HPE Q9U37A Grafikkarte NVIDIA Tesla V100 32 GB Speicher mit hoher Bandbreite 2 (HBM2)

Benötigen Sie leistungsfähigere Berechnungen für Deep Learning, HPC-Workloads (High Performance Computing) oder Grafiken? Da große und komplexe Computing-Modelle immer mehr Verbreitung finden, sind Unternehmen mit immer höheren Anforderungen an Rechen- und Grafikleistung konfrontiert. Die herkömmliche CPU-Technologie kann mit diesen wachsenden Anforderungen nicht mehr Schritt halten. NVIDIA®-Beschleuniger für HPE ProLiant Server integrieren nahtlos GPU-Computing mit ausgewählten HPE Serverfamilien. NVIDIA-Beschleuniger wurden für energieeffizientes, leistungsstarkes Supercomputing vollständig neu entwickelt und bieten für verschiedene Deep Learning-, wissenschaftliche und kommerzielle Anwendungen eine deutlich höhere Anwendungsbeschleunigung als ein nur auf CPUs basierender Ansatz. Dank Tausender NVIDIA® CUDA®-Kerne in jedem Beschleuniger werden große Rechen- oder Grafiktasks in Tausende kleinerer Tasks unterteilt, die gleichzeitig ausgeführt werden. So lassen sich äußerst anspruchsvolle 3D-Modelle schneller und mit besserer Farbtreue simulieren.

Verbesserte Leistung bei schnellerer Problembehebung
Die NVIDIA-Beschleuniger für HPE ProLiant Server verbessern die Rechenleistung, sodass die Verarbeitung paralleler Anwendungen wesentlich schneller abgeschlossen ist und Lösungen schneller auf den Markt gebracht werden können.

Durch Zusammenlegung der NVIDIA Quadro®- bzw. NVIDIA GRID-GPUs mit Computing-Servern können große Datensätze gemeinsam genutzt werden, was die Aktualisierungsraten der Anzeige erheblich verbessert.

Diese GPUs sind speziell für eine brillante Grafikanzeige in virtualisierten Umgebungen konzipiert. Hewlett Packard Enterprise kann NVIDIA GRID Software über HPE Complete erfüllen.

NVIDIA-Beschleuniger können durch das HPE Insight Cluster Management Utility (CMU) konfiguriert und überwacht werden. Die HPE Insight CMU überwacht den GPU-Status und zeigt Werte wie z. B. die Temperatur an. Außerdem übernimmt die CMU die Installation und Bereitstellung der GPU-Treiber und der CUDA-Software.