Cosa sono i server GPU?

I server GPU dispongono di una potenza di calcolo enorme e offrono possibilità che non sarebbero realizzabili con le sole CPU tradizionali. Sono l’ideale per molte applicazioni moderne, grazie alla loro capacità di eseguire processi in parallelo.

Cosa sono i server GPU?

Un server GPU è un server dotato di processori grafici, detti GPU (dall’inglese “Graphic Processing Unit”, unità di elaborazione grafica). In origine, le GPU erano state sviluppate per la rappresentazione grafica, in particolare per videogiochi e animazioni. Negli ultimi anni, tuttavia, è diventato chiaro che le loro elevate prestazioni permettono di utilizzarle anche per attività di elaborazione dati di carattere generale. I loro punti di forza spiccano soprattutto quando è necessario eseguire calcoli in parallelo. Mentre i server tradizionali si basano su CPU, che elaborano le attività in sequenza, le GPU sono in grado di eseguire più processi contemporaneamente.

Quali sono i vantaggi dei server GPU?

Grazie alla loro architettura, i server GPU offrono numerosi vantaggi che li distinguono dai server tradizionali basati su CPU.

Elevata potenza di calcolo per grandi quantità di dati: le GPU sono progettate per elaborare grandi quantità di dati in parallelo. In questo modo sono in grado di completare molto rapidamente compiti che con le CPU convenzionali richiederebbero giorni o addirittura settimane.

Efficienza nelle attività parallele: le applicazioni nei settori dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale, del riconoscimento vocale e delle immagini o delle simulazioni traggono enormi vantaggi dalla capacità delle GPU di gestire più processi contemporaneamente.

Riduzione dei costi con prestazioni elevate: il costo iniziale di un server GPU può essere più elevato a seconda dell’hardware specifico, ma risulta conveniente grazie alla riduzione dei tempi di calcolo e alla possibilità di eseguire più attività simultaneamente.

Scalabilità: i server GPU possono essere facilmente ampliati per soddisfare le crescenti esigenze.

Adattabilità: grazie a una gran varietà di framework e strumenti, come TensorFlow o PyTorch, è possibile ottimizzare i server GPU per rispondere a requisiti diversi.

Quali sono gli ambiti applicativi indicati per i server GPU?

Le applicazioni possibili dei server GPU sono le più svariate. I server GPU sono particolarmente interessanti nei settori applicativi che richiedono potenza di calcolo e parallelizzazione di alto livello. Tra i principali campi di applicazione vi sono l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico. I processi di addestramento per le reti neurali richiedono un’enorme potenza di calcolo che le GPU possono fornire facilmente.

I server GPU sono un’utile alternativa anche per eseguire simulazioni complesse in campi scientifici come la fisica o la biochimica. Grazie all’elevato numero di core delle GPU, è possibile eseguire contemporaneamente molte piccole operazioni ed effettuare i calcoli in parallelo. Questa possibilità rende i server basati sulle GPU la scelta d’elezione anche nel campo dell’High Performance Computing.

Parlando di GPU, si incontrano spesso anche i termini blockchain e criptovaluta. Non è una sorpresa, in quanto anche in questo caso è ovviamente possibile utilizzare i server basati su GPU per sfruttare i vantaggi dell’architettura parallela delle GPU nel mining e in altre applicazioni basate su blockchain.

Naturalmente, i server GPU sono una valida scelta anche nell’ambito dell’elaborazione grafica. Sono indispensabili per l’editing di video ad alta risoluzione, animazioni e contenuti di realtà virtuale. Inoltre, permettono di velocizzare i processi di rendering e consentono un’elaborazione in tempo reale.

Quali sono i server GPU ad alte prestazioni attualmente disponibili?

Scegliere la GPU giusta è fondamentale per ottenere le massime prestazioni dal tuo server. Gli attuali modelli di punta, proposti anche da provider di hosting come IONOS, stabiliscono nuovi standard in termini di prestazioni. Un confronto tra i diversi server GPU dimostra che sono in parte adatte a diversi campi di applicazione:

• Nvidia H100: uno dei processori grafici più potenti al mondo, la GPU Nvidia H100 si adatta bene ad applicazioni di IA e di High Performance Computing. Essa offre core tensoriali migliorati, ottimizzati appositamente per l’apprendimento automatico e per l’addestramento dell’IA. La sua efficienza energetica e scalabilità la rendono una scelta eccellente per le aziende alla ricerca delle massime prestazioni.
• Nvidia A100: la GPU Nvidia A100 supporta l’addestramento accelerato e l’inferenza dei modelli di IA. Grazie ai suoi core tensoriali di terza generazione, offre prestazioni eccezionali per le operazioni di deep learning e nel campo dell’High Performance Computing.
• Nvidia A30: la GPU Nvidia A30 unisce potenza di calcolo ed efficienza. È particolarmente indicata per carichi di lavoro che comprendono sia attività di addestramento che di inferenza, come le analisi basate sull’IA o i servizi cloud.
• Intel Gaudi 3: questa GPU è progettata specificamente per l’IA e l’apprendimento automatico. Grazie a un’architettura progettata per bassi consumi energetici ed elevata scalabilità, rappresenta un’alternativa alle GPU Nvidia e si distingue per essere ottimizzata per specifici framework di IA.