GPU gewidmet Servers
Beschleunigen Sie Ihre Arbeitsbelastung mit der Leistung von dedizierten servers & NVIDIA Tesla GPUs.
Nutzen Sie die Leistung einer modernen Bereitstellungsinfrastruktur, die die Leistung von GPUs von Weltklasse nutzt. Neben Intel, NVIDIA und SuperMicro haben wir eine kostengünstige Lösung für paralleles Computing entwickelt. Unser Design kann mit jedem aktuellen System auf dem Markt für künstliche Intelligenz, Hochleistungsrechnen, Inferenz und Big Data mithalten. Grafikverarbeitungseinheiten sind zu einem zentralen Bestandteil der Infrastructure-as-a-Service-Bereitstellung geworden. Kombiniert mit der rohen Verarbeitungsleistung von Dedizierte ServerWir haben die umfassendste Lösung entwickelt, auf die Sie gewartet haben. Nutzen Sie die Zukunft der Rechenleistung heute.
Beschleunigen Sie Ihre Datenverarbeitung.
Beherrsche deine Welt.
Die nächste Generation von Rechenleistung
Die Fähigkeit zu träumen. Die Kraft, es Wirklichkeit werden zu lassen.
Grafikprozessoren (GPUs) sind die Spitzenreiter bei der Unterstützung der heute wachsenden Nachfrage nach infrastrukturparallelen Verarbeitungsfunktionen. Von künstlicher Intelligenz (KI) über maschinelles Lernen, Deep Learning, Big Data-Manipulation, 3D-Rendering bis hin zu Streaming ist der Bedarf an Hochleistungs-GPUs unbestreitbar. Diese Arten von Workloads überfordern in der Regel Allzweck-CPUs und führen zu kostenintensiven Bereitstellungsszenarien. GPUs zeichnen sich durch die Fähigkeit aus, mehrere Prozessorkerne zu nutzen und zu skalieren, um enorme Mengen gleichzeitiger Anweisungen zu verarbeiten.
Neuste Technologie
Beschleunigen Sie Ihre Workloads, überwinden Sie Rechenbarrieren und bewältigen Sie alle Datenverarbeitungsprobleme, indem Sie die Rohleistung dedizierter NVIDIA Tesla V100- und P40-GPUs nutzen.
Skalierbare Arbeitslasten
Skalieren Sie Ihre Bereitstellungen über mehrere Knoten hinweg mit flex1x bis 3x Tesla V100- oder P40-GPUs PCIe-System oder 4x bis 8x Tesla V100 SXM2, verbunden mit NVLink.
Kosten kontrollieren und sparen
Durch die Bereitstellung einer GPU-unterstützten Infrastruktur muss die Bank nicht beschädigt werden. Sparen Sie Kosten und kontrollieren Sie die Ausgaben, während Sie auf die neuesten NVIDIA GPU-Technologien zugreifen.
Kraft, die du fühlen kannst
Alle Teile, die Sie brauchen. Endlich zusammen.
Große Rechenaufgaben von heute werden durch Software gelöst, die auf den robustesten NVIDIA Tesla Volta- und Pascal-GPU-Architekturen ausgeführt wird. Die NVIDIA CUDA-Softwareplattform bietet Tools zur Unterstützung von Entwicklern, Wissenschaftlern, Ingenieuren und Analysten durch eine Vielzahl von Bibliotheken. Die Plattform bietet Softwarebibliotheken für Deep Learning (cuDNN, TensorRT, DeepStream SDK), lineare Algebra und Mathematik (cuBLAS, CUDA-Mathematikbibliothek, cuSPARSE, cuRAND, cuSOLVER, AmgX), Bild und Video (cuFFT, NVIDIA Performance Primitives, NVIDIA Codec SDK) ), Parallel Algorithm Libraries (NCCL, nvGRAPH, Thrust) und viele zusätzliche Partnerbibliotheken.
Mit einem solch lebendigen Software-Ökosystem ist die NVIDIA CUDA-Plattform neben regelmäßigen Verbesserungen und in Kombination mit der zugrunde liegenden Leistung der Tesla Volta- und Pascal-GPU-Architekturen zu einer Kernkomponente der Infrastrukturbereitstellung geworden. Eine solche Implementierung beruht auf parallelen Computerarchitekturen, um ihre Rechenziele zu erreichen.
Das Beste aus zwei Welten
Engagiert server Plattformen mit NVIDIA Tesla V100- und P40-GPUs in Ihrer data center.
Der phoenixNAP gewidmet server Plattform neben CUDA-fähigen NVIDIA Tesla V100- und P40-GPUs bietet Ihnen direkten Zugriff auf viele Zusatzgeräte cloud Dienstleistungen. Diese Dienste können global skalierbare und sicherheitsorientierte Dienste umfassen und sind nicht darauf beschränkt cloud Services, Hybrid Block Storage, voll S3 API kompatibel object storage, Colocation-Dienste, ein globales DDoS-geschütztes Netzwerk und ein umfassendes Angebot an Disaster Recovery und backup Dienstleistungen. Beim phoenixNAPUnser IaaS-Angebot unterstützt ein breites Spektrum von Branchen und spezifischen Domänen, die stark vom Zugang zu global skalierbaren, zuverlässigen, leistungsstarken und erschwinglichen Infrastrukturdiensten abhängen.
- Bioinformatik
- Computerchemie
- Computational Finance
- Maschinelles lernen
- Daten Wissenschaft
- Medizinische Bildgebung
- Computational Fluid Dynamics
- Computergestützte Strukturmechanik
- Elektrische Konstruktionsautomatisierung
- Bildgebung und Computer Vision
- Numerische Analytik
- Wetter und Klima
Greifen Sie auf die unbegrenzte Leistung von NVIDIA Tesla-GPUs zu.
Daten: Die Antwort, nach der Sie gesucht haben
Nutzen Sie die Kraft der Daten. Beschleunigtes Rechnen mit GPUs ist der Schlüssel.
Künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen / Deep Learning (AI / ML / DL)
Unternehmen verlassen sich auf künstliche Intelligenz, um ihren Wettbewerbsvorteil zu steigern. Die Fähigkeit, KI für Vorhersagen, Klassifizierungen und Analysen zu nutzen, macht einen signifikanten Unterschied für jedes Unternehmen, das Zugriff auf große, komplexe und ständig wachsende Datenquellen hat. Deep Learning-Training und Inferenz bilden den Kern der Bereitstellung solcher KI-Dienste. Wenn neuronale Netze tiefer und komplexer werden, benötigen sie mehr Parallelverarbeitungsleistung, mehr Speicherbandbreite und schnellere Netze. Diese Anforderungen sind erforderlich, um angemessene Schulungszeiten und eine schnelle Verarbeitung zu erreichen, um Rückschlüsse auf die Bereitstellung der Produktionsauslastung zu ziehen.
Hochleistungsrechnen (HPC) / Big Data
Das Lösen komplexer Rechenprobleme in kurzer Zeit sowie der Umgang mit großen Datenmengen und extremen Mengen kontinuierlich wachsender Daten sind Herausforderungen, die von Parallelverarbeitungsalgorithmen angegangen werden. Data center Bereitstellungen mit High-End-NVIDIA-Tesla-GPUs ermöglichen Rechen-, Speicher- und Netzwerkverarbeitungsleistung, um solch anspruchsvolle Workloads zu unterstützen. Der Zugriff auf Tausende von Kernen von jeder GPU mit Netzwerk mit hoher Kapazität und hohem IOPS-Speicher (Input / Output Operations Per Second) ermöglicht ideale Infrastrukturerstellungen für HPC- und Big Data-Anwendungsbereitstellungen gleichermaßen.
Virtual Desktop Infrastructure (VDI) / Streaming / Rendering
Anwendungsfälle, die eine enorme Leistung und Parallelverarbeitung einer GPU nutzen, umfassen umfangreiche Rendering-Aufgaben, Bildmanipulation, Streaming für Video- und Inferenzzwecke sowie die Möglichkeit, überall und jederzeit sicheren und skalierbaren Zugriff auf Anwendungen zu ermöglichen, um nur einige zu nennen. Diese Arten von cloud Bereitstellungen unter Verwendung einer GPU in Kombination mit einem zuverlässigen Netzwerk und schnellem NVMe / SSD-Speicher bieten Unternehmen, die die neuesten Technologien nutzen möchten, um ihre Geschäftsziele zu erreichen, wirtschaftliche, leistungsstarke und agile Lösungen.
Künstliche Intelligenz
Menschlicher als menschlich.
Deep Learning ist zu einem echten Wegbereiter für KI-Dienste geworden. Tatsächlich ist es der Haupttreiber für das gesamte heutige Gebiet der KI und seine praktischen Anwendungen. Die Geschäftsauslastung durch maschinelles Lernen und die Fähigkeit, Geschäftsziele zu unterstützen, haben es AI-Diensten ermöglicht, am strategischen Tisch des Unternehmens Platz zu nehmen. Von den Lebens- und Gesundheitswissenschaften über Ingenieur- und Finanzmodelle bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache und Bilderkennung nimmt der Einsatz von Deep Learning jedes Jahr exponentiell zu. Dieses Wachstum bei der Anwendung von KI-Diensten ist in erster Linie auf die Infrastruktur hinter dem Vorhang und die Nutzung von Parallel Computing mit zunehmend fortschrittlicheren GPU-Technologien zurückzuführen, um solche Fortschritte zu ermöglichen.
Deep Learning Training
Deep Learning Neuronale Netze werden immer komplexer. Die Anzahl der Schichten und Neuronen in einem neuronalen Netzwerk wächst erheblich, was die Produktivität senkt und die Kosten erhöht. Deep Learning-Bereitstellungen, die GPUs nutzen, reduzieren die Größe der Hardwarebereitstellungen drastisch, erhöhen die Skalierbarkeit, reduzieren die Schulungs- und ROI-Zeiten erheblich und senken die Gesamtbetriebskosten der Bereitstellung.
Deep Learning Inferenz
Ausgebildete neuronale Netze werden zur Inferenz in Produktionsumgebungen eingesetzt. Ihre Aufgabe ist es, gesprochene Wörter, Bilder, Vorhersagemuster usw. zu erkennen. Genau wie beim Training ist Geschwindigkeit von größter Bedeutung, insbesondere wenn sich eine Arbeitsbelastung mit „Live-Vorhersagen“ befasst. Neben Verarbeitungsgeschwindigkeiten; Durchsatz, Latenz und Netzwerkzuverlässigkeit spielen ebenfalls eine wichtige Rolle. Bereitstellung von GPUs in der cloud ist die Lösung.
Greifen Sie weltweit auf die massive GPU-Verarbeitungsleistung zu Cloud.
Zukünftige technologische Fortschritte
Gestalten Sie Ihre Zukunft mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning.
Damit Deep Learning die GPU-Hardwarearchitektur und -beschleunigung voll ausnutzen kann, muss es eine „einfache“ Möglichkeit geben, dass Algorithmen die zugrunde liegende Infrastruktur nutzen, skalieren und nutzen können. Deep Learning-Frameworks repräsentieren und kombinieren solche Tools, Schnittstellen und Bibliotheken, mit denen Datenwissenschaftler, Ingenieure und Entwickler ihre Trainingsmodelle und Netzwerke erstellen, bereitstellen und verwalten können. Sie sind die Bausteine moderner Deep Learning-Bereitstellungen. Zu den beliebtesten Deep Learning Frameworks gehören heute unter anderem Tensorflow, Keras, Caffe 2, Pytorch, Theano, Chainer, CNTK und MXNET. Jedes dieser Frameworks ist unterschiedlich aufgebaut und dient unterschiedlichen Zwecken.
Leistung trifft Leistung
Industrietitanen vereinen sich. Die Möglichkeiten sind endlos.
At phoenixNAPUnsere GPU-fähigen Systeme ermöglichen Ihrem Unternehmen einen vollständigen Opex-Zugriff auf die neuesten NVIDIA-GPU-Architekturen, von kleinen Bereitstellungen mit PCIe-Schnittstelle von 1x bis 3x Tesla V100 oder Tesla P40. Erstellen Sie Ihre eigenen „DGX-1-ähnlichen“ Systeme mit 4x oder 8x NVIDIA Tesla V100 mit NVLink-Verbindung, um Zugriff auf eine enorme Menge an Deep-Learning-Rechenleistung zu erhalten. Mit bis zu 128 GB HBM2, 40960 CUDA-Kernen und satten 1 PFLOP = 1000 TFLOPS (Tensorleistung - FP16 / FP32 mit gemischter Genauigkeit) oder 125 TFLOPs (FP32 - Leistung mit einfacher Genauigkeit) mit Rechenleistung, die von einem zuverlässigen Gerät unterstützt werden phoenixNAP 10-Gbit / s-Netzwerk. In Kombination mit den neuesten skalierbaren Intel Xeon-Prozessoren und einer enormen Menge an DDR4-RAM sowie dem Zugriff auf schnellen NVMe- und SSD-Speicher steht Ihnen ein erstklassiger Parallel-Computing-Gigant zur Verfügung, ohne die Bank zu sprengen.
NVIDIA Tesla V100 (PCIe)
- NVIDIA Volta GPU-Architektur
- 14 TeraFLOPS-Leistung mit einfacher Genauigkeit
- 112 TeraFLOPS Tensorleistung (gemischte Präzision)
- 5120 CUDA-Kerne
- 640 Tensorkerne
- 16 GB HBM2-Speicher
- Speicherbandbreite 900 GB / s
- Verbindungsbandbreite 32 GB / s (bidirektional)
- PCIe 3.0-Schnittstelle
NVIDIA Tesla V100 (SXM2 - NVLink)
- NVIDIA Volta GPU-Architektur
- 15.7 TeraFLOPS-Leistung mit einfacher Genauigkeit
- 125 TeraFLOPS Tensorleistung (gemischte Präzision)
- 5120 CUDA-Kerne
- 640 Tensorkerne
- 16 GB HBM2-Speicher
- Speicherbandbreite 900 GB / s
- Verbindungsbandbreite 300 GB / s (bidirektional)
- NVLink-Schnittstelle
NVIDIA Tesla P40 (PCIe)
- NVIDIA Pascal GPU-Architektur
- 12 TeraFLOPS-Leistung mit einfacher Genauigkeit
- 3840 CUDA-Kerne
- 24GB DDR5 Speicher
- Speicherbandbreite 346 GB / s
- PCIe 3.0-Schnittstelle
Moderne GPU Server Plattformen in Reichweite
Konzentrieren Sie sich auf Ihre Geschäftsziele. Lassen Sie die cloud Dienstleistungen für uns.
IaaS-Plattformzugriff
Erhalten Sie Zugang zu phoenixNAPDie gesamte IaaS-Plattform: dediziert servers, cloud Lösungen, Sicherheitsdienste, Hybridblockspeicher und voll S3-kompatibel object storage zu Disaster Recovery & Backup Services.
Spezielle GPUs
Geben Sie sich nicht mit weniger als vollständig dedizierten GPUs zufrieden, die physisch an Ihre angeschlossen sind servers. Keine Virtualisierung; Keine gemeinsam genutzten Ressourcen. Voller Zugriff auf maximale NVIDIA Tesla GPU-Leistung und -Architekturen.
Keine Vorabinvestition
Greifen Sie auf die leistungsstärkste GPU-Infrastruktur mit vollständiger Vermeidung von Investitionen, ohne Vorabinvestitionen und ohne Komplikationen zu. Konzentrieren Sie sich auf die Entwicklung Ihres Geschäfts und die Verbesserung Ihres Geschäftsergebnisses.
phoenixNAP Globale IT-Services. Zuverlässigkeit und garantierte Sicherheit.
- Globale Standorte in den USA, Europa und Asien PAC
- Backup, Wiederherstellungs- und DRaaS-Optionen
- Sicherheitsdienste und Compliance-Fokus
- Breit Cloud Dienstleistungsportfolio
- Überwachung der Infrastruktur rund um die Uhr
- 100% Netzwerkbetriebszeitgarantie
- Branchenführendes SLA
- Colocation- und Hardware-Leasing-Optionen
Auf dem heutigen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, ist für kein Unternehmen eine leichte Aufgabe. Der Zugriff auf die neuesten Technologien und der Wettbewerb in einem globalen Umfeld sind traditionell mit enormen Investitionskosten verbunden, können jedoch heute leicht vermieden werden. Die Fähigkeit, innovative Computerinfrastrukturen und -lösungen mit schneller Skalierbarkeit zu nutzen und gleichzeitig auf einem globalen Markt zu konkurrieren, verschafft jedem Unternehmen einen Vorteil. Beim phoenixNAP, wir können helfen. Wir sind darauf spezialisiert, Unternehmen durch unsere strategischen Standorte und modernsten Technologien einen globalen Zugang zu ermöglichen, während Sie lokal tätig sind und Kapitalinvestitionen vermeiden. Global IT Services ist das, was wir am besten können: Was ist Ihre Spezialität?
Aufladung Data Center Arbeitsauslastungen
Die Kraft, die Sie brauchen. Die Technologie, um es möglich zu machen.
Data centers sind die Grundlage für cloud Computing und sein Antrieb, der die Agilität des Geschäfts ermöglicht und die Markteinführungszeit verkürzt. Modern data center Workloads sind extrem rechenintensiv, da sie für die Bearbeitung enormer Datenmengen erforderlich sind. Wachsende globale Märkte und eine zunehmend vernetzte Welt erfordern mehr Leistung, mehr Geschwindigkeit und schnellere Reaktionszeiten. Die Datenmenge, die wir produzieren, wächst weiterhin exponentiell, ebenso wie der Bedarf an strategischer Nutzung. Die Anwendungsfälle für beschleunigtes Rechnen finden sich in nahezu allen Branchen, von künstlicher Intelligenz und wissenschaftlicher Forschung bis hin zu Bild- und Videorendering. Gewidmet servers mit Grafikprozessoren bieten die rohe Verarbeitungsleistung, um die fortschrittlichsten Workloads in der Welt zu bewältigen cloud registrierung.