Powerlance GPU-Server

Video Encoding

Designer, Architekten und Künstler benötigen ein Maximum an Rechenleistung, wenn es um das Video Encoding oder das Live-Rendering von Inhalten geht. Die centron Powerlance GPU-Server bieten mit mehr Iterationen und schnellerem Rendering von der Prävisualisierung bis hin zu den finalen Frames entscheidende Vorteile gegenüber herkömmlichen CPU-Servern. In der Praxis lässt sich mit den RTX-Server-Knoten von NVIDIA die bis zu 60-fache Leistung gegenüber Dual-CPU-Knoten abrufen.

Die Powerlance GPU-Server basieren auf der Quadro Plattform von NVIDIA und verfügen damit über die derzeit schnellste am Markt verfügbare GPU-Rendering-Lösung. Gepaart mit der unübertroffenen Leistung der Quadro RTX-Grafikkarten können Designer und Künstler aus allen Branchen modernstes Rendering in ihre professionellen Workflows implementieren.

Design und Visualisierung mit NVIDIA Quadro RTX

Luft- & Raumfahrt

Es gibt nur wenige Branchen, in denen so viel Präzision und Akribie wie in der Luft- und Raumfahrt gefordert ist. Der kleinste Fehler kann verheerende Auswirkungen haben und im schlimmsten Fall sogar Menschenleben fordern. In der Praxis kommen daher zahlreiche Deep-Learning-Anwendungen zum Einsatz, die ein Maximum an Rechenleistung benötigen. Diese lassen sich mittels GPU-Servern performant und zuverlässig durchführen.

Aerodynamik
Bereits bei der Konstruktion lässt sich die Aerodynamik von Flugkörpern oder einzelner Bauteile ohne Tests im Windkanal präzise simulieren. Dies spart Entwicklungskosten und ermöglicht eine kürzere Time-to-Market.

Lastverteilung
Airline-Betreiber berechnen mit fortschrittlichen KI-Algorithmen die optimale Lastverteilung bei Frachtflügen. Auf Basis der Aufzeichnungen lässt sich sogar vorhersagen, mit welcher Wahrscheinlichkeit Transportgut nicht zum Take Off eintrifft – um rechtzeitig umplanen zu können.

Predictive Maintenance
Ingenieure nutzen unter anderem GPU-gestützte Deep-Learning-Technologien, um die Prozesse in Flugzeugturbinen besser zu verstehen und Wartungen durchzuführen, bevor Schäden entstehen.

Automotive

In der Automobilindustrie herrscht ein großer Wettbewerbs- und Zeitdruck. Daher werden hochleistungsfähige Technologien, welche die Aerodynamik eines Fahrzeugs simulieren können, ohne einen Test im Windkanal durchzuführen, immer wichtiger. Aufgrund der Vielzahl zu berücksichtigender Daten und Anforderungen sind solche Tasks äußerst rechenintensiv. Gleichzeitig müssen sie extrem schnell und präzise durchgeführt werden.

Mit den Powerlance GPU-Servern von centron erhalten Ingenieure eine State-of-the-Art-IT-Infrastruktur und marktführende Hardware, die mit maximaler Leistung arbeitet, um die Simulationszeiten so kurz wie möglich zu halten. So lassen sich Entwicklungs- und Konstruktionsprozesse, die auf CFD (Computational Fluid Dynamics) und CAE (Computer Aided Engineering) setzen, deutlich effizienter gestalten.

Smart Cities

Modernste Technologien wie NVIDIA Metropolis machen es möglich Daten von Milliarden von Sensoren und IoT-Geräten zu sammeln und zu analysieren. Städte und deren Verantwortliche sind damit in der Lage wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um Infrastrukturen und öffentliche Dienste für die Einwohner zu verbessern. Dies funktioniert allerdings nur mit einer entsprechend leistungsstarken IT-Infrastruktur im Rücken. GPU-Server bieten hierfür die besten Voraussetzungen. Typische Einsatzszenarien sind:

Infrastruktur
Katastrophenhilfe | Erkennung von Auffälligkeiten | Crowd-Analysen | Warteschlangen-Management

Logistik
Frachtverfolgung | Routenoptimierung | Angebotsprognosen | Minderung des Betriebsrisikos

Verkehrsmanagement
Echtzeitwarnungen | Vorfallerkennung | Genaues Szenenverständnis | Geschwindigkeitssegmentierung

Medien & Unterhaltung

Egal, ob Filmproduktion, Live-TV-Show, Werbung oder Videospiel: All diese Produktionen benötigen modernste Technologien wie Deep Learning, Simulation oder Echtzeitdarstellung für ein optimales Endergebnis. Das Transformieren einer großen Menge an Pixeln oder Voxeln mit einem Shader oder das Simulieren einer realistischen Beleuchtung durch Ray Tracing sind massive Rechenaufgaben mit paralleler Prozessverarbeitung. Gerade Ray Tracing zählt durch die Simulation von Reflexionen, Schatten und indirekte Beleuchtung zu den rechenintensivsten Prozessen. Ohne hardwarebasierte Ray-Tracing-Beschleunigung ist dies auf GPUs in Echtzeit nicht möglich.

Zu den Neuheiten von NVIDIA Quadro RTX 6000 zählen:

• Mesh Shading für Vertex, Tesslation und geometrische Modelle in der Grafikpipeline
• Variable Shader zur dynamischen Steuerung der Shader-Rate
• Texture-Space Shading nutzt einen dedizierten Speicher für den Texturraum
• Multi-View-Rendering ermöglicht das Rendern mehrerer Ansichten in einem Durchgang

Healthcare

Die COVID-19-Pandemie zeigt einmal mehr den hohen Stellenwert der medizinischen Forschung für die Gesellschaft. Leistungsstarke Hardware-Technologien wie die centron Powerlance GPU-Server helfen zusammen mit intelligenten Anwendungen dabei, die Prozesse in Bereichen wie Bildanalyse, Krankheitsforschung und Medikamentenentwicklung zu beschleunigen.

Durch die herausragende Rechenleistung der NVIDIA Quadro RTX 6000 Grafikeinheiten, die speziell für Deep Learning und tiefe Analysen entwickelt wurde, gestaltet medizinisches Fachpersonal ihre Forschungsarbeit äußerst effizient. Auswertungen von Experimenten und Simulationen in Highspeed führen vom ersten Tag an zu wichtigen Erkenntnissen.

Wie KI das Gesundheitswesen verändert

Wissenschaft

Wesentliche Faktoren für viele bahnbrechende Erkenntnisse aus der Forschungsarbeit sind die heutigen technologischen Möglichkeiten, große Datenmengen effektiv auswerten zu können. GPU-Server bieten Forschern und Datenwissenschaftlern die ultimative Leistung für Deep Learning und maximale Flexibilität, um selbst anspruchsvollste Workloads effektiv zu bewältigen.

Viele unterschiedliche Zweige profitieren von GPU-beschleunigten Anwendungen und erhalten so optimale Produktivität in ihrer Forschung. Beispielsweise nehmen Größe und Komplexität der Daten in der Genomik immer mehr zu. Hier ermöglichen es spezialisierte Software und intelligentes Computing, die Sequenzierungskosten bei der Untersuchung großer Populationen zu senken.

Welche Anwendungen profitieren von GPU-Beschleunigung?