GPU Dedicated Server

Ein GPU Dedicated Server mit hoher GHz und einer großen Bandbreite pro Gbit/s ist im Gegensatz zu einem günstigen Dedicated Server, einem VPS oder einem Gaming-Server eine Art Server, der zusätzlich zu seiner CPU eine oder mehrere Grafikverarbeitungseinheiten (Graphics Processing Units, GPUs) wie z. B. NVIDIA RTX-Kerne enthält. Er kann auch spezielle Karten wie GPUs von der NVIDIA Tesla-Plattform beinhalten.

Intel CPUs für Windows und Linux sind hervorragend für die Verarbeitung verschiedener nicht zeitkritischer Allzweck-Aufgaben geeignet. GPUs wurden jedoch speziell für tiefe Parallelverarbeitung entwickelt. Dadurch sind sie bei der Verarbeitung komplexer Rechenoperationen mit großen Datensätzen unglaublich effizient. Sie können sowohl für Windows als auch für Linux verwendet werden.

Wenn Sie Hochleistungsserver für GPU-Aufgaben mieten, kann Ihr Team seine Fähigkeiten maximieren.

Das GPU-Dedicated Server Hosting mit NVIDIA RTX und GTX (vor allem für CUDA) eignet sich besonders gut für Rechenlasten, die eine hohe Parallelverarbeitung erfordern und modernste Mikroarchitektur nutzen, wie künstliche Intelligenz (KI) und generative KI sowie Machine Learning (ML). Das Training komplexer KI-Modelle, der Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen und die Durchführung von Inferenzaufgaben profitieren erheblich von den Parallelverarbeitungsfunktionen der GPUs in einer spezialisierten Hosting-Umgebung.

Darüber hinaus können Aufgaben im Bereich des High Performance Computing (HPC) wie wissenschaftliche Simulationen, Finanzmodelle und andere rechenintensive duale Forschungsanwendungen mit GPU-Servern erheblich beschleunigt werden.

Grafikrendering und Visualisierungscomputing, einschließlich 3D-Modellierung, Animation, visuelle Effekte und Spielentwicklung, profitieren ebenfalls von GPU-Hosting mit GTX, RTX und Tesla sowie der zugrunde liegenden Mikroarchitektur. Aufgrund ihrer Fähigkeit, komplexe Berechnungen durchzuführen und große Szenen in Echtzeit zu rendern, sind GPU-Server unerlässlich für diese Anwendungen – unabhängig davon, ob sie unter Windows oder Linux laufen.

Datenanalysen und Big-Data-Verarbeitungsaufgaben wie die Analyse großer Datensätze, die Durchführung komplexer Abfragen und das Ermitteln wertvoller Erkenntnisse können auch mit GPU-Servern und reichlich RAM und NVMe SSD-Speicher beschleunigt werden. Die Parallelverarbeitungsfunktionen der GPUs ermöglichen eine schnellere Datenverarbeitung und -analyse, was zu schnelleren Erkenntnissen und einer besseren Entscheidungsfindung führt.

Der Hauptunterschied zwischen GPU-dedizierten und regulären Servern liegt in deren Verarbeitungsleistung. Herkömmliche Server verlassen sich ausschließlich auf CPUs, die für allgemeine Aufgaben konzipiert wurden und Anweisungen sequenziell verarbeiten. GPU-dedizierte Server hingegen enthalten neben CPUs auch GPUs.

Grafikprozessoren zeichnen sich sowohl beim Rendering als auch bei der parallelen Verarbeitung (insbesondere mit CUDA) für Linux (und auch für Windows) aus. Das bedeutet, dass sie mehrere Aufgaben gleichzeitig verarbeiten können. Dadurch werden sie für Workloads mit großen Datensätzen und komplexen Berechnungen deutlich schneller und effizienter. GPUs in Dual- oder größeren Konfigurationen fungieren als Beschleuniger, wodurch die Leistung des Servers für bestimmte Aufgaben erheblich gesteigert wird.

Die Skalierung der GPU-Rendering- und Verarbeitungsressourcen auf einem Dedicated Server hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und Ihrer Konfiguration ab. Bei OVHcloud haben Sie mehrere Möglichkeiten:

• Vertikale Skalierung: Aktualisieren Sie Ihren vorhandenen Server auf ein leistungsfähigeres Modell mit mehr GPUs oder leistungsfähigeren GPUs. Diese Lösung ist geeignet, um die Verarbeitungskapazität insgesamt zu steigern und Plattformen wie Tesla zu unterstützen.
• Horizontale Skalierung: Fügen Sie Ihrer Infrastruktur weitere GPU-dedizierte Server mit vielen Kernen hinzu und verteilen Sie den Workload auf mehrere Maschinen. Dies ist ideal für die Bewältigung steigender Anforderungen und die Gewährleistung einer hohen Verfügbarkeit.
• Cloud-Integration: Kombinieren Sie Dedicated Server mit Windows- und Linux-Cloud-Instanzen für zusätzliche Flexibilität und Zugang zur Mikroarchitektur. Nutzen Sie Cloud-Rendering-GPUs für temporäre Workloads oder Burst-Kapazitäten, um Ressourcen dynamisch nach Bedarf zu skalieren.

Die Kosten für die Bestellung eines GPU-Servers hängen von mehreren Faktoren ab. Eine der wichtigsten ist der Typ (GHz oder RTX oder GTX) und die Anzahl der bestellten GPUs (Cores) – oder auch die Anzahl der NVIDIA RTX- oder GTX-Cores. Für High-End-GPUs mit höherer Verarbeitungsleistung sind natürlich teurer als größere Mengen an GPUs. Auch die allgemeine Serverkonfiguration spielt eine Rolle, wobei Faktoren wie CPU, RAM, Speicher und andere Komponenten zum Endpreis beitragen. Alles in allem ist er teurer als ein VPS, aber Sie bekommen mehr Leistung für Ihr Geld.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Dauer des Mietauftrags. Längere Mietzeiten sind oft mit ermäßigten Preisen verbunden, was sie für längere Verarbeitungs- und Rendering-Projekte günstiger macht. Der Standort des Rechenzentrums kann sich auch auf die Preisgestaltung auswirken, da verschiedene Regionen aufgrund von Faktoren wie Energiekosten und lokalem Wettbewerb unterschiedliche Kostenstrukturen haben können.

Schließlich können die erforderlichen Support- und Serviceleistungen die Gesamtbestellkosten beeinflussen. Zusätzliche Support-Services oder gemanagte Hosting-Optionen bieten Komfort und Fachwissen und erhöhen in der Regel die Mietkosten.