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.