Nvidia Cloud

Cloud von Nvidia

Eine GPU-beschleunigte Cloud-Plattform mit Zugriff auf einen voll integrierten Containerkatalog, der für vertiefendes Lernen und HPC-Frameworks optimiert ist. Vorzüge der Am Ende steht ein Cloud-Gaming-Erlebnis, das sich anfühlt wie das Spiel auf einer dezentralen Spielkonsole. Mithilfe des GRID SDK (Software Development Kit) können Service- und Middleware-Anbieter Cloud-Gaming mit einer unübertroffenen Zuverlässigkeit und QualitÃ?t anbieten. Die Latenzzeit ist für den Benutzer bis zu 30 Millisekunden geringer als bei Standard-Grafikkarten, so dass das Cloud-Gaming-Erlebnis mit Spielkonsolen konkurrieren kann.

Multiistream Hardware-Encoder mit QoS: Die Codierung mehrerer H.264-Streams in HD-Qualität (720p/1080p) auf jedem GRID-Grafikprozessor mit erweiterten Quality of Service (QoS)-Funktionen sorgt für reibungsloses Cloud-Gaming mit niedriger Latenzzeit auf jedem beliebigen Endgerät. Überwachen und Verwalten von GRID-GPU-Parametern, einschließlich Energieverbrauch, Performance und Nutzung der einzelnen GPUs.

Lösungsansätze für die Cloud

Cloud Computing hat durch die Digitalisierung des Datenzentrums und durchgreifende Änderungen in den Geschäftsprozessen ganze Industrien verändert. Mit Ihrem vertrauenswürdigen Provider sind Ihre wertvollsten Assets jetzt in der Cloud. Aber um das Beste aus Ihren Informationen herauszuholen und wichtige Einblicke zu erhalten, brauchen Sie die passende Hochleistungs-Computerlösung. Die Schlacht ist zur Hälfte entschieden, indem Sie Ihre Informationen aus der Cloud in ein mit GPUs ausgestattetes Datenzentrum transferieren, um tiefes Lernen zu ermöglichen.

Indem wir GPU-beschleunigtes Computing in die Cloud integrieren, schließen wir die Lücke zwischen Ihren massiven Datenbeständen und der Verarbeitungsleistung, um den maximalen Einblick zu erhalten. Bis zu 70% Einsparungen durch den Austausch von Hunderten von Standard-CPU-Instanzen durch leistungsstarke Computerknoten mit bis zu 8 GPUs pro In. Die Berechnung von Lasten, wie sie z.B. in der Naturwissenschaft oder im Deep Learning vorkommen, hat immer schon hohe Folgekosten im Vorfeld mit sich gebracht.

Aber dank Pay-per-Use-Modellen, Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit und einer skalierbaren Leistung zahlen Sie nicht mehr und nicht weniger für die benötigte Rechnerleistung. Enthält alle Vorzüge wie Arbeitsspeicher mit Fehlerkorrektur-Code (ECC) für die Integrität der Daten, GPUDirect RDMA für große Bandbreiten und Peer-to-Peer-Kommunikation zwischen Low-Latency-GPUs.

Ob Sie nun das gesamte Computing damit durchführen oder einfach nur Ihre maximale Rechnerleistung auf kurze Sicht steigern wollen, GPU Cloud Computing ist genau die richtige Lösung für Sie.

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