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Serveurs d’entreprise pour les charges de travail accélérées

Les serveurs équipés de GPU Tesla T4 accélèrent les charges de travail des principaux serveurs d’entreprise au monde.

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Les GPU d’entreprise NVIDIA T4 et les bibliothèques d’accélération CUDA-X améliorent les performances des principaux serveurs de l’industrie conçus pour les Data Centers modernes. Grâce au programme de validation NGC-Ready, ces serveurs peuvent prendre en charge toute la gamme des charges de travail à accélération GPU. La compatibilité optionnelle avec les services d’assistance NVIDIA NGC vous offre une plus grande tranquillité d’esprit. Avec NVIDIA T4, les services informatiques peuvent désormais configurer des infrastructures standard de Data Center accélérées par GPU avec les serveurs les plus performants au monde.

Optimisez l’utilisation et la productivité avec une plateforme d’accélération unifiée

Jusqu’à 33 % de performances additionnelles avec les infrastructures de bureaux virtuels (VDI)*

Performances d’entraînement jusqu’à 35 fois plus rapides pour l’apprentissage automatique

Performances d’entraînement jusqu’à 10 fois plus rapides pour le Deep Learning

Délais d’accès aux données jusqu’à 40 fois plus rapides pour les inférences de Deep Learning

INFORMATIONS DE CONFIGURATION

Serveurs d’entreprise pour l’accélération de l’apprentissage automatique

Accélération significative de l’apprentissage automatique

Même si les applications de Deep Learning ont fait leur arrivée relativement récemment sur le marché de l’IA, les entreprises ont depuis longtemps recours à l’apprentissage automatique pour collecter des ressources exploitables à partir de jeux de données complexes. Le GPU NVIDIA T4 pour Data Center peut accélérer ces techniques d’apprentissage automatique en mettant à profit la puissance de NVIDIA RAPIDS, une collection de bibliothèques logicielles open-source permettant d'accélérer la préparation des données et d'optimiser l'apprentissage automatique grâce à la puissance des GPU. En s’appuyant sur des outils de développement reconnus comme Python et sur des algorithmes tels que XGBoost, PCA, K-means, k-NN, tSVD ou DBScan, un GPU T4 peut accélérer jusqu’à 35 fois vos applications d’apprentissage automatique par rapport à un serveur uniquement basé sur le traitement CPU.

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Les cœurs Turing Tensor accélèrent les performances des GPU NVIDIA T4 dans les serveurs d’entreprise

Accélération incomparable des workflows d’IA avec les cœurs Turing Tensor

Basé sur l’architecture révolutionnaire NVIDIA Turing^™ à coeurs Tensor, NVIDIA T4 vous fournit des capacités de calcul multi-précision pour les charges de travail d’IA. Grâce à des performances FP32, FP16, INT8 et INT4 sans précédent, cet accélérateur offre un rendement jusqu’à 40 fois plus élevé que les configurations basées sur le traitement CPU. En matière d’entraînement, un seul serveur équipé de deux GPU T4 peut remplacer jusqu’à neuf serveurs à CPU dual-socket.

Les développeurs peuvent ainsi exploiter la puissance incomparable des cœurs Turing Tensor grâce aux bibliothèques d’accélération NVIDIA CUDA-X AI ainsi qu’à une intégration avancée à la totalité des frameworks d’IA. Compatibles avec CUDA, le modèle de programmation parallèle conçu par NVIDIA, les bibliothèques CUDA-X délivrent des optimisations significatives pour vos besoins de calcul spécifiques dans des domaines comme l’intelligence artificielle, les machines autonomes, le calcul haute performance ou le rendu graphique.

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Expériences VDI exceptionnelles

Les serveurs généralistes équipés de NVIDIA T4 ont été certifiés par nos partenaires pour les solutions logicielles de virtualisation GPU, permettant de fournir aux utilisateurs une expérience de bureau virtuel de la plus haute qualité sur tout type d’appareil, n’importe quand. Des concepteurs aux ingénieurs en passant par les professionnels mobiles et les employés de bureau, il suffit de combiner NVIDIA T4 à une solution logicielle NVIDIA vGPU telle que NVIDIA GRID^® PC virtuel (GRID vPC) ou NVIDIA Quadro^® Station de travail virtuelle pour Data Center (Quadro vDWS) pour accélérer les expériences VDI de manière significative et offrir des performances jusqu’à 33 fois plus rapides qu’avec un environnement VDI uniquement basé sur le traitement CPU.

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Les serveurs d’entreprise prennent en charge les conteneurs NGC

Serveurs validés pour les conteneurs NGC

L’optimisation d’un écosystème logiciel en vue d’obtenir des performances de pointe nécessite une compréhension avancée de plusieurs couches logicielles aux caractéristiques spécifiques : systèmes d’exploitation, pilotes, bibliothèques, frameworks et applications. Les conteneurs NGC ont été pré-intégrés et optimisés pour le calcul sur GPU. Ils mettent à profit toute l’expertise de NVIDIA et vous proposent une interopérabilité irréprochable avec des frameworks accélérés par GPU pour le Deep Learning, l’environnement logiciel RAPIDS, NVIDIA TensorRT^™ et plus de 600 applications de calcul haute performance.

Le programme NGC-Ready de NVIDIA permet à tous les constructeurs de serveur de valider les conteneurs NGC sur leurs systèmes. Les serveurs NGC-Ready permettent aux gestionnaires de Data Center de déployer en toute confiance des serveurs équipés de GPU NVIDIA, en sachant qu’ils pourront être configurés rapidement pour exceller avec une grande variété d’applications accélérées par GPU.

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PARTENAIRES POUR LES SERVEURS D’ENTREPRISE

VDI : configuration GRID vPC testée sur un serveur équipé de deux serveurs Intel Xeon Gold 6148 (20c, 2,4 GHz) ; environnement logiciel GRID vPC avec T4-1B (64 VM) ; VMware ESXi 6.7 ; logiciel NVIDIA vGPU (410.91/412.16) ; Windows 10 (1803) ; 2 vCPU, 4 Go de RAM ; résolution 1920x1080 avec un seul moniteur. Expérience utilisateur sous VMware Horizon 7.6 mesurée avec un outil de benchmarking interne de NVIDIA mesurant les trames distantes avec des applications de productivité telles que Microsoft PowerPoint, Word, Excel, Chrome et des logiciels de visualisation PDF ou de lecture vidéo.

Apprentissage automatique : utilisation des nœuds CPU (61 Go de mémoire, 8 vCPU, plateforme 64 bits) avec Apache Spark. Jeu de données 200 Go CSV (données préparées avec des raccords et des transformations variables). Configuration du serveur GPU : CPU dual-socket Xeon E5-2698 v4 à 3,6 GHz, 20 GPU T4 sur 5 nœuds avec 4 GPU T4 chacun. Exécution sur réseau InfiniBand. Les données CPU pour XGBoost et les étapes de conversion des données ont été estimées selon les données mesurées pour 20 nœuds CPU. Le temps d’exécution a été réduit de 60 % pour normaliser l’entraînement avec de plus petits jeux de données sur T4.

Entraînement et inférence pour le Deep Learning : serveurs CPU avec CPU dual-socket Xeon E5-2698 v4 à 3,6 GHz ; serveurs GPU avec 2x T4 pour l’entraînement, 1x T4 pour l’inférence, conteneur NGC 18.11-py3 avec CUDA 10.0.130 ; NCCL 2.3.7, cuDNN 7.4.1.5 ; cuBLAS 10.0.130 | Pilotes NVIDIA : 384.145.

Quanta Cloud Technology (QCT) est un fournisseur international de solutions pour Data Center qui combinent du matériel à haute efficacité à des infrastructures logicielles conçues par des leaders de l’industrie afin de répondre efficacement aux défis de conception et d’exploitation des Data Centers de nouvelle génération. QCT propose ses produits aux fournisseurs de services Cloud, aux groupes de télécommunications et aux entreprises exploitant des clouds publics, hybrides et privés. Son portefeuille de produits inclut des solutions hyperconvergées et définies par logiciel pour Data Center ainsi que des serveurs, des solutions de stockage, des commutateurs et des racks intégrés s’appuyant sur un écosystème complet de composants matériels et de partenaires logiciels. QCT conçoit, produit, intègre et met en œuvre des offres à la pointe de la technologie via son propre réseau d’envergure mondiale. La société mère de QCT est Quanta Computer, Inc., qui figure dans la liste Fortune Global 500.