Частное облако с GPU (Private Cloud GPU)
Выделенный облачный сервер c GPU — это максимум производительности для ваших сервисов с новейшими графическими процессорами. Размещение выделенных серверов на платформе Colobridge в двух сертифицированных дата-центрах Германии, с поддержкой 24/7 на вашем родном языке. ЗаказатьПолучить консультациюЗаказ услуги
Заказ звонка
Заказ услуги
Спасибо за Ваш выбор!
В ближайшее время с Вами свяжутся по указанному номеру.
Преимущества частного облака с GPU
Лучший выбор для сложных нагрузок
Частное облако с современными высокопроизводительными графическими процессорами идеально подходит для сложных нагрузок. Это оптимальное решение там, где необходимо обрабатывать большие объемы данных: в AI- и ML-приложениях, при работе с 3D-графикой или параллельном выполнении множества однотипных задач.
Индивидуальная конфигурация
Вы получаете идеально подобранную конфигурацию выделенного сервера с GPU под ваши бизнес-задачи. Перечень доступных графических процессоров, которые вы можете использовать в своей инфраструктуре, ограничен лишь условиями технического задания и вашим бюджетом на проекте.
Почему Colobridge
Безопасность информации на законодательном уровне Германии
Дата-центры входят в «Топ 3 лучших ДЦ-операторов мира»
Многоязычная экспертиза и профессиональное техническое сопровождение 24×7×365
Высокое качество обслуживания — 4,9 баллов. Ответ службы поддержки — до 15 минут
Отзывы и наши клиенты
Наша компания пользуется услугами Colobridge GmbH более девяти лет. За это время у нас ни разу не возникал вопрос о правильности выбора провайдера. Colobridge не дает повода усомниться в качестве предоставляемых сервисов, высоком уровне SLA, а также в бесспорном профессионализме технической поддержки и менеджеров по работе с клиентами.
За время сотрудничества Colobridge GmbH показала себя как надежного партнера, обладающего глубокими компетенциями в области IT-услуг. Индивидуальный подход к клиенту, гибкость и готовность к нестандартным решениям выгодно отличают Colobridge GmbH от других провайдеров.
Преимущества облака с GPU
Меньше времени на сложные вычисления
Графические ядра справляются со сложными вычислениями на порядок быстрее, чем традиционные процессорные (CPU). Поэтому рендеринг, обработка видео и 3D-моделирование занимают меньше времени и обходятся дешевле. А специалисты, выполняющие эти работы, могут продуктивно работать удаленно.
Безопасность и контроль над данными
Все оборудование, включая высокопроизводительные графические процессоры, размещается в отказоустойчивых немецких дата-центрах, соответствующих уровню надежности Tier III/Tier III+. Ваши данные надежно защищены как на физическом, так и на юридическом уровне.
Доступ к инновациям
Предлагающие GPU облачные провайдеры имеют возможность регулярно обновлять их. Соответственно, вы получаете наиболее передовые из доступных решений на рынке, что позволяет внедрять инновации быстрее конкурентов.
Часто задаваемые вопросы об облаке с GPU
Что такое облачный GPU?
Облачный GPU, он же облачный графический процессор или облако GPU — это облачный сервис для задач, выполнение которых требует больших вычислительных ресурсов. Примерами таких задач может быть работа с графическими приложениями (в частности 3D-графикой), потоковым видео, обучением моделей в Machine learning, а также проектирование, моделирование, проведение сложных научных расчетов. Использование высокопроизводительных процессоров в облаке не требует крупных инвестиций в закупку оборудования, позволяет легко масштабировать сервис при необходимости (получить дополнительные мощности GPU по запросу) и сокращает время на выполнение ресурсоемких вычислений.
В чем преимущества графических процессоров (GPU) перед обычными процессорами (CPU)?
У графических и центральных процессоров много общего: у обоих есть одно или несколько ядер определенной частоты, память и блок управления. В то же время графические процессоры изначально разрабатывались для узкоспециализированных задач, связанных с графикой и анимации, но позже сфера их применения существенно расширилась. Сегодня облачные вычисления GPU востребованы там, где необходимо обеспечить выполнение требовательных к ресурсам нагрузок вроде машинного обучения, искусственного интеллект и всех тех, где параллельные вычисления способны ощутимо повысить производительность.
Это стало возможно благодаря тому, что графические процессоры:
- имеют больше ядер, чем обычные процессоры, но при этом их ядра менее производительные;
- выполняют повторяющиеся задачи быстрее центрального процессора, так как разбивают их на более мелкие единицы и работают над ними параллельно;
- легко объединяются в кластеры, что особенно востребовано в облачных средах, где необходимо параллельно обрабатывать большие объемы данных;
- предлагают специализированные библиотеки для улучшенной работы с данными (например, как CUDA и TensorRT от NVIDIA).
Таким образом, аренда выделенного сервера с GPU может быть более финансово выгодной и приемлемой с точки зрения производительности операций.
Для каких задач наилучшим образом подходит облачный GPU?
По мере роста объемов повышается потребность в интенсивности их обработки. Кроме того, часть нагрузок создается требовательными к вычислительным мощностям приложениями – на основе AI/ML, трехмерной графикой и т. п.
Вот типичные сценарии использования Private Cloud GPU нашими клиентами:
- Обучение ML-моделей. Графические процессоры используются для параллельной обработки сложных вычислений, что сокращает время обучения и упрощает анализ больших наборов данных. Это, в свою очередь, позволяет быстрее внедрять инновации, предполагающие использование искусственного интеллекта — например, запускать голосовых помощников, имитирующих человеческие ответы на веб-сайтах и в мобильных приложениях.
- Графический рендеринг. Облачные сервисы, использующие сложную графику — идеальные претенденты для размещения в облаке с GPU. Оно обеспечивает необходимую производительность тем приложениям, которые используются в сфере графического дизайна и моделирования: Blender, Maya, Adobe Premiere Pro, Adobe After Effects, 3ds Max и подобных им.
- Проектирование. Ситуация, аналогичная предыдущему пункту — но в этом случае облако с графическими процессорами используется для систем автоматизированного проектирования вроде AutoCAD, BIM-систем, приложений для инфраструктурного проектирования и моделирования.
- Потоковая передача видеоконтента. Графические процессоры можно использовать для кодирования и трансляции видео в режиме реального времени. Они обеспечивают высокую скорость обработки и сжатия видеопотоков, поддерживая такие задачи, как стримминг игр, онлайн-курсы, конференции и видеоплатформы с высоким разрешением. Это позволяет улучшить опыт пользователей — те смогут избежать задержек и снижениям производительности даже при самых высоких нагрузках.
- Финансовое моделирование. Аренда сервера GPU позволяет анализировать и прогнозировать финансовые данные с помощью сложных алгоритмов, выявлять тенденции и закономерности и, в конечном итоге, принимать обоснованные решения в финансовом секторе.
Какой выбрать сервер GPU?
Мы не привязываемся к конкретному оборудованию, а полностью отталкиваемся от пожеланий и технического задания клиента. Поэтому лучший сервер GPU будет тот, который полностью отвечает специфике их нагрузок. Мы подберем для вас серверные GPU из лучших предложений на рынке. Чаще всего наши клиенты интересуются видеокартами NVIDIA. Например, под процессы машинного обучения, приложения на базе искусственного интеллекта, аналитику данных и высокопроизводительные вычисления (HPC) они выбирают топовую профессиональную модель NVIDIA A100 со специальными тензорными ядрами.
Надежность подтверждена сертификатами
Полезное по теме
Корпоративные ИТ
Private Cloud или IaaS: куда лучше перенести IT-инфраструктуру?
Данные и безопасность
Что такое «фаервол как сервис» или FWaaS
Что дальше?
Попробуйте облако бесплатно до 2-х недель
Расскажите о своих задачах и бизнес-требованиях
Что дальше?
Попробуйте облако бесплатно до 2-х недель
Расскажите о своих задачах и бизнес-требованиях