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Calcolo accelerato
Risoluzione delle sfide più importanti del mondo
Calcolo accelerato - Risoluzione delle sfide più importanti del mondo

SFRUTTA LA POTENZA DEL DEEP LEARNING
CON I DATI

Il cloud computing ha rivoluzionato interi settori industriali grazie alla democratizzazione del data center, cambiando definitivamente il modo di fare impresa. Le risorse più importanti per le aziende ora risiedono sul cloud del fornitore preferito. Tuttavia, per riuscire a estrapolare informazioni accurate da tali dati, occorre una soluzione di elaborazione ad altissime prestazioni.

Il software NVIDIA Deep Learning è stato progettato per garantire le massime prestazioni con le GPU più avanzate del mondo e integra i nostri framework di deep learning ottimizzati, le librerie, i driver e il sistema operativo. Questo stack unificato può essere eseguito in una vasta gamma di ambienti, da TITANX o GeForce GTX 1080Ti, fino ai sistemi DGX e al cloud ed è realmente accessibile, ogni giorno, tutto l'anno e a tutte le ore.

Il cloud computing basato su GPU è inoltre disponibile on-demand su tutte le maggiori piattaforme cloud.

ACCELERAZIONE DELLE APPLICAZIONI SOFTWARE CON LE GPU

Con il computing accelerato dalle GPU, i calcoli più impegnativi delle varie applicazioni vengono eseguiti dalle GPU, mentre il resto del codice viene eseguito dalla CPU. Dal punto di vista dell'utente, l'unica differenza è che le applicazioni sono molto più veloci.

How GPU Acceleration Works
 

Prestazioni di GPU e CPU

Per comprendere con facilità la differenza tra CPU e GPU, basta confrontare la modalità con cui effettuano le operazioni. Una CPU è costituita da diversi core ottimizzati per l'elaborazione seriale sequenziale, mentre una GPU è dotata di un'architettura parallela costituita da migliaia di core più piccoli ma più efficienti, progettati per la gestione simultanea di più operazioni.

 

Le GPU hanno migliaia di core che consentono l’elaborazione estremamente efficiente di carichi di lavoro paralleli

GPU Vs GPU: Which is better?

Guarda il video qui sotto per comprendere con facilità la differenza tra CPU e GPU

Guarda il video qui sotto per comprendere con facilità la differenza tra CPU e GPU
Video: Mythbusters Demo: GPU e CPU (01:34)

Con oltre 400 applicazioni HPC accelerate, tra cui 9 delle 10 più importanti, tutti gli utenti delle GPU sperimentano un enorme incremento della produttività per i carichi di lavoro. Scopri se le applicazioni che usi sono accelerate dalle GPU nel nostro catalogo di applicazioni (PDF 1,9 MB).

INIZIA SUBITO

Esistono tre approcci basilari per aggiungere l'accelerazione delle GPU alle applicazioni:
  • Uso di librerie ottimizzate per le GPU
  • Aggiunta di “suggerimenti” per il compilatore per "parallelizzare” automaticamente il codice
  • Uso di estensioni dei linguaggi di programmazione comuni, ad esempio C e Fortran

Imparare a usare le GPU con il modello di programmazione in parallelo CUDA è facile.

Per l’apprendimento online e l’uso di risorse gratuite per sviluppatori, visita CUDA ZONE.

VISITA CUDA ZONE

 
 
 
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