Les nouveaux cas d'utilisation nécessitent un nouveau matériel pour centres de données
Dans le centre de données, les GPU sont utilisés pour résoudre les problèmes les plus complexes et les plus difficiles d'aujourd'hui grâce à des technologies telles que l'IA, les médias et l'analytique des médias et le rendu 3D. Dans tous les segments technologiques, tels que le calcul haute performance (HPC) et le Cloud computing visuel, ces nouveaux cas d'utilisation nécessitent un type différent de puissance de calcul pour alimenter leurs capacités avancées. L'intégration du GPU dans l'environnement du centre de données permet de répondre aux exigences croissantes en matière de calcul et de traitement de données de plus en plus volumineuses.
Aujourd'hui, les GPU sont largement utilisés dans les environnements de centres de données sur site et dans le Cloud, et sont souvent virtualisés afin d'offrir plus de flexibilité et d'efficacité. Intel s'engage à suivre l'évolution de la technologie des GPU à mesure qu'elle devient un pilier des centres de données modernes. Nos offres actuelles de GPU de la série Intel® Flex et d'Intel® Data Center GPU Max Series fournissent des solutions optimisées pour augmenter les capacités du centre de données avec des performances de GPU puissantes et efficaces.
Ces offres pour centres de données représentent une partie essentielle de la mission des GPU Intel® : apporter un équilibre entre prix et performances sur le marché des GPU et fournir aux professionnels des centres de données plus de choix pour prendre en charge des cas d'utilisation avancés et propices à l'innovation.
GPU par rapport aux processeurs pour centres de données
Les GPU sont déployés dans le centre de données pour augmenter les capacités du processeur avec une puissance de calcul supplémentaire.
Si les processeurs et les GPU sont des microprocesseurs à base de silicium qui traitent des données, ils sont conçus pour des tâches différentes. Les processeurs sont adaptés à un grand nombre de charges de travail et d'applications, en particulier celles pour lesquelles la latence ou les performances par cœur sont des préoccupations majeures. Ils concentrent un plus petit nombre de cœurs sur la réalisation rapide de tâches individuelles. Les processeurs sont donc bien adaptés aux tâches telles que la gestion de bases de données et l'exécution des tâches de calcul en série.
C'est là qu'interviennent les GPU. Ils ont d'abord été des ASIC spécialisés, développés pour accélérer des tâches spécifiques de rendu 3D. Au fil du temps, ces moteurs à fonction unique sont devenus plus programmables et plus souples. Les consommateurs utilisent généralement des GPU pour jeux vidéo. Cependant, dans les centres de données, les GPU ont évolué pour devenir des processeurs parallèles à usage plus général, gérant une gamme croissante d'applications et prenant en charge des cas d'utilisation exigeants. Alors que les processeurs offrent un petit nombre de cœurs, les GPU en offrent des milliers, ce qui leur permet de mieux prendre en charge les opérations parallèles.
Pourquoi utiliser des GPU dans le centre de données ?
Si l'entreprise explore des cas d'utilisation avancés tels que l'IA, l'analytique, les simulations ou la modélisation, les GPU peuvent être un élément essentiel pour permettre aux spécialistes d'effectuer leurs tâches rapidement et efficacement. Ils peuvent également être essentiels pour permettre des offres de jeux vidéo dans le Cloud.
Les GPU débloquent l'accélération de la charge de travail afin que les tâches se terminent plus rapidement, ce qui permet aux utilisateurs d'en faire plus. Sans un GPU performant, de nombreuses technologies et applications actuelles peuvent être confrontées à des temps de chargement trop longs, à des problèmes de performance ou tout simplement ne pas fonctionner.
Cas d'utilisation des GPU pour centres de données
Les GPU peuvent être essentiels pour un grand nombre des technologies les plus puissantes d'aujourd'hui.
Pour l'IA, le Deep Learning et le Machine Learning, les GPU permettent de former, d'optimiser et d'exploiter des algorithmes complexes qui permettent aux machines de réaliser des choses étonnantes. Pour l'apprentissage en profondeur, avec plusieurs couches de réseaux neuroniques ou sur des ensembles énormes de certaines données, comme les images 2D, un GPU ou d'autres accélérateurs produisent d'excellents résultats. Les algorithmes de Deep Learning ont été adaptés à une approche accélérée par le GPU, ce qui a permis d'améliorer considérablement les performances et de réduire les temps d'apprentissage à un niveau réalisable et viable pour de nombreux problèmes réels.
Les GPU pour centres de données sont également utilisés pour permettre des capacités de rendu 3D avancées pour les jeux vidéo, la production de médias, l'AR/VR et d'autres contenus de pointe. Les jeux vidéo dans le Cloud constituent rapidement un nouveau cas d'utilisation pour les GPU pour centres de données. Utilisés dans un environnement de centre de données virtualisé, les GPU pour centres de données offrent des performances élevées ainsi qu'une grande flexibilité et efficacité, permettant aux employés à distance ou mobiles d'effectuer leurs tâches les plus complexes et les plus exigeantes où qu'ils se trouvent.
De même, les charges de travail analytiques, de simulation et de modélisation bénéficient toutes de GPU pour centres de données. Ces applications reposant sur de grands ensembles de données complexes, les capacités du GPU permettent d'accélérer les temps de traitement et d'effectuer des analyses plus approfondies et plus étendues.
Mise en œuvre des GPU dans le centre de données
L'intégration des GPU dans l'environnement des centres de données n'est pas sans poser de problèmes. Ces outils hautes performances exigent plus d'énergie et d'espace. Ils créent également des niveaux de chaleur nettement plus élevés au fur et à mesure qu'ils opèrent. Ces facteurs ont un impact sur l'infrastructure du centre de données et peuvent augmenter les coûts d'électricité ou créer des problèmes de fiabilité. Il est essentiel de répondre aux préoccupations en matière d'alimentation et de refroidissement par une infrastructure appropriée pour que la mise en œuvre du GPU dans le centre de données soit couronnée de succès. Il convient d'évaluer les unités de distribution d'énergie (PDU) en rack, les alimentations sans interruptions et la capacité de refroidissement lors du déploiement des GPU dans l'environnement. Une alimentation insuffisante peut entraîner des problèmes de performance et de disponibilité. De même, une capacité de refroidissement insuffisante peut entraîner des temps d'arrêt ou endommager l'équipement.
Dans les environnements virtualisés, un GPU pour centres de données peut être utilisé pour augmenter plusieurs processeurs. En tirant parti de ces avantages, il est possible de maximiser les dépenses et d'optimiser l'utilisation des ressources. Mais il faut garder à l'esprit que les GPU virtualisés peuvent également générer des exigences supplémentaires en matière de licence.
Offres Intel Data Center GPU
Alors que vous cherchez à mettre en œuvre des cas d'utilisation de nouvelle génération, Intel propose des offres actuelles et futures de GPU pour centres de données qui peuvent vous aider à trouver le bon équilibre entre prix et performances dans l'environnement.
Actuellement, nous proposons l'Intel® Data Center GPU Flex Series, qui offre des solutions de GPU flexibles, robustes et ouvertes. Cette série prend en charge une gamme variée de charges de travail, notamment le streaming multimédia et les jeux vidéo dans le Cloud, l'inférence visuelle de l'IA et les charges de travail de l'infrastructure de bureau virtuel. Intel® Data Center GPU Flex Series prend en charge une pile logicielle ouverte, basée sur des normes, optimisée pour la densité et la qualité avec des capacités de serveur critiques pour une fiabilité, une disponibilité et une évolutivité élevées. Cela permet de réduire la nécessité pour les centres de données d'utiliser des solutions disparates et de gérer des environnements hétérogènes ou propriétaires.
Notre prochaine offre de GPU pour centres de données apportera de nouveaux niveaux de performance et d'efficacité à l'espace de calcul haute performance.
En outre, Intel propose des outils logiciels permettant d'accélérer et de simplifier le développement d'applications avancées reposant sur les GPU dans le centre de données. Nos kits d'outils Intel® oneAPI pour les cas d'utilisation tels que le rendu, l'analytique, le HPC et l'IoT permettent une programmation inter-architecturale qui simplifie le processus de création d'applications avancées qui peuvent fonctionner de manière fluide avec des processeurs, des GPU et d'autres accélérateurs. Nous travaillons également avec des communautés open source telles que PyTorch et TensorFlow pour permettre des optimisations en amont pour les charges de travail centrées sur le GPU.
Libérez l'innovation avec les GPU pour centres de données
L'évolution constante des technologies actuelles signifie que les GPU pour centres de données joueront un rôle de plus en plus critique dans l'environnement pour centres de données à l'avenir.
Intel s'engage à favoriser l'évolution continue des GPU, en mettant l'accent sur des produits innovants et en collaborant étroitement avec ses partenaires de l'écosystème et open source. Si vous cherchez à augmenter les capacités de votre centre de données avec des GPU et à maximiser la puissance de l'IA, de l'analytique, du rendu 3D et d'autres applications innovantes, nous sommes prêts à vous aider.