50
AMD i NVIDIA to dwaj czołowi gracze na rynku procesorów graficznych. W segmencie serwerów z procesorami graficznymi obie firmy oferują wydajne rozwiązania do zadań wymagających intensywnych obliczeń, takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, obliczenia naukowe oraz obliczenia o wysokiej wydajności
Chociaż serwery z procesorami graficznymi są zaprojektowane w celu przyspieszenia obliczeń równoległych, platformy AMD i NVIDIA znacznie różnią się pod wieloma względami, m.in. pod względem architektury procesorów graficznych, pojemności pamięci, ekosystemu oprogramowania, skalowalności, wydajności i kosztów. Różnice te mają bezpośredni wpływ na to, która platforma lepiej nadaje się do konkretnego obciążenia.
Jako dostawca infrastruktury klasy korporacyjnej firma INTROSERV oferuje konfigurowalne, dedykowane serwery z procesorami graficznymi przeznaczone do zadań wymagających dużej mocy obliczeniowej i wysokiej wydajności, takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, renderowanie, obliczenia naukowe oraz HPC.
W niniejszym artykule porównamy serwery z procesorami graficznymi firm NVIDIA i AMD, przeanalizujemy mocne strony i ograniczenia każdej z platform oraz wyjaśnimy, do jakich zastosowań najlepiej się nadają. Celem nie jest wyłonienie jednoznacznego zwycięzcy, ale pokazanie, dlaczego właściwy wybór zależy od konkretnego obciążenia i wymagań infrastrukturalnych.
Serwery z procesorami graficznymi NVIDIA i AMD
Różne rodzaje obciążeń wymagają różnych właściwości procesorów graficznych — niektóre potrzebują więcej pamięci VRAM, podczas gdy inne w większym stopniu opierają się na przepustowości pamięci lub liczbie rdzeni tensorowych:
- Aplikacje do czatu
- Przetwarzanie dokumentów
- Wyszukiwanie i pozyskiwanie informacji
- Zadania związane z wnioskowaniem i dedukcją
Ta sama zasada dotyczy obciążeń wykraczających poza sztuczną inteligencję. Serwer z procesorem graficznym, który dobrze sprawdza się w uczeniu modeli lub wnioskowaniu , nie zawsze musi być najlepszym wyborem do renderowania 3D, przetwarzania wideo, obliczeń naukowych i innych obciążeń wymagających dużej mocy obliczeniowej procesora graficznego.
Zarówno NVIDIA, jak i AMD oferują wydajne rozwiązania oparte na procesorach graficznych, jednak przy wyborze serwera należy wziąć pod uwagę nie tylko ogólną wydajność. Inne kluczowe czynniki to:
- kompatybilność z oprogramowaniem i frameworkami;
- pojemność i specyfikacje pamięci GPU;
- skalowalność w konfiguracjach z wieloma procesorami graficznymi;
- wydajność w przypadku konkretnego rodzaju obciążenia;
- wymagania dotyczące infrastruktury i wdrożenia;
- całkowity koszt rozwiązania oraz stosunek ceny do wydajności.
Firma NVIDIA jest często preferowanym wyborem w przypadku obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym dzięki dojrzałemu ekosystemowi oprogramowania, szerokiej obsłudze popularnych frameworków oraz wysokiej kompatybilności z aplikacjami AI.
Jedną z kluczowych zalet firmy jest CUDA, autorska platforma oprogramowania firmy NVIDIA, która jest głęboko zintegrowana z wieloma frameworkami AI, bibliotekami i narzędziami programistycznymi.
Wysokowydajne procesory graficzne, takie jak NVIDIA H100 i B200, są przeznaczone do obsługi obciążeń AI na dużą skalę, w tym do szkolenia modeli i innych zadań wymagających intensywnych obliczeń.
Dodatkowe zalety firmy NVIDIA to dopracowane sterowniki, obszerna dokumentacja oraz dobrze rozwinięty stos oprogramowania, co ogólnie ułatwia wdrażanie i bieżącą eksploatację.
AMD ma przewagę w przypadku obciążeń, w których pojemność pamięci procesora graficznego stanowi główne wąskie gardło. Akceleratory Instinct oferują więcej pamięci HBM na kartę niż wiele porównywalnych rozwiązań, co pozwala na zmieszczenie większych modeli i zbiorów danych w pamięci pojedynczego procesora graficznego bez konieczności rozdzielania ich na wiele kart. Może to uprościć i obniżyć koszty wnioskowania dla już wytrenowanych modeli, ponieważ ten sam model może wymagać mniejszej liczby procesorów graficznych, co obniża koszt na jedno żądanie. Model MI300X jest dobrym przykładem tego podejścia, ale ta sama zasada ma zastosowanie w całej, szerszej gamie produktów Instinct.
Głównym czynnikiem ograniczającym w przypadku AMD jest zazwyczaj ekosystem oprogramowania. Platforma ROCm rozwija się dynamicznie, ale w niektórych przypadkach jej konfiguracja i weryfikacja kompatybilności mogą wymagać więcej czasu i zasobów inżynieryjnych w porównaniu z bardziej dojrzałym środowiskiem CUDA.
Z tego powodu wybór między firmami NVIDIA a AMD nie powinien opierać się wyłącznie na marce. NVIDIA ma przewagę, gdy głównymi priorytetami są dojrzały ekosystem oprogramowania, szeroka kompatybilność oraz uczenie modeli na dużą skalę. AMD może być bardziej atrakcyjne, gdy kluczowymi ograniczeniami są pojemność pamięci procesora graficznego oraz całkowity koszt rozwiązania.
Nie ma jednej, uniwersalnie najlepszej platformy GPU. Optymalny wybór zależy od konkretnego obciążenia – niezależnie od tego, czy chodzi o szkolenie modeli AI, wnioskowanie, przetwarzanie dokumentów, wyszukiwanie i pozyskiwanie informacji, zadania związane z rozumowaniem, czy też renderowanie złożonych scen.
Następnie przyjrzymy się tym scenariuszom bardziej szczegółowo i wyjaśnimy, które cechy serwera z procesorem graficznym mają największe znaczenie dla każdego rodzaju obciążenia. Pomoże to wyjaśnić, w jakich obszarach NVIDIA ma przewagę, gdzie AMD może zapewnić lepszy stosunek jakości do ceny oraz dlaczego wybór serwera z procesorem graficznym powinien zawsze zaczynać się od analizy konkretnego zadania.
Ważna uwaga: firmy AMD i NVIDIA stosują różne podejścia architektoniczne. NVIDIA kładzie większy nacisk na wydajność obliczeniową i obciążenia o mieszanej precyzji, podczas gdy AMD skupia się w większym stopniu na dużej pojemności pamięci i równoległym przetwarzaniu danych.
Ekosystem oprogramowania
CUDA to zastrzeżona platforma firmy NVIDIA, natomiast ROCm to platforma typu open source firmy AMD. W praktyce jednak kluczową różnicą nie jest model licencjonowania, ale to, ile dodatkowej pracy może być wymagane przed wdrożeniem projektu.
PyTorch i TensorFlow oficjalnie obsługują obie platformy. Jednak znaczna część kodu i wiele bibliotek w ekosystemie uczenia maszynowego jest tworzona z myślą o CUDA jako domyślnym celem, więc typowy projekt z większym prawdopodobieństwem będzie działał na platformie NVIDIA bez konieczności wprowadzania modyfikacji. ROCm udostępnia model programowania HIP, który umożliwia przenoszenie kodu CUDA, jednak migracja nadal wymaga sprawdzenia zgodności konkretnych bibliotek i wersji frameworków.
Kolejną praktyczną różnicą jest zakres obsługi sprzętu i systemów. CUDA działa na całej gamie procesorów graficznych NVIDIA, w tym na procesorach przeznaczonych dla użytkowników indywidualnych. ROCm oficjalnie obsługuje bardziej ograniczony zakres akceleratorów i dystrybucji Linuksa, dlatego przed wyborem sprzętu należy dokładnie sprawdzić listę kompatybilności.
Ciekawostka: firma AMD stosuje bardziej otwarte podejście, podczas gdy ekosystem CUDA firmy NVIDIA ma charakter zastrzeżony. Niemniej jednak firma NVIDIA nadal zajmuje silną pozycję wśród programistów – nie tylko ze względu na swój sprzęt, ale także dzięki wieloletnim inwestycjom w rozwój swojego ekosystemu oprogramowania.
Wydajność
Obie platformy przyspieszają obliczenia macierzowe za pomocą dedykowanych bloków sprzętowych: NVIDIA wykorzystuje rdzenie Tensor, a AMD – rdzenie macierzowe CDNA. Sam fakt obecności tego rodzaju przyspieszenia nie stanowi już istotnego czynnika wyróżniającego, dlatego porównanie powinno skupiać się na konkretnych wskaźnikach wydajności.
Główną różnicą jest pamięć. Model H200 SXM jest wyposażony w 141 GB pamięci HBM3e i przepustowość pamięci wynoszącą 4,8 TB/s, podczas gdy model MI300X oferuje 192 GB pamięci HBM3 i przepustowość 5,3 TB/s. Te dodatkowe 51 GB może decydować o tym, czy model zmieści się na jednym akceleratorze, czy też trzeba go podzielić na wiele procesorów graficznych.
Druga różnica dotyczy wydajności w różnych typach obliczeń. W przypadku obliczeń z podwójną precyzją model MI300X osiąga wydajność na poziomie 81,7 TFLOPS, podczas gdy H200 SXM zapewnia 34 TFLOPS w standardowym trybie FP64 oraz 67 TFLOPS przy wykorzystaniu rdzeni Tensor, co oznacza, że przewaga AMD zależy od tego, które tryby są porównywane. Przy niższej precyzji różnica jest mniejsza: 5,2 PFLOPS w porównaniu z 3 958 TFLOPS w trybie FP8, przy czym obie wartości uwzględniają rzadkość danych.
Koszt
Ani NVIDIA, ani AMD nie publikują cen katalogowych akceleratorów dla centrów danych. Produkty te są zazwyczaj dostarczane za pośrednictwem partnerów, a ostateczny koszt zależy od konfiguracji całego systemu. Z tego powodu bardziej sensowne jest porównanie czynników wpływających na całkowity koszt w całym cyklu życia niż samej ceny procesora graficznego.
Pierwszym czynnikiem jest liczba procesorów graficznych wymaganych do obsługi danego obciążenia. Pojemność pamięci określa, ile akceleratorów jest potrzebnych do obsłużenia danego modelu: 96 GB w przypadku RTX PRO 6000 Max-Q, 141 GB w przypadku H200 oraz 192 GB w przypadku MI300X. Mniejsza liczba procesorów graficznych może oznaczać mniej serwerów, mniej portów sieciowych oraz niższe koszty związane z infrastrukturą wspierającą i licencjami na oprogramowanie.
Drugim czynnikiem jest pobór mocy, który bezpośrednio wpływa na koszty kolokacji i eksploatacji: 300 W w przypadku RTX PRO 6000 Max-Q, do 700 W w przypadku H200 oraz 750 W w przypadku MI300X. W ciągu kilku lat eksploatacji różnica między 300 W a 750 W na procesor graficzny może stać się znacząca w porównaniu z początkowym kosztem sprzętu.
Trzecim czynnikiem jest czas poświęcony na prace inżynieryjne. Jeśli projekt jest już oparty na CUDA, migracja do ROCm może wymagać dodatkowej weryfikacji bibliotek i wersji frameworków. Prace te są rozliczane w godzinach inżynieryjnych, a nie pojawiają się bezpośrednio na fakturze za sprzęt.
Integracja z infrastrukturą chmury i serwerową
Firma NVIDIA ma silną pozycję wśród dostawców usług w chmurze i infrastruktury. Jej ekosystem obejmuje narzędzia programistyczne, kontenery, wstępnie skonfigurowane frameworki oraz oprogramowanie do sztucznej inteligencji, które upraszczają wdrażanie i zarządzanie procesorami graficznymi.
AMD również aktywnie rozszerza swoją obecność w środowiskach chmurowych i centrach danych, głównie poprzez linię produktów Instinct oraz platformę ROCm. Podejście oparte na otwartym oprogramowaniu sprawia, że AMD staje się coraz bardziej atrakcyjne dla firm poszukujących alternatywy dla infrastruktury opartej na CUDA.
Porady techniczne
Serwer, który na pierwszy rzut oka wydaje się tańszy, może ostatecznie kosztować więcej, jeśli później okaże się, że dany model nie mieści się w pamięci pojedynczego procesora graficznego i wymaga dwóch, albo że kluczowa biblioteka jest dostępna wyłącznie dla CUDA. Odwrotna sytuacja również ma miejsce: płacenie wyższej ceny za flagowy procesor graficzny nie ma sensu, jeśli obciążenie jest ograniczone przepustowością pamięci, a nie samą mocą obliczeniową.
Z tego powodu decyzja powinna opierać się nie na marce, ale na czterech czynnikach: konkretnym modelu procesora graficznego, wersjach frameworka i bibliotek, obsługiwanym systemie operacyjnym oraz metodzie wdrożenia. Jeśli choćby jeden z tych czynników nie zostanie zweryfikowany z wyprzedzeniem, oszczędności na sprzęcie mogą szybko zostać zniwelowane przez dodatkowe godziny pracy inżynierów.
NVIDIA przoduje pod względem dojrzałości ekosystemu oprogramowania i szerokiej obsługi sztucznej inteligencji
Jedną z głównych zalet firmy NVIDIA jest jej dojrzały ekosystem oprogramowania. CUDA jest szeroko stosowana w branży sztucznej inteligencji, dlatego wiele bibliotek, narzędzi optymalizacyjnych, zasobów szkoleniowych, kontenerów i systemów produkcyjnych jest od samego początku projektowanych z myślą o procesorach graficznych NVIDIA. Dzięki temu zespoły programistów zazwyczaj mają do dyspozycji sprawdzone instrukcje instalacji, szczegółową dokumentację oraz gotowe rozwiązania typowych problemów związanych z wdrażaniem.
Platforma obsługuje główne frameworki, w tym PyTorch, TensorFlow i JAX. Integruje się również z bibliotekami wstępnie wytrenowanych modeli, narzędziami Kubernetes, systemami monitorowania oraz korporacyjnymi platformami AI. Pakiet oprogramowania do głębokiego uczenia się firmy NVIDIA łączy biblioteki CUDA, cuDNN oraz inne narzędzia, które pomagają aplikacjom efektywnie wykorzystywać zasoby procesorów graficznych.
W zakresie wnioskowania firma NVIDIA oferuje TensorRT, który pomaga zoptymalizować obsługiwane modele w celu zmniejszenia opóźnień i zwiększenia przepustowości. Jego kompilator i narzędzia uruchomieniowe upraszczają przejście od wytrenowanego modelu do usługi produkcyjnej. Więcej informacji można znaleźć w dokumentacji TensorRT.
Dojrzałe sterowniki i biblioteki są również ważne, ponieważ czas konfiguracji ma bezpośredni wpływ na koszty projektu. Zespoły inżynierów mogą spędzać całe dni na rozwiązywaniu problemów związanych z niekompatybilnymi sterownikami, wersjami frameworków, jądrem systemu lub zależnościami. Szeroki ekosystem wsparcia firmy NVIDIA pomaga ograniczyć te wyzwania, zwłaszcza w przypadku korzystania z gotowych kontenerów Docker i sprawdzonych obrazów chmurowych.
W systemach z wieloma procesorami graficznymi kolejną zaletą może być NVLink, technologia szybkiej komunikacji między procesorami graficznymi. W obsługiwanych konfiguracjach umożliwia ona szybszą wymianę danych niż standardowy interfejs PCIe, co jest szczególnie ważne, gdy wiele procesorów graficznych współpracuje nad tym samym modelem. Jednak rzeczywista korzyść wynikająca z NVLink zależy od generacji procesorów graficznych, architektury serwera, środowiska oprogramowania oraz charakterystyki obciążenia.
W praktyce przewagę firmy NVIDIA często mierzy się nie tylko surową wydajnością procesorów graficznych, ale także oszczędnością czasu inżynierów podczas wdrażania, optymalizacji i bieżącej eksploatacji.
AMD oferuje duże możliwości sprzętowe, ale stos oprogramowania może wymagać większego nakładu pracy
Procesory graficzne AMD Instinct mogą zapewnić duże ilości pamięci graficznej i wysoką wydajność obliczeniową dla obsługiwanych obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją. Jest to szczególnie przydatne, gdy model, partia danych lub zbiór danych nie mieści się w procesorze graficznym z mniejszą pamięcią VRAM. Większa pojemność pamięci może również zmniejszyć potrzebę agresywnej kwantyzacji lub złożonego podziału modelu na wiele procesorów graficznych.
Ekosystem oprogramowania AMD opiera się na ROCm, natomiast HIP zapewnia ścieżkę dostosowania wielu aplikacji zorientowanych na CUDA do sprzętu AMD. W obsługiwanych systemach można również wykorzystać Infinity Fabric do szybkiej wymiany danych między akceleratorami.
Jednocześnie kompatybilność wymaga bardziej starannej weryfikacji. Obsługa może się różnić w zależności od konkretnego modelu procesora graficznego, wersji ROCm, systemu operacyjnego, dystrybucji Linuksa, sterowników, bibliotek, kontenerów i frameworka AI.
Przed wyborem serwera z procesorem graficznym AMD należy sprawdzić:
konkretny model procesora graficznego i pojemność pamięci;
wersje ROCm i HIP;
kompatybilność z PyTorch, TensorFlow lub JAX;
wymagane biblioteki i operatory;
system operacyjny, platformę serwerową oraz środowisko wdrożeniowe.
Niektóre projekty pierwotnie opracowane dla CUDA mogą wymagać dodatkowego dostosowania, wymiany bibliotek lub testów, zanim będą mogły działać wydajnie na ROCm. Nie oznacza to, że AMD jest gorszym wyborem. Oznacza to, że AMD szczególnie dobrze nadaje się do projektów, w których stos oprogramowania można zweryfikować z wyprzedzeniem, a korzyści w zakresie pojemności pamięci, wydajności lub kosztów uzasadniają dodatkowy nakład pracy inżynieryjnej.
Znaczenie ma również rodzaj obciążenia. Jeden procesor graficzny może wykazywać lepszą wydajność podczas uczenia modeli transformatorowych, podczas gdy inny może być bardziej skuteczny w przypadku wymagających dużej ilości pamięci operacji wnioskowania lub konkretnych obciążeń obliczeniowych. Z tego powodu ostateczna decyzja nie powinna opierać się wyłącznie na ogólnych wynikach testów porównawczych. Lepiej jest przetestować własne modele, rozmiary partii, ustawienia precyzji oraz scenariusze skalowania.
NVIDIA CUDA a AMD ROCm: porównanie ekosystemów procesorów graficznych
Porównując CUDA i ROCm, należy wziąć pod uwagę nie tylko wydajność procesorów graficznych. W wielu rzeczywistych scenariuszach decydującą rolę odgrywa ekosystem oprogramowania, zwłaszcza w przypadku firm wdrażających rozwiązania AI w środowiskach produkcyjnych, gdzie kluczowe znaczenie mają kompatybilność, stabilność, dostępność narzędzi oraz łatwość wdrożenia.
CUDA (Compute Unified Device Architecture)
CUDA to platforma obliczeniowa firmy NVIDIA przeznaczona do zadań związanych ze sztuczną inteligencją i obliczeniami o wysokiej wydajności (HPC). Jest ściśle zintegrowana z procesorami graficznymi NVIDIA i zapewnia programistom dostęp do zasobów obliczeniowych za pośrednictwem interfejsów API, kompilatorów, środowisk uruchomieniowych i bibliotek.
Biblioteki te są zgrupowane w ekosystemie CUDA-X, a każdy komponent odpowiada za konkretny etap procesu. cuDNN optymalizuje operacje sieci neuronowych i wykorzystanie rdzeni Tensor Core, TensorRT przyspiesza wnioskowanie i zmniejsza opóźnienia podczas wdrażania wytrenowanych modeli, NCCL obsługuje wymianę danych i synchronizację między procesorami graficznymi w systemach z wieloma procesorami graficznymi, a RAPIDS przyspiesza obciążenia związane z nauką o danych i analityką.
Kolejną ważną funkcją jest CUDA Graphs, która rejestruje sekwencję operacji i uruchamia ją jako pojedynczy przepływ pracy, zmniejszając obciążenie związane z uruchamianiem poszczególnych jąder.
Na poziomie platformy stos uzupełniają technologie NVLink i NVSwitch zapewniające szybką komunikację między procesorami graficznymi, GPUDirect Storage umożliwiająca bezpośrednią wymianę danych z systemami pamięci masowej oraz InfiniBand służąca do komunikacji między węzłami.
ROCm (Radeon Open Compute Platform)
ROCm to otwarta platforma oprogramowania firmy AMD przeznaczona do obliczeń na procesorach graficznych (GPU) i stanowiąca główną alternatywę dla CUDA. Została zaprojektowana z myślą o sztucznej inteligencji (AI), obliczeniach o wysokiej wydajności (HPC) oraz obciążeniach wymagających intensywnych obliczeń w środowiskach Linux i obejmuje środowiska uruchomieniowe, narzędzia programistyczne, zoptymalizowane biblioteki oraz obsługę frameworków uczenia maszynowego.
ROCm obsługuje PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime, OpenCL oraz obciążenia HPC oparte na MPI. Kluczowym elementem tego ekosystemu jest HIP: jego model programowania jest pod względem składni podobny do CUDA, natomiast narzędzie HIPIFY ułatwia portowanie istniejących aplikacji CUDA bez konieczności całkowitego przepisywania kodu.
Warstwa bibliotek ma podobne odwzorowanie funkcjonalne: MIOpen obsługuje wiele takich samych zadań uczenia głębokiego jak cuDNN, RCCL zapewnia funkcjonalność porównywalną z NCCL, a rocBLAS obsługuje operacje algebry liniowej. Kompatybilność z bibliotekami innych producentów należy jednak nadal weryfikować osobno dla konkretnej używanej wersji ROCm.
Co wybrać: NVIDIA czy AMD?
Nie ma jednego uniwersalnego zwycięzcy. Najlepszy wybór zależy od obciążenia, stosu oprogramowania i wymagań infrastrukturalnych.
NVIDIA często jest lepszym rozwiązaniem, gdy priorytetami są:
kompatybilność z CUDA;
dojrzały ekosystem AI;
łatwiejsze wdrożenie;
szeroki wybór gotowych do użycia narzędzi i bibliotek;
silna optymalizacja pod kątem głębokiego uczenia się.
AMD może być bardziej atrakcyjną opcją, gdy priorytetami są:
wysoka przepustowość pamięci GPU;
duża pojemność pamięci VRAM;
podejście oparte na otwartym oprogramowaniu;
korzystny stosunek ceny do wydajności.
Ostatecznie decyzja nie powinna opierać się wyłącznie na marce. Należy wziąć pod uwagę konkretny model procesora graficznego, stos oprogramowania, rodzaj obciążenia, wymagania dotyczące pamięci, środowisko wdrożeniowe oraz całkowity koszt infrastruktury.
Infrastruktura GPU dla przedsiębiorstw z INTROSERV
Obciążenia związane ze sztuczną inteligencją rzadko zależą wyłącznie od procesora graficznego. Trening modeli wymaga pamięci masowej na zestawy danych i punkty kontrolne, natomiast wnioskowanie online zależy od niskiego opóźnienia między aplikacją a akceleratorem. Pomiędzy tymi komponentami często znajdują się bazy danych, kolejki i systemy pamięci masowej. Karta graficzna może pozostawać bezczynna, jeśli dane nie docierają do niej wystarczająco szybko, dlatego infrastruktura powinna być zaprojektowana jako kompletny system, a nie jako pojedynczy komponent sprzętowy. INTROSERV zapewnia wszystkie kluczowe komponenty potrzebne do zbudowania takiego środowiska.
Warstwa obliczeniowa
Dedykowane serwery z procesorami graficznymi mogą być wykorzystywane do uczenia modeli, wnioskowania, renderowania oraz obliczeń naukowych. Konfigurację dobiera się w zależności od obciążenia: pojemność pamięci procesora graficznego decyduje o tym, czy model zmieści się na jednym akceleratorze, natomiast typ pamięci i przepustowość wpływają na wydajność w obciążeniach, w których głównym wąskim gardłem jest przepływ danych, a nie sama moc obliczeniowa.
Infrastruktura wokół procesora graficznego
Dostępne są serwery z pamięcią masową NVMe i dużą pojemnością dyskową przeznaczone na zbiory danych, punkty kontrolne i artefakty szkoleniowe. Bazy danych zawierające metadane eksperymentów oraz indeksy wektorowe można wdrażać na konfiguracjach zoptymalizowanych pod kątem wydajności operacji wejścia/wyjścia oraz dużej ilości pamięci RAM. Potoki przetwarzania wstępnego danych, etykietowania i pozyskiwania danych często w większym stopniu zależą od procesora (CPU) i pamięci systemowej niż od zasobów procesora graficznego (GPU), dlatego do tych zadań można wykorzystać standardowe serwery dedykowane przy znacznie niższych kosztach.
Sieć i lokalizacja
Elementy infrastruktury można wdrożyć w tym samym centrum danych i połączyć za pomocą sieci prywatnej, co pomaga zmniejszyć opóźnienia między systemami. Lokalizacje są dostępne w Niemczech, Holandii, Francji, Wielkiej Brytanii i Polsce, co pozwala klientom wybrać region w oparciu o wymagania dotyczące lokalizacji danych oraz bliskość użytkowników końcowych.
Jeśli masz jakiekolwiek pytania, nasz zespół wsparcia technicznego, dostępny 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, jest zawsze gotowy do pomocy. Skontaktuj się z nami w dowolnym momencie, aby uzyskać pomoc w zakresie planowania infrastruktury GPU lub konfiguracji serwerów.
