Qué son los servidores GPU y por qué son clave en IA y alta computación

servidores GPU

Cada vez es más necesario procesar grandes cantidades de datos. La Inteligencia Artificial, los juegos 3D, los sistemas de predicción… y cualquier investigación basada en Big Data, en la que se necesiten realizar cálculos a gran escala, requieren de un procesador de grandes capacidades.

Aquellos negocios que realicen estas tareas -o cualquier otra en la que utilicen la computación- necesitan una solución de hosting acorde a la tecnología que están empleando. Es por eso que dinahosting ha incorporado la opción GPU a su catálogo de Servidores Dedicados y VPS.

Pero… vamos por partes, entendamos qué es una GPU y en qué casos son necesarias. ¡Sigue leyendo!

Qué es un servidor GPU

Es posible que hayas comenzado a escuchar mucho el término GPU últimamente. Su nombre es el resultado de las siglas Graphic Processor Unit, es decir, una tarjeta gráfica con una alta capacidad de procesamiento. Está formada por miles de núcleos y es capaz de llevar a cabo cálculos muy complejos y realizar un análisis masivo de datos.

Un procesador normal no puede soportar ingentes cantidades de datos para analizar. Sin embargo, una GPU cuenta con procesadores que aumentan exponencialmente el rendimiento y permiten la computación acelerada de tareas.

Diferencia entre GPU y CPU

GPU

Como te decimos, mientras que las GPU cuentan con miles de núcleos para realizar el procesado de datos en paralelo, las CPU disponen de menos y el procesado de datos se hace en serie.

Esto supone que las GPU puedan realizar multitud de tareas a la vez, aun siendo mucho más complejas, mientras que las CPU procesan una tarea tras otra, lo que las hace más lentas al trabajar en supercomputación.

Lo bueno es que pueden trabajar combinadas, pues mientras la CPU gestiona todas las tareas, la GPU puede centrarse en aquellos trabajos que requieren una mayor capacidad de procesamiento. De hecho, como las GPU efectúan cálculos en paralelo mucho más rápido, derivar tareas de CPU a GPU reduce el consumo del procesador.

Aplicaciones de las GPU

No todas las tareas se pueden derivar a la GPU, pero las que sí se solucionan en menos tiempo. Las tarjetas gráficas GPU, con sus miles de microprocesadores, realizan los cálculos en paralelo en un tiempo hasta 8 veces menor que pasaría en la CPU.

En este sentido, se pueden utilizar en el procesamiento de gráficos para acelerar el renderizado de juegos en 3D. También en campos como la Inteligencia Artificial, el machine learning, los estudios biomédicos, las predicciones atmosféricas, la minería de criptomonedas, etcétera.

En realidad, cualquier aplicación o trabajo que requiera de computación de alto rendimiento, podría utilizar una GPU como la de dinahosting para optimizar sus procesos. Se trata de la Nvidia A2 de 16 GB y se encuentra en los nuevos modelos de Servidores Dedicados y VPS que ofrece la proveedora.

Servidores Dedicados y VPS con GPU

Los negocios enfocados en la alta computación pueden contratar un Servidor Dedicado con GPU, para disfrutar de exclusividad de recursos, rendimiento y potencia al máximo nivel. En un Servidor Dedicado físico la independencia es total.

Por otro lado, los VPS con GPU son la opción perfecta si necesitas probar aplicaciones con altos requerimientos en una máquina virtual con GPU 100 % dedicada. Así dispones de toda la capacidad de procesamiento de las GPU para tu pyme, pero a un coste más bajo.

Así, si la programación de tus aplicaciones es compatible con GPU, puede interesarte contratar un servidor de este tipo. Consumirás menos energía y estarás apostando por tecnología con un impacto menor en el medio ambiente.

Conclusión

Como ves, los servidores GPU pueden realizar consultas complejas de forma rápida y sin sobrecargar de trabajo a las CPU. Por eso, si requieres de supercomputación en tu proyecto o de un análisis de grandes cantidades de datos, puede resultarte muy rentable contar con un servidor GPU.

Redacción

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