Сегодня IT-инфраструктура представлена самым разным оборудованием для проведения вычислений. В этом плане самую лучшую производительность имеют GPU-серверы. В обычных серверах вычислительные мощности видеокарты для сервера были неважны, так как его задача состояла в хранении информации и быстрой возможности ею воспользоваться. В случае же с GPU-серверами все несколько иначе, так как задачи таких устройств состоят в другом. Рассмотрим, что собой представляет подобные сервера, какие у них отличительные особенности и задачи, а также некоторые сопутствующие моменты.
Содержание
- Что такое GPU-сервер и для чего их используют
- В чем разница между CPU и GPU
- Как устроен виртуальный сервер с видеокартой
- Какую видеокарту выбрать для сервера
Что такое GPU-сервер и для чего их используют
Аббревиатурой GPU называют обычно видеокарты, или графические процессоры, задача которых – обработка визуальных данных. Они далеко не всегда ассоциируются только с играми и графикой. В последние десятилетия графические ускорители стали незаменимыми компонентами в мире вычислений и обработки данных. Одним из ключевых элементов, способствующих расцвету вычислительной мощности графических процессоров, являются GPU-серверы. Давайте разберемся, для чего они нужны и какие задачи они могут решать.
Существует множество задач, для которых используются серверы с GPU. Вот основные и наиболее важные направления:
- Машинное обучение и искусственный интеллект. Серверы с видеокартами нашли широкое применение в сфере машинного обучения и развития искусственного интеллекта, что является сейчас острием хай-тека. Эти технологии требуют огромных вычислительных мощностей для обучения моделей на больших объемах данных. GPU, спроектированные для параллельных вычислений, значительно ускоряют процесс обучения нейронных сетей и других алгоритмов машинного обучения. Вспомним, как происходит рендеринг изображений по ключевым словам пользователей – это огромная тяжелая работа, для которой нужны очень серьезные вычислительные мощности;
- Обработка данных. Большие объемы данных стали неотъемлемой частью крупного онлайн-бизнеса и других сфер деятельности. Такие серверы могут быть использованы для анализа данных, обработки изображений и видео, а также для выполнения сложных математических операций. Это особенно полезно в таких областях, как финансы, медицина и научные исследования, где роль моделирования и прогнозирования становится все выше с каждым годом;
- Геймдевелопмент. Разработчики видеоигр также активно применяют GPU-серверы и возлагают на них множество задач – создание и тестирование игровых движков, визуализацию игровых миров и разработку графических эффектов. Высокая производительность графических процессоров позволяет создавать потрясающие игровые разработки, которые впечатляют и привлекают миллионы пользователей и приносят прибыль разработчикам;
- Рендеринг и 3D-моделирование. Профессиональные дизайнеры в области 3D-графики и анимации применяют рассматриваемый тип серверов для рендеринга сложных сцен и создания реалистичных 3D-моделей виртуальных объектов. Благодаря своей вычислительной мощности, видеокарты способны обрабатывать множество текстур, освещение и тени, что ускоряет процесс создания визуальных эффектов.
И это далеко не все сферы, где применяются серверы с видеокартой. Они также очень важны в криптовалютной сфере, при визуализации различных вычислений, научных исследованиях в самых разных областях.
В чем разница между CPU и GPU
Многие неопытные пользователи и начинающие разработчики могут задаваться вопросом – в чем разница между CPU и GPU? На самом деле, разница очень существенна по многим пунктам:
- Функциональное предназначение. CPU является «мозгом» компьютера и отвечает за общее управление вычислениями и выполнение разнообразных задач, таких как запуск программ, управление операционной системой, работа с файлами и сетями. Он спроектирован для общего назначения и хорошо подходит для последовательных вычислений и выполнения задач, требующих высокой частоты тактов и низкой задержки. А вот GPU, с другой стороны, спроектирован специально для выполнения параллельных вычислений, связанных с графикой и обработкой данных. Главная задача этих процессоров – ускорение графических операций, таких как отрисовка 2D и 3D графики, обработка текстур, а также выполнение параллельных задач, включая машинное обучение и научные вычисления;
- Архитектура. CPU обычно имеет несколько ядер (от 2 до 8-10) с высокой производительностью каждого из них. Он оптимизирован для выполнения сложных последовательных инструкций, а GPU обладает значительно большим числом (сотни и даже тысячи) ядер, но они менее производительны по сравнению с ядрами ЦП. Эти ядра оптимизированы для параллельных вычислений и могут одновременно обрабатывать множество мелких задач;
- Производительность. В случае с CPU основная вычислительная мощность лежит в его способности обрабатывать сложные и разнообразные задачи. Это делает его идеальным для выполнения однопоточных задач, таких как запуск приложений и операции с памятью. Графический процессор же является более производительным в задачах, которые можно параллельно разбить на множество мелких вычислений. Он может быть гораздо быстрее ЦП в областях, таких как графические вычисления, машинное обучение и научные симуляции.
Это лишь основные различия между этими двумя типами вычислительных процессоров. Общий вывод состоит в том, что там, где нужно решать массу мелких задач с графикой, которые можно разбить на отдельные вычислительные потоки, лучше справляется именно GPU.
Как устроен виртуальный сервер с видеокартой
В общем случае, они имеют такие отличительные особенности в плане своего устройства:
- В основе виртуального GPU-сервера лежит физический сервер, который обычно оснащен несколькими высокопроизводительными графическими процессорами (видеокартами) и множеством центральных процессоров (CPU). Этот сервер также имеет большой объем оперативной памяти и быстрое сетевое соединение;
- Для создания виртуальных графических процессоров, мощности физических карт разделяются между виртуальными машинами. Это достигается с помощью специализированного программного обеспечения, такого как NVIDIA GRID, AMD MxGPU или других аналогичных решений. Это программное обеспечение позволяет виртуализировать GPU и предоставлять доступ к ним из виртуальных машин;
- Администраторы могут управлять выделенными ресурсами GPU для каждой виртуальной машины. Процесс в себя определение количества выделенных vGPU, объема видеопамяти, количества ядер и других характеристик, которые можно настроить для каждой виртуальной машины в зависимости от ее потребностей.
Помимо этого, устройство включает в себя поддержку работы гипервизоров типа XenServer или Microsoft Hyper-V, инструменты мониторинга и управления системой и другими важными вещами.
Какую видеокарту выбрать для сервера
Чтобы приобретенная карта удовлетворяла требованиям владельца или администратора сервера, она должна быть:
- Мощной. Лучше всего подойдут профессиональные карты типа NVIDIA Quadro или NVIDIA Tesla;
- Совместимой с сервером, к примеру, со слотом PCIe, материнской платой и другими компонентами системы;
- Имеющей необходимые серверные функции: поддержку установленной ОС, драйверов, ПО.
В качестве заключения отметим, что GPU-сервер – это важный элемент современной IT-инфраструктуры, без которого невозможно представить себе работу целых отраслей деятельности человека.
