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GPU Server - unerlässlich für anspruchsvolle High-Performance-Anwendungen


Graphical Processing Units, kurz GPUs, wurden ursprünglich dafür entwickelt, um Texturen und Schatten von Computerspielen auf dem Bildschirm des Nutzers darzustellen. Heute setzen professionelle Anwender GPU Server in vielen verschiedenen Bereichen ein, in denen besonders viel Rechenleistung benötigt wird. Während vor einigen Jahren nur ein sehr kleiner Teil aller Unternehmen und Organisationen Berührungspunkte mit Supercomputing oder High Performance Computing (HPC) hatte, sind diese Technologien mittlerweile auch im Mittelstand angekommen. Typische Anwendungsfelder sind beispielsweise KI, Machine und Deep Learning, Big Data, CAD, kurz gesagt: jede Art von komplexen Berechnungen und Analysen. Aber auch Alltagsanwendungen wie virtuellen Desktops verhelfen GPU- Server zu mehr Effizienz und Leistung. Es ist davon auszugehen, dass die Bedeutung von GPU Servern auch in Zukunft weiter an Bedeutung gewinnen und die Grundlage für viele Hochtechnologien bilden wird.

 

Was können GPU Server besser als CPU Server?

Doch warum gehen viele professionelle Anwender, die viel Leistung benötigen, weg vom klassischen CPU Server hin zum GPU Server? Das Schlüsselwort ist hier "Performance". GPUs besitzen viel mehr Prozessorkerne als CPUs. Die GPU-Kerne sind jedoch weniger komplex und eignen sich immer nur für bestimmte Arten von Berechnungen. NVIDIA, derzeit der führende Hersteller auf dem Grafikkartenmarkt, unterscheidet beispielsweise drei Typen von Kernen (englisch „cores“):


CUDA Cores

Diese Kerne sind speziell für die parallele Prozessverarbeitung konzipiert und werden in der Praxis meist in Kombination mit dem NVIDIA CUDA Toolkit eingesetzt. CUDA wurde ursprünglich als Shading Architektur eingeführt, ist heute aber Programmiermodell, Architektur, Plattform und API in einem. Viele Anwendungen und Frameworks, beispielsweise für Deep Learning, haben CUDA-Unterstützung fest eingebaut und erleichtern dem User so das Set-up.


Tensor Cores

Tensor Cores helfen dem Anwender dabei, den Durchsatz bei HPC und KI-Anwendungen zu erhöhen. Das Mixed Precision Computing passt die Berechnungen dynamisch an, um die Geschwindigkeit bei gleicher Präzision zu steigern. Mit Tensor Float 32 sind im KI-Training heute beispielsweise Beschleunigungen auf das bis zu Zehnfache möglich. Bei komplexen Berechnungen bedeutet dies eine massive Zeitersparnis für den Anwender.


RT Cores

Das RT in RT Cores steht für "Ray Tracing". Diese Kerne beschleunigen spezielle Ray-Tracing-Grafiken, sodass sie in Echtzeit gerendert werden können. Typischerweise greifen Entwickler für Videospiele und andere Bewegtbildanwendungen auf diese Technologie zurück.


GPU Server: Typische Anwendungsszenarien

Generell lässt sich sagen, dass GPU Server meist bei Problemen zur Anwendung kommen, bei denen immer derselbe Algorithmus auf unterschiedliche Datensätze angewandt wird. In der Fachsprache nennt man dieses Parallelisierungsprinzip auch SMID, kurz: "Single Instruction, Multiple Data". Dies ist auf die besonders gute Performance von GPUs bei Gleitkommaoperationen und die Behandlung von Matrizen und Vektoren zurückzuführen. GPU Server sind bereits seit langer Zeit beispielsweise in den Bereichen Biochemie und Pharmazie etabliert. Hier werden sie oft für die Berechnung von Proteinfaltungen und anderen Methoden, bei denen Matrizenoperationen und die Lösung komplexer linearer Gleichungen wichtig ist, eingesetzt. In der jüngeren Vergangenheit sind es vor allem die Felder KI, Machine und Deep Learning, die dem GPU-Markt einen regelrechten Boom beschert haben.


Wie wähle ich den richtigen GPU Server aus?

Die Auswahl des GPU Servers richtet sich in erster Linie nach der Art und Beschaffenheit der Anwendung. Nur wenn durch sehr viele parallelisierbare Tasks ein Bottleneck bei der CPU Performance entsteht, lohnt sich der Einsatz eines GPU Servers. Bei NVIDIA finden Anwender beispielsweise eine Liste mit allen Anwendungen, Frameworks und Entwickler-Tools, die CUDA unterstützen. Als Faustregel gilt: Der Einsatz von Anwendungen mit CUDA-Unterstützung erleichtert das Set-up und das Arbeiten enorm. Wer selbst entwickelte Programme einsetzt, sollte unbedingt darauf achten, von Anfang an GPU-fähige Tools und Bibliotheken einzusetzen.


Die benötigte Leistung ist bei GPU Servern entscheidend

Ein weiteres wichtiges Auswahlkriterium ist die benötigte Performance. Leider lässt sich das im Vorfeld eines Projekts oft nur grob schätzen. Ein erster Anhaltspunkt ist die Fließkomma-Performance der einzelnen GPUs, die sie auch untereinander vergleichbar machen soll. In der Praxis ist dies aber nicht immer der Fall, da es sich nur um theoretisch ermittelte Werte und nicht um echte Benchmarks handelt. Viele Hersteller bieten auch Benchmarktests für ihre GPUs, jedoch nicht für jede einzelne Anwendung im speziellen. Unser Tipp: Wer auf Nummer sichergehen will, greift auf einen GPU Server aus der Cloud zurück.


GPU Server mieten oder kaufen?

Wie bereits erwähnt, kann sich die Auswahl des richtigen GPU Servers aufgrund mangelnder Erfahrungswerte schwierig gestalten. Anstatt also einen GPU Server direkt zu kaufen und viel Geld für ein Produkt auszugeben, das vielleicht doch nicht das Richtige ist, lohnt sich der Blick auf den Mietmarkt. Mittlerweile bieten Rechenzentrumsbetreiber GPU Server mit gängigen Grafikkarten auch im Mietmodell an. Hier können Anwender die IT-Infrastruktur für einen begrenzten Zeitraum testen.

 
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In vielen Fällen lohnt es sich sogar, für die gesamte Dauer des Projekts auf einen GPU Server aus der Cloud zurückzugreifen. Durch den Betrieb in einem externen Rechenzentrum entfällt etwa die Administration der Hardware und der Anwender profitiert von der professionellen IT-Infrastruktur des Providers. Durch nutzungsbasierte Abrechnungsmodelle zahlen Kunden außerdem nur für die Zeit, in der sie den GPU Server wirklich benötigen - dies ist gerade in der Entwicklungsphase ein echter Vorteil. Ein weiterer wichtiger Punkt ist das Thema Skalierbarkeit. Merkt der Anwender im Laufe des Projekts, dass Leistung und Ressourcen knapp werden, muss bei einem On-Premises (im Unternehmen vor Ort) betriebenen GPU Server erst neue Hardware gekauft und verbaut werden. Bei einem GPU Server aus der Cloud kann er Storage, Arbeitsspeicher, CPU-Kerne und die Anzahl an GPUs auch kurzfristig erweitern.


GPU-Server: Die HPC-Technologie der Zukunft

Abschließend lässt sich sagen, dass GPU-Technologie in den letzten Jahren massiv an Bedeutung gewonnen hat. Immer mehr Anwendungsfelder greifen auf die Leistungsfähigkeit moderner GPU Server zurück. Dieser Trend wird sich auch weiterhin fortsetzen. Es lohnt sich für viele Anwender und Entwickler zu prüfen, ob auch ihre Anwendungen von GPU-Performance profitieren. Oftmals lassen sich Prozesse beschleunigen oder noch effizienter gestalten. Eine unkomplizierte Einstiegsmöglichkeit bieten GPU Server aus der Cloud. In jedem Fall ist es empfehlenswert, einen erfahrenen Provider zu kontaktieren und sich beraten zu lassen.