In un panorama che vede intensificarsi sempre di più il ricorso all’AI in svariati ambiti applicativi, la disponibilità di tecnologie a supporto dei processi di calcolo diventa un punto cruciale per lo sviluppo di ogni progetto. In questo scenario si fa largo il GPU Computing, tecnica informatica che consente di sfruttare al massimo la capacità di elaborazione di un acceleratore grafico – quale la GPU – per implementare le attività che richiedono di processare grandi quantità di dati.

Dal Machine Learning, passando per il Deep Learning e la Computer Vision, le branche dell’intelligenza artificiale si servono delle nuove tecnologie allo scopo di raggiungere gli obiettivi con maggiore efficienza e livelli più elevati di accuratezza e velocità.

I settori che beneficiano dell’AI si estendono di continuo, muovendosi in direzione di sviluppi innovativi che rendono le evoluzioni tech parte integrante della propria operatività. Ne consegue un considerevole aumento della domanda nel mercato delle GPU, da cui si evince un’evidenza incontrovertibile: parlare della produttività di macchine intelligenti e processi di apprendimento virtuale al giorno d’oggi significa constatare una realtà destinata a fondersi sempre di più con il tessuto sociale ed economico.

GPU Server: un boost di potenza per AI e Machine Learning

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Una GPU (Graphics Processing Unit) non si identifica più soltanto in un processore a supporto delle operazioni grafiche. In linea con le evoluzioni digitali, a oggi una istanza GPU è una tecnologia che sfrutta l’integrazione con le infrastrutture di Cloud Computing per massimizzare le capacità di elaborazione e gestire algoritmi complessi e carichi di lavoro importanti.

L’elevata quantità di core specializzati nell’accelerazione dell’esecuzione simultanea delle istruzioni rende un GPU Server la risposta concreta alle più sofisticate esigenze di calcolo. Dall’incontro tra un data center e una unità di elaborazione grafica, nasce la possibilità di supportare efficacemente ogni progetto di AI e Machine Learning accelerando i processi di apprendimento delle macchine e gestendo i tipici grandi flussi di dati.

Cloud Server GPU di Seeweb: le specifiche

Sempre al passo con le avanguardie tecnologiche, Seeweb propone un servizio di GPU Computing pensato per potenziare le attività di AI, Machine Learning, Big Data e Deep Learning. Laddove i workload diventano troppo impegnativi e le necessità strutturali richiedono di addestrare algoritmi rapidamente, Cloud Server GPU di Seeweb (qui la pagina dedicata) mette in campo le migliori componenti tecniche attualmente disponibili sul mercato dei device IT.

Partendo da un ambiente cloud con driver e sistema preinstallati e preconfigurati, le istanze Seeweb nascono da una scheda grafica NVIDIA Quadro RTX 6000 per aumentare velocità e produttività dei progetti di AI. 32 GB di RAM, 500 GB di Disco, oltre 4000 core CUDA, RT e Tensor: un GPU server massimizza le performance attraverso la gestione di task paralleli massivi per eseguire lavori più veloci ed efficienti.

Dunque, massima potenza al costo più competitivo: è questa la promessa di Cloud Server GPU di Seeweb, la soluzione ideale per assicurare il più alto rendimento e le massime prestazioni ai progetti di Intelligenza Artificiale.

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