Vous recherchez les meilleures performances GPU pour votre entreprise ? Alors nos serveurs GPU sont exactement ce qu'il vous faut. Nous avons testé tous les composants dans les moindres détails et réalisé nos propres benchmarks afin de pouvoir vous proposer les meilleurs serveurs pour la simulation et le rendu.

Quelles sont les exigences pour un serveur GPU ?

Pour obtenir les meilleures performances, nous recommandons l'installation de cartes graphiques NVIDIA. Elles offrent actuellement les meilleures performances GPU pour les applications complexes et sont donc idéales pour les calculs exigeants. Que ce soit pour des calculs scientifiques, des programmes d'apprentissage profond ou le rendu GPU, nos serveurs GPU de Gigabyte et Supermicro vous offrent les meilleures performances dans ces applications. Avec jusqu'à huit cartes graphiques NVIDIA configurables dans des boîtiers 2U ou 4U, vous êtes parfaitement équipé pour répondre aux exigences les plus élevées en matière de puissance de calcul. Pour chaque serveur GPU, nous vous offrons la possibilité de choisir des cartes graphiques de pointe pour centres de données, telles que la NVIDIA H200.

Sélection du matériel pour un serveur GPU :

Quelles cartes graphiques sont adaptées à un serveur GPU optimal ?

Les cartes graphiques actuelles et performantes, telles que les derniers GPU Ampere de NVIDIA, constituent la base des serveurs GPU performants. Une grande mémoire vidéo, une bande passante élevée et un nombre élevé d'opérations en virgule flottante sont également indispensables. Dans nos configurateurs de serveurs GPU, vous trouverez les cartes graphiques les plus modernes (NVIDIA L40S, NVIDIA H100, NVIDIA H200), spécialement conçues pour l'intelligence artificielle (IA), les grands modèles linguistiques (LLM) et le calcul haute performance (HPC).

Entrez dans l'avenir de l'intelligence artificielle, des grands modèles linguistiques et du calcul scientifique avec la NVIDIA H200 !

La carte graphique NVIDIA H200 Tensor Core est la meilleure solution pour tous ceux qui souhaitent rester à la pointe dans les domaines de l'intelligence artificielle (IA), des grands modèles linguistiques (LLM) et du calcul haute performance (HPC). Voici les raisons pour lesquelles nos serveurs GPU avec H200 devraient être votre premier choix :

Des performances révolutionnaires

Avec la NVIDIA H200, vous atteignez une nouvelle dimension en matière de puissance de calcul. Grâce à l'architecture Hopper révolutionnaire et à 141 Go de mémoire HBM3e avec une bande passante de 4,8 To/s, la H200 offre près du double de la capacité et 1,4 fois la bande passante mémoire de la NVIDIA H100. Cela signifie que vos modèles d'IA et vos calculs scientifiques s'exécutent plus rapidement et plus efficacement.

IA et LLM accélérés

Le H200 double la vitesse d'inférence lors du traitement de grands modèles linguistiques tels que Llama2 par rapport aux processeurs graphiques H100. Cela vous permet de former et de déployer des modèles d'IA complexes en un temps record, ce qui est essentiel pour obtenir un avantage concurrentiel dans le paysage en rapide évolution de l'IA.

Performances HPC exceptionnelles

Pour les applications HPC gourmandes en mémoire, telles que les simulations et la recherche scientifique, le H200 offre des résultats jusqu'à 110 fois plus rapides que les GPU traditionnels. La bande passante mémoire plus élevée garantit un accès et un traitement efficaces des données, réduisant ainsi les goulots d'étranglement dans le traitement complexe.

Efficacité énergétique et économies

Le serveur GPU équipé du NVIDIA H200 est non seulement puissant, mais aussi économe en énergie. Il offre une meilleure efficacité énergétique et un coût total de possession réduit, ce qui en fait le choix idéal pour les centres de données et les entreprises qui souhaitent réduire leurs coûts d'exploitation tout en maximisant leur puissance de calcul.

Flexibilité et évolutivité

Avec les serveurs NVIDIA H200, vous pouvez concevoir des ressources informatiques flexibles et évolutives. Que vous utilisiez un seul GPU ou plusieurs GPU dans un cluster, le H200 s'adapte aux besoins et adapte la puissance nécessaire à chaque tâche avec chaque GPU supplémentaire installé.

Quels autres composants peuvent être pris en compte pour une solution de serveur GPU ?

Processeur

Les processeurs Intel Xeon et AMD EPYC sont particulièrement adaptés aux systèmes GPU, car ils prennent en charge des fonctionnalités serveur importantes telles que la mémoire RAM ECC et la virtualisation. Lors du choix du processeur, il convient de privilégier une fréquence d'horloge élevée. Le nombre de cœurs est généralement moins important, car les calculs sont effectués par les cartes graphiques.

Mémoire

Les besoins en mémoire vive dépendent fortement de l'utilisation prévue. Alors qu'un petit serveur de rendu équipé de quatre cartes graphiques fonctionne déjà bien avec 64 Go de mémoire vive, une solution plus diversifiée comprenant jusqu'à dix cartes graphiques peut nécessiter 256 Go de mémoire vive, voire plus. Tous les autres plugins et services prévus nécessitent des capacités RAM supplémentaires.

Afin de garantir la stabilité du système, nous recommandons d'utiliser exclusivement de la mémoire vive ECC. La mémoire vive ECC peut détecter et corriger directement les erreurs dans la plage 1 bit, ce qui évite les pannes, les failles de sécurité et la corruption des fichiers.  

Redondance et remplacement à chaud des composants

Dans le cas d'une solution GPU, il est important que les composants puissent être remplacés rapidement grâce au remplacement à chaud. Cela permet de réduire les temps d'arrêt et d'augmenter la flexibilité. La redondance des blocs d'alimentation est presque obligatoire, car même en cas de défaillance d'un module, le serveur peut continuer à fonctionner.