Enterprise-Server für beschleunigte Workloads
Der T4 vereint GPU-Beschleunigung mit den weltweit führenden Enterprise-Servern.
NVIDIA T4-Enterprise-GPUs und CUDA-X-Beschleunigungsbibliotheken sind Supercharger für Mainstream-Server und auf moderne Rechenzentren ausgelegt. Die als NGC-fähig validierten Server überzeugen im gesamten Spektrum beschleunigter Workloads. Der optionale Support in Form der NVIDIA NGC-Support-Dienste sorgt dazu für Sicherheit. Mit dem NVIDIA T4 können IT-Teams GPU-beschleunigte Standardinfrastrukturen für Rechenzentren mit den weltweit führenden Servern ausbauen.
Steigerung der Rechenzentrumsnutzung und Produktivität mit einer einzelnen beschleunigten Plattform
Bis zu 33% mehr Leistung in virtuellen Desktop-Infrastrukturen (VDI)*
Bis zu 35-mal schnelleres maschinelles Lernen
Bis zu 10-mal schnelleres Deep-Learning-Training
Bis zu 40-mal kürzere Time-To-Insights für die Deep-Learning-Inferenz
Erhebliche Beschleunigung des maschinellen Lernens
Zwar ist Deep Learning noch relativ neu auf dem KI-Markt, doch Unternehmen nutzen schon seit Jahrzehnten maschinelles Lernen, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Die NVIDIA T4-GPU für Rechenzentren kann diese Verfahren für das maschinelle Lernen mit RAPIDS beschleunigen. RAPIDS ist eine Reihe von Open-Source-Bibliotheken für die GPU-Beschleunigung der Datenaufbereitung und des maschinellen Lernens. Mit bekannten Entwicklungstools wie Python ermöglicht eine T4-GPU bis zu 35-mal schnelleres maschinelles Lernen verglichen mit einem rein CPU-basierten Server und beschleunigt auch Algorithmen wie XGBoost, PCA, k-Means, KNN, DBScan und tSVD.
Beispiellose KI-Beschleunigung mit Turing Tensor-Recheneinheiten
Der NVIDIA T4 basiert auf der revolutionären Technologie der NVIDIA Turing™ Tensor-Recheneinheiten mit Multipräzisions-Computing für KI-Workloads. Der T4-Grafikprozessor bietet eine bahnbrechende Leistung von FP32- über FP16- und INT8- bis hin zu INT4-Precision und liefert bis zu 40-mal mehr Inferenz-Performance als CPUs. Beim Training ersetzt ein einzelner Server mit zwei T4-GPUs neun rein CPU-basierte Dual-Sockel-Server.
Entwickler können dank der NVIDIA CUDA-X AI-Softwarebibliotheken und der Integration mit allen KI-Frameworks direkt von der Leistung der Turing Tensor-Recheneinheiten profitieren. CUDA-X-Bibliotheken basierend auf CUDA, dem Modell zur parallelen Programmierung von NVIDIA, bieten Optimierungen für die speziellen Rechenanforderungen von künstlicher Intelligenz, autonomen Maschinen, High Performance Computing und Grafik.
Erstklassige VDI-Benutzererfahrung
Mit NVIDIA T4-ausgerüstete Mainstream-Server sind von unseren Partnern für virtuelle GPU-Software zertifiziert und bieten virtuelle Desktops mit einer hochwertigen Benutzererfahrung – von überall und von jedem Gerät. In Verbindung mit der virtuellen GPU-Software von NVIDIA, NVIDIA GRID®, Virtual PC (GRID vPC) und NVIDIA Quadro® Virtual Data Center Workstation (Quadro vDWS), kann der T4 die VDI-Benutzererfahrung beschleunigen und die Leistung im Vergleich zu rein CPU-basierten VDI-Umgebungen um bis zu 33 % steigern. Davon profitieren alle – vom Wissensarbeiter über den mobilen Anwender bis hin zum Designer oder Ingenieur.
Als NGC-fähig validierte Server
Um Software für erstklassige Performance zu optimieren, ist ein umfassendes Verständnis für verschiedenste Softwareschichten von Nöten. Diese reichen von Betriebssystemen und Treibern bis hin zu Bibliotheken, Frameworks und Anwendungen. Die vorgefertigten NGC-Container sind speziell für das GPU-Computing optimiert. Sie vereinen die unvergleichliche Erfahrung von NVIDIA und die Ökosystem-Unterstützung für GPU-beschleunigte Deep-Learning-Frameworks, RAPIDS-Software, NVIDIA TensorRT™ und mehr als 600 Anwendungen für High Performance Computing.
Über das Programm zur NGC-Fähigkeit von NVIDIA können Serverhersteller NGC-Container auf ihren Systemen validieren lassen. NGC-fähige Server geben Verantwortlichen von Rechenzentren Sicherheit bei der Bereitstellung von Servern mit GPUs, da sie wissen, dass sie sich schnell einrichten lassen und über eine große Bandbreite beschleunigter Programme hinweg überzeugen.
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