Server dedicato GPU

A differenza di un server dedicato economico, un VPS o un server per il gaming , un server dedicato GPU ad alta frequenza e con banda passante elevata è un server che include una o più unità di elaborazione grafica (GPU), come i core NVIDIA RTX, oltre all’unità di elaborazione centrale (CPU). Può anche includere schede specializzate come GPU della piattaforma NVIDIA Tesla.

Mentre le CPU Intel per Windows e Linux sono perfette per gestire attività generiche, senza limiti di tempo, le GPU sono progettate appositamente per l’elaborazione parallela, e sono pertanto adatte alla gestione di calcoli complessi basati su grandi dataset. Sono compatibili sia con Windows che con Linux.

Noleggiando server ad alte prestazioni per attività GPU, i team interni possono massimizzare le proprie capacità.

L’hosting di server dedicati NVIDIA RTX e GTX GPU (in particolare quando si utilizza CUDA) è particolarmente indicato per i carichi di lavoro IT che implicano un calcolo parallelo intensivo e che utilizzano microarchitetture all’avanguardia, come l’Intelligenza Artificiale (IA), l’Intelligenza Artificiale Generativa e il Machine Learning (ML). L’addestramento di modelli di IA complessi, gli algoritmi di Deep Learning e le attività di inferenza possono trarre vantaggio dalle capacità di elaborazione parallela delle GPU in un ambiente di hosting specializzato.

Inoltre, le attività di high performance computing (HPC), come simulazioni scientifiche, modellazione finanziaria e altre applicazioni di ricerca ad alta intensità di calcolo, possono essere accelerate in modo significativo con i server GPU.

Anche le attività di rendering e visualizzazione grafica, come modellazione 3D, animazione, effetti visivi e sviluppo di giochi, possono trarre vantaggio dall'hosting GPU con GTX, RTX e Tesla, e dalla microarchitettura sottostante. La capacità di gestire calcoli complessi e di eseguire il rendering di scene su larga scala in tempo reale rende i server GPU fondamentali per queste applicazioni, sia che si trovino su Windows che su Linux.

Grazie ai server GPU, alla capacità di RAM e allo storage RAM e SSD NVMe, è possibile accelerare operazioni di data analytics e Big Data, come l’analisi di dataset di grandi dimensioni, l’esecuzione di query complesse e l’estrazione di informazioni preziose. Le capacità di elaborazione parallela delle GPU supportano l’elaborazione e l’analisi dei dati, consentendo di ottenere informazioni più rapidamente e migliorando i processi decisionali.

La principale differenza tra i server dedicati GPU e quelli tradizionali risiede nelle capacità di elaborazione. I server tradizionali si basano esclusivamente su CPU progettate per attività generiche e gestiscono le istruzioni in sequenza. I server dedicati GPU, invece, integrano GPU e CPU.

Le GPU sono perfette per il rendering e l’elaborazione parallela (soprattutto con CUDA) per Linux (e Windows), perché possono gestire più attività contemporaneamente. Questo le rende molto più veloci ed efficienti per i carichi di lavoro che coinvolgono dataset di grandi dimensioni e calcoli complessi. Le GPU in configurazioni doppie (o maggiori) agiscono da acceleratori, aumentando notevolmente le prestazioni del server per attività specifiche.

La scalabilità delle risorse di rendering ed elaborazione GPU su un server dedicato dipende dalle esigenze e dalla configurazione. OVHcloud offre diverse opzioni:

• Scalabilità verticale: puoi passare a un modello più potente con più GPU o GPU con prestazioni più elevate. È ideale per aumentare la capacità di elaborazione e potenziare piattaforme come Tesla.
• Scalabilità orizzontale: aggiungi più server dedicati GPU con numerosi core all’infrastruttura e distribuisci il carico di lavoro su più macchine. Questa soluzione è ideale per gestire l'aumento della domanda e garantire una disponibilità elevata.
• Integrazione Cloud: associa i server dedicati con istanze Cloud Windows e Linux per una maggiore flessibilità e un accesso più flessibile alla microarchitettura. Le GPU di Cloud rendering possono essere utilizzate per carichi di lavoro temporanei o la capacità di burst, consentendo di scalare le risorse in modo dinamico in base alle necessità.

Esistono diversi fattori da prendere in considerazione al momento dell’ordine di un server GPU. Uno dei più importanti è il tipo (ghz, RTX o GTX) e la quantità di GPU (core), ovvero il numero di core NVIDIA RTX o GTX. Le GPU top gamma con una maggiore potenza di elaborazione hanno naturalmente un costo più elevato rispetto a quantità più elevate di GPU. Anche la configurazione del server ha un ruolo importante: fattori come CPU, RAM, storage e altri componenti contribuiscono al prezzo finale. In generale, un server GPU è più costoso di un VPS, ma offre migliori prestazioni a parità di prezzo.

Un altro aspetto fondamentale è la durata della locazione. Periodi di noleggio più lunghi vengono spesso offerti a tariffe scontate e sono quindi più vantaggiosi per l’elaborazione complessa e i progetti di rendering. Anche la localizzazione del datacenter può influire sul prezzo, poiché diverse Region possono avere prezzi differenti a seconda dei costi energetici e della concorrenza locale.

Anche il supporto e i servizi richiesti possono influenzare il costo totale dell'ordine. Infine, i servizi di supporto aggiuntivi e le opzioni di hosting gestito, per quanto offrano maggiore comodità e competenza, aumenteranno le spese.