Qu’est-ce qu’un serveur GPU ?

Les serveurs GPU (GPU servers) offrent des capacités de calcul exceptionnelles et ouvrent des possibilités qui ne seraient pas réalisables avec les CPU traditionnels. Ils conviennent parfaitement à de nombreux domaines d’application modernes grâce à la possibilité d’exécuter des processus en parallèle.

Qu’est-ce qu’un serveur GPU ?

Un serveur GPU est un serveur équipé d’unités de traitement graphique (Graphic Processing Units, GPU). Les GPU ont été développés à l’origine pour l’affichage graphique, notamment pour les jeux et les animations. Ces dernières années, il s’est toutefois avéré qu’ils pouvaient aussi être utilisés pour des tâches de calcul générales grâce à leurs performances élevées. Leurs atouts se révèlent en particulier lorsque des calculs parallèles sont nécessaires. En effet, alors que les serveurs traditionnels s’appuient sur des unités centrales qui exécutent les tâches de manière séquentielle, les GPU peuvent exécuter plusieurs processus simultanément.

Quels sont les avantages des serveurs GPU ?

En raison de leur architecture, les serveurs GPU offrent de nombreux avantages qui les distinguent des serveurs traditionnels équipés de CPU.

Une puissance de calcul élevée pour un grand volume de données : les GPU sont conçus pour traiter de grandes quantités de données en parallèle. Ils peuvent ainsi accomplir très rapidement des tâches qui prendraient des jours, voire des semaines, avec des CPU traditionnels.

Efficacité pour les tâches parallèles : les applications dans les domaines du Machine Learning et de l’intelligence artificielle, de la reconnaissance d’images et de la parole ou des simulations bénéficient énormément de la capacité des GPU à traiter plusieurs processus simultanément.

Rapport coût/performance avantageux : bien que les coûts d’acquisition d’un serveur GPU puissent être élevés selon le matériel choisi, ils sont amortis par le temps de calcul plus rapide et la capacité à traiter plusieurs tâches simultanément.

Evolutivité : les serveurs GPU peuvent facilement être adaptés et étendus pour suivre l’évolution des besoins.

Adaptabilité : grâce à un grand nombre de frameworks et d’outils tels que TensorFlow ou PyTorch, les serveurs GPU peuvent être optimisés pour répondre à différents besoins.

À quels domaines d’application les serveurs GPU sont-ils adaptés ?

Les possibilités d’utilisation des serveurs GPU sont multiples. Ils sont particulièrement pertinents dans les domaines qui nécessitent une puissance de calcul élevée et des capacités de traitement en parallèle. Les principaux domaines d’application des serveurs GPU sont l’intelligence artificielle et le Machine Learning. Les processus d’entraînement pour les réseaux neuronaux nécessitent une immense puissance de calcul que les GPU peuvent facilement fournir.

Les serveurs GPU sont également particulièrement adaptés pour effectuer des simulations complexes, comme c’est le cas dans des domaines scientifiques tels que la physique ou la biochimie. Grâce au grand nombre de cœurs qu’ils contiennent, de nombreuses petites tâches peuvent être effectuées simultanément et les calculs peuvent être parallélisés. C’est pour cette raison que les serveurs utilisant des GPU sont efficaces dans le domaine du High Performance Computing.

De plus, les termes blockchain et crypto-monnaie reviennent souvent en relation avec les GPU. Cela n’a rien d’étonnant : il est possible d’utiliser des serveurs basés sur des GPU dans ces domaines également, car le minage, entre autres, profite de l’architecture parallèle des GPU.

Enfin, les serveurs GPU sont un bon choix dans le domaine du traitement graphique. Ils sont indispensables pour le traitement des vidéos haute résolution, des animations et des contenus de réalité virtuelle. Ils accélèrent les processus de rendering et permettent le traitement en temps réel.

Quels sont les serveurs GPU haute performance actuels ?

Le choix du bon GPU est essentiel pour tirer les meilleures performances de votre serveur. Les modèles haut de gamme actuels, également proposés par des fournisseurs d’hébergement comme IONOS, établissent de nouvelles normes en matière de performances. Une comparaison des GPU pour serveurs montre qu’ils présentent des différences, ce qui les rend plus ou moins adaptés à certains usages :

• Nvidia H100 : le GPU Nvidia H100, considéré comme l’un des plus puissants au monde, est idéal pour les applications d’IA et de calcul haute performance. Il offre des cœurs Tensor améliorés, spécialement optimisés pour le Machine Learning et l’entraînement à l’IA. Son efficacité énergétique et son évolutivité en font un excellent choix pour les entreprises qui ont besoin de performances maximales.
• Nvidia A100 : le GPU Nvidia A100 prend en charge l’entraînement accéléré et l’inférence de modèles IA. Avec ses cœurs Tensor de troisième génération, il offre des performances exceptionnelles pour les tâches de Deep Learning et de calcul haute performance.
• Nvidia A30 : le GPU Nvidia A30 combine puissance de calcul et efficacité. Il est particulièrement adapté aux charges de travail qui impliquent à la fois des tâches d’entraînement et d’inférence, telles que les analyses basées sur l’IA ou les services Cloud.
• Intel Gaudi 3 : ce GPU a été spécialement créé pour l’IA et le Machine Learning. Avec une architecture conçue pour consommer peu d’énergie et proposer une grande évolutivité, il constitue une alternative aux GPU Nvidia et convainc par son optimisation pour des frameworks d’IA spécifiques.