Passend zum jeweiligen KI-Workload der eigene Grafikprozessor-as-a-Service 

Die Nutzung von GPUs in der Cloud und das As-a-Service-Modell mit stündlicher Bezahlung auf der Grundlage der tatsächlichen Nutzung des Dienstes bieten mehrere bedeutende Vorteile. Ein wichtiger Vorteil besteht darin, dass aus dem umfangreichen Katalog von Seeweb der am besten geeignete Grafikprozessor für jede Art von Arbeitslast ausgewählt werden kann. So können Sie sich beispielsweise für Cloud-Server-GPUs entscheiden, die mit den leistungsstarken Nvidia H100-Karten ausgestattet sind, wenn Sie ein Modell für künstliche Intelligenz (AI) trainieren. Später, in der Inferenzphase, d. h. der normalen Ausführung des Modells innerhalb einer Anwendung, ist der Wechsel zu Servern mit GPUs möglich, die für diese Aufgabe besser geeignet sind – wie zum Beispiel Nvidia L4 oder L40S, die eine ausreichende Leistung zu einem Preis bieten, der etwa zehn Mal niedriger ist als der des Modells H100.

Anwendungsbereiche: von der Schulung von KI-Modellen bis zur wissenschaftlichen Forschung

Cloud-Server-GPUs, die mit den Karten Nvidia A100 und Nvidia H100 ausgestattet sind, sind aufgrund ihrer hohen Anzahl von CUDA-Kernen besonders für die Analyse großer Datenmengen und die Berechnung zahlreicher Parameter geeignet. Diese Karten sind ideal für Aufgaben, die eine intensive Verarbeitungsleistung erfordern.

Auch die Computer Vision profitiert erheblich von diesen GPUs: Dank ihrer Leistung können sie hochauflösende Videos verarbeiten und große Mengen an Stapelbildern bearbeiten.

Darüber hinaus sind die Karten A100 und H100 auch in den Bereichen wissenschaftliches Computing und dynamische Flüssigkeitssimulation, wo hohe Rechenleistungen entscheidend sind, von großem Vorteil.

Von hochpräzisen Finanzberechnungen bis zur Computersicherheit

Eine Karte wie die Nvidia A100 eignet sich dagegen besonders für kritische hochpräzise Berechnungen, wie sie etwa im Bereich der Finanzberechnungen benötigt werden, wo eine geringe Latenzzeit entscheidend ist.

Wenn wir an KI-Inferenzschritte denken, die eine schnelle Ausführung von vorab trainierten Modellen auf neuen Daten erfordern, stellen wir fest, dass diese von den L4– oder L40S-Karten hervorragend unterstützt werden.

Andererseits bieten die Nvidia RTX A6000– und L40S-Karten eine besonders vorteilhafte Leistung für 3D-Grafik und Video-Rendering.

Im Bereich der Kryptographie und der Computersicherheit, wo große Datenmengen verarbeitet werden müssen, um Anomalien und Schwachstellen in Echtzeit zu erkennen, erweisen sich die Nvidia L4-Grafikprozessoren als sehr effektiv.

Künstliche Intelligenz findet in einer Vielzahl von Szenarien Anwendung, und die hier vorgestellten sind nur einige Beispiele. In jedem Fall bieten die Flexibilität und Skalierbarkeit von Grafikprozessoren in der Cloud einen einfachen und sofortigen Zugang zu den benötigten Ressourcen, ohne dass Infrastruktur, Serverwartung, Technologie-Upgrades und hohe Kosten verwaltet werden müssen. Die Cloud-Server-GPUs von Seeweb (erhältlich unter https://www.seeweb.it/en/products/cloud-server-gpu) bieten nicht nur diese Vorteile, sondern unterstützen auch Projekte, die bestimmte Zertifizierungen und Standards erfordern. Wenn Sie sich für die Cloud entscheiden, anstatt Grafikprozessoren vor Ort zu kaufen, können Sie sich auf die komplexen Berechnungen Ihres Projekts konzentrieren und Ihre Investition dank eines Pay-as-you-go-Zahlungsmodells optimieren.