUs regularmente para aplicativos de computação de alto desempenho (HPC) e IA.
Muitas organizações usam servidores baseados em GPU para desenvolvimento de IA, mas as implantações de HPC são mais comuns em universidades, laboratórios de pesquisa e empresas com necessidades específicas de computação.
Os casos de uso de HPC mais tradicionais estão nos setores científicos, mas a tecnologia também é útil para setores como finanças e saúde.
Para atender aos requisitos de aplicativos como HPC, virtualização e IA, as organizações devem ter a estrutura adequada para oferecer suporte a um grande número de servidores baseados em GPU.
Adotando GPUs no data center
As organizações devem instalar uma arquitetura de GPU de data center que seja poderosa o suficiente para oferecer suporte a vários usuários e fornecer largura de banda suficiente para todos na rede.
Oferecer um bom desempenho exige que os administradores estimem o número de usuários por GPU, mas também os requisitos de cada usuário, um fluxo de trabalho pode precisar de mais memória ou armazenamento do que outro.
O uso e o gerenciamento otimizados da GPU permitem que os administradores descarreguem as cargas de trabalho de processamento gráfico mais intensas e liberem a CPU para um desempenho mais consistente com aplicativos de baixa largura de banda.
Entretanto, a adição de GPUs altera os requisitos de energia, aquecimento e resfriamento. A atualização do fornecimento de energia em um data center legado também é algo que as organizações precisam considerar, mas o custo e o tempo são mais um fator do que a dificuldade de atualização.
O software é outro componente importante da adoção da GPU do data center
Você pode ter o hardware mais poderoso do mundo, mas se não tiver software para usar esses núcleos de maneira inteligente, eles ficarão ociosos. Definitivamente, você precisa de um software para acompanhar o hardware.
Na prática, o software precisa de um código que saiba direcionar os cálculos aos recursos da GPU, em vez de apenas usar a CPU para processamento.
A plataforma de computação paralela e o modelo de programação facilitam para os programadores adicionar extensões com base em palavras-chave. Embora os administradores do data center geralmente não codifiquem o software diretamente, é útil saber sobre gerenciamento e balanceamento de carga de trabalho.
O desenvolvimento de software é um desafio que as startups enfrentam. Eles têm o hardware, mas precisam garantir que haja uma camada de abstração de software disponível.
A falta de membros da equipe com habilidades para criar uma camada de software complica a capacidade das organizações de adotar GPUs de data center.
Apesar do desafio, o mercado tem um grande potencial
Conforme a computação baseada em GPU cresce nas organizações, alguns soluções inovadores, incluindo carros autônomos, IA e criptomoeda, surgem em um mercado em franca expansão.
Inteligência Artificial é um campo vasto e muito quente e há muitos investimentos em andamento agora, não apenas de grandes empresas de computação, mas também nos investimentos de capital de risco.
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