GPU-сервер для рендеринга и не только

GPU-сервер для рендеринга и не только 28 Декабря 2022

Объемы информации в современном мире увеличиваются каждый день в геометрической прогрессии. В результате информационные системы перестают справляться с потоками информации, которую им необходимо накопить и обработать. Поэтому для повышения производительности вычислений в этих системах начали применяться серверы с GPU.

Что такое GPU-сервер и зачем он нужен

GPU-серверы - серверы на базе современных GPU-карт, то есть видеокарт с графическим процессором (видеопроцессором, графическим ускорителем).

Изначально серверы GPU задействовались только для работы со сложной динамической и статической графикой, однако теперь их начинают применять и как оборудование для общих вычислений. Это возможно благодаря их способности решать высоконагруженные задачи при растущих объемах данных.

Где нужен GPU-сервер

Сегодня GPU-сервер активно применяется в областях:

  • графического рендеринга;
  • разработки компьютерных игр и симуляторов;
  • научных исследований и CUDA-вычислений (к примеру, в биологии, биохимии, теории вероятностей);
  • построения прогностических моделей и проведения статистических расчетов;
  • наработок в области искусственного интеллекта и тренировок нейронных сетей;
  • 3D-моделирования и дизайна;
  • майнинга и блокчейна;
  • криптоанализа и криптографии;
  • анализа и обработки Big Data;
  • разработки и тестирования приложений видеоконтента;
  • транскодинга видео.

CPU и GPU – не путаем

Принципиальное отличие CPU и GPU состоит в том, каким способом они выполняют потоковую обработку операций. Эта разница обусловлена спецификой функциональности процессоров.

В CPU все операции обрабатываются поочередно, причем этот принцип работает даже для высокоприоритетных срочных задач. Кроме того, каждый следующий шаг может быть выполнен только по завершении предыдущего, и, если на каком-либо из этапов произошла ошибка, программа прекратит работу.

Архитектура GPU базируется на многоядерности процессорной платы, причем ядра сгруппированы в исполнительные блоки. При этом каждым из ядер внутри одного потока проводится последовательная обработка информации, а разные задачи распределяются по отдельным потокам. То есть GPU может решать несколько задач одновременно, с минимальным риском сбоя из-за ошибок и с производительностью вычислений, в восемь раз превышающей данный показатель у CPU.

Также GPU, в отличие от CPU, не требуется емкой кэш-памяти, однако запись данных на видеокарту с последующим считыванием результата являются отдельными процессами. Поэтому они могут стать «бутылочным горлышком» в работе всей IT-системы, отнимая ресурсы и время. Однако с разработкой более совершенных методов перекачки данных с GPU в видеопамять и чтения с нее эта проблема должна быть устранена.

Основные требования к GPU-серверу

Выбирая конфигурацию GPU-сервера, следует ориентироваться на тип решаемых им задач.

Так, сервер для работы со специализированными программами для создания 3D графики, должен иметь:

  • движок для рендеринга, который поддерживает работу на GPU (V-Ray, Redshift, Octane);
  • многоядерный CPU с высокой тактовой частотой, позволяющий повысить скорость работы (поскольку 3D моделирование дает сильную нагрузку на одно ядро);
  • RAM объемом не менее 32 Гб (для работы с большим количеством полигонов) или не менее 64 Гб (для отрисовки сложных композиций или сцен);
  • SSD NVMe на 1Tб.

Для сервера для дизайна, 2D графики, работы с растровыми изображениями и обработкой в Photoshop понадобятся:

  • GPU, специально подобранный для операций с графикой;
  • многоядерный (6 или 8 ядер) CPU с высокой производительностью каждого ядра для обеспечения работы с базовыми инструментами;
  • RAM объемом не менее 32 Гб;
  • дисковая подсистема SSD NVMe.

Если необходимо укомплектовать сервер для обучения нейронных сетей, то следует выбирать:

  • GPU с тензорными ядрами и с высокой пропускной способностью памяти, с достаточным объемом разделяемой памяти (Shared Memory) и кэша L1, для сокращения числа обращений к внешней памяти;
  • объем видеопамяти от 11 ГБ (для обработки многорастровой графики). Для решения задач с менее сложными входными параметрами (например, прототипирования) хватит 8 Гб памяти;
  • CPU с высокой частотой для предобработки данных перед их подачей в GPU. Высокочастотный CPU позволяет сэкономить процессорное время;
  • минимальный объем RAM - 32 Гб (в зависимости от рабочих нагрузок);
  • дисковую подсистему SSD NVMe объемом, зависящим от размеров датасета.

Иногда бывают случаи, когда обработка сложной графики или больших данных проводится не постоянно; поэтому, чтобы снизить затраты на покупку или аренду физического GPU-оборудования, можно воспользоваться виртуальным (vGPU) или облачным сервером с графическим ускорителем.

Главное – это видеокарта

GPU-сервер

Для GPU-сервера важно подобрать профессиональную видеокарту

Выбирая GPU для рендеринга, работы с графикой или 3D моделирования, следует обратить внимание на:

  • поколение GPU - в новых графических ускорителях установлены ядра трассировки лучей и тензорные ядра, которые существенно ускоряют рабочие процессы;
  • количество ядер - чем больше CUDA ядер в видеокарте, тем меньше времени затрачивается на GPU-рендеринга среднего кадра;
  • объем видеопамяти (VRAM). Особенно актуальна эта характеристика при рендеринге сцен с сэмплированием и эффектами. Если в системе для рендеринга необходимо установить несколько видеокарт, они должны иметь одинаковый VRAM, поскольку в рендер-системах используется видеопамять с GPU с этим минимальным показателем.

Всем этим условиям отвечают профессиональные видеокарты, которые еще называются OpenGL-ускорителями. Использование профессиональных GPU в решении специализированных задач позволит добиться максимальной точности отображения деталей, что особенно важно при работе с различными программами твердотельного моделирования и проектирования.

Иными словами, хорошая видеокарта для 3D-рендеринга и моделирования позволяет полностью задействовать возможности проектировочного ПО и увеличить производительность при работе со сложными проектами с высокими требованиями к вычислительным мощностям.

GPU NVIDIA RTX и NVIDIA Quadro – впереди планеты всей

Одной из линеек профессиональных видеокарт, выпускаемых NVIDIA, являются GPU Quadro. Они широко применяются в 3D моделировании, рендеринге видео и создании VR/AR (виртуальной и дополненной реальности). NVIDIA Quadro рассчитаны на корпоративных пользователей, которым требуется:

  • большое число CUDA ядер, а также наличие памяти с коррекцией ошибок (ЕСС-памяти);
  • высокая точность работы с числами с FP (плавающей запятой);
  • широкий функционал видеокарт для поддержки эксклюзивного ПО

Также, с появлением архитектуры Turing, NVIDIA разработала видеокарты RTX, в которых CUDA ядра дополнены ядрами трассировки лучей (RT) и тензорными ядрами. RT-ядра отвечают за прорисовку трехмерной графики, имитирующей физическое поведение света, а тензорные ядра - за глубокое обучение и другие задачи ИИ.

Благодаря этим нововведениям стали возможными:

  • увеличение производительности рабочих станций на базе NVIDIA RTX и NVIDIA Quadro при одновременной работе в нескольких приложениях;
  • создание больших моделей в реальном времени (благодаря увеличению объема видеопамяти GPU до 96 Гб);
  • простота переноса рендеринга с процессора на графический ускоритель без задержек и изменений в рабочих процессах;
  • создание в поддерживаемых приложениях фотореалистичных сцен, что обеспечивается функциями трассировки лучей и интеллектуального шумоподавления.

Наиболее востребованными NVIDIA RTX и NVIDIA Quadro становятся в строительстве, архитектуре и проектировании, цифровом прототипировании при разработке продуктов, в создании развлекательного и медиаконтента.

О NVIDIA Quadro P4000

NVIDIA Quadro P4000

NVIDIA Quadro P4000

Одна из наиболее популярных видеокарт Quadro P4000 по своим характеристикам подходит для разработок в области VR и является оптимальным предложением в этой сфере по цене и качеству.

NVIDIA Quadro P4000 - видеокарта для сервера со следующими характеристиками:

Характеристика Описание
Архитектура Pascal
Графическое ядро GP 104
CUDA ядра 1792
Память 8182 мбайт
Стандарт памяти GDDR5
Частота памяти 76 Гбит/сек
Пропускная способность 243 Гбайт/сек
Базовая частота GPU 1202 МГц
Boost-частота 1480 МГц
Текстурные блоки 112
Количество ROP 64
Производительность операций одинарной точности 5,3 Тфлопс
Производительность операций двойной точности 166 Гфлопс
Ширина шины памяти 256-бит

GPU Quadro P4000 - однослотовая, подключается через интерфейс PCIe 3.0 x16, потребляет мощность 105 Вт, для дополнительного питания использует один 6-pin кабель. и К этой карте можно подключить одновременно до четырех 4K-мониторов (4096 x 2160) с частотой вертикальной синхронизации 120 Гц или до четырех 5K-мониторов (5120 x 2880) частотой 60 Гц.

Заключение

Компания ServerGate предлагает купить GPU Quadro P4000 по доступным ценам. Также наши специалисты проконсультируют и помогут вам подобрать GPU-сервер под ваши задачи.