HPE macht GPU günstig: mit GPU-as-a-Service

August 4, 2021

HPE macht GPU günstig: mit GPU-as-a-Service

GPU-beschleunigte Lösungen spielen in den heutigen IT-Budgets eine immer wichtigere Rolle. Vor allem in Bereichen wie der medizinischen Bildgebung, beim Gaming in Kinoqualität oder bei Anwendungen in den Bereichen KI, HPC und Grafik. Die Grenzen des technologisch Machbaren schreiten weiter voran. Aber auch die Möglichkeiten der finanziellen Machbarkeit – das darf man heute festhalten – halten Schritt.

Flexible Bereitstellung von GPU-Ressourcen

Jedes mittelständische Unternehmen kämpft mit harten finanziellen Bandagen. Und jedes IT-Budget muss erstmal erobert werden. Um hier Abhilfe zu schaffen, gibt es jetzt die GPU-as-a-Service (GPUaaS)-Lösung für lokale Bereitstellungen, die die erstklassige Infrastruktur von HPE mit der Software von BlueData kombiniert. Die neue HPE Lösung ermöglicht es jeder IT-Abteilung, GPUaaS On-Premises bereitzustellen, um die Agilität des Unternehmens zu erhöhen, die GPU-Auslastung zu optimieren und die Betriebskosten der GPUs deutlich zu reduzieren. 

Tatsache ist: Es ist selten erforderlich, teure Hardware für GPU im eigenen Serverbereich anzuschaffen, wo sie in aller Regel nur wenige Wochen bei Volllast genutzt wird. Mit der Container-basierten BlueData Software-Plattform können GPUs jetzt von mehreren heterogenen Servern konsolidiert und von mehreren Anwendungen gemeinsam genutzt werden. Und das ist die perfekte Lösung für die On-Demand-Bereitstellung von GPU-Ressourcen. Zumal alles mit wenigen Klicks perfekt funktioniert.

Hier die wichtigsten Anwendungsbereiche von verbrauchsbasierter GPU-Nutzung im Überblick

Visuelle Auswertungen
Bilder werden immer häufiger genutzt, um wichtige Informationen zu generieren. Aktuelle Anwendungsbereiche: Sicherheit, Medizin, Automotive und Produktion. Für den Bereich Security lassen sich etwa mit Hilfe Video-basierter Verfahren menschliche Zeige- und Handgesten bis hin zum Blickverhalten analysieren und interpretieren.

Machine Learning / Deep Learning
Für Analysen in Echtzeit können Unternehmen jetzt problemlos auf GPU-Leistung in der Cloud zurückgreifen. Damit stehen auch alle Möglichkeiten für die Bildung neuronaler Netze und eigenständiges Lernen bereit, um bestmögliche Prognosen oder Entscheidungen zu treffen. Beispiele sind hier Gesichts-, Objekt- oder Spracherkennung. Aber auch autonomes Fahren oder eine verbesserte KI im Bereich Gaming benötigen Deep Learning.

Künstliche Intelligenz
KI ist heute der wichtigste Schrittmacher in Sachen Innovation. Zu den Einsatzgebieten von KI gehört die Prozessoptimierung auf Basis leistungsstarker Analyselösungen in der Industrie ebenso wie die Optimierung der Logistik oder Echtzeitempfehlungen im Onlinehandel.

GPU kann fast alles – und GPUaaS macht alles möglich

  • Kosten senken: Die Verbesserung der GPU-Auslastung, Nutzungskontrolle, die Beseitigung von übermäßigen Clustern und die Minimierung der Datenduplizierung. 
  • Vereinfachung von Bereitstellungen: Die passenden GPU-Umgebungen für jeden Workload sind mit wenigen Mausklicks verfügbar. 
  • Beschleunigung der HPE ProLiant ML-/DL-Entwicklung. GPU-Ressourcen stehen in wenigen Minuten (statt Tagen) bereit.  
  • Extrem schneller On-Demand-Zugriff auf GPU-beschleunigte Anwendungen in containerisierten Umgebungen mit mehren Knoten auf einer hochmodernen HPE Infrastruktur.

“Vom Umzugsunternehmen, das mit saisonabhängigen Peaks konfrontiert ist – bis hin zum Herz-Chirurgen, der im OP steht und Leben rettet. Das Thema GPU kennt definitv keine Grenzen. Auf Basis von GPUaaS und HPE Greenlake machen wir moderne GPU-Lösungen überall einsatzfähig.“, 

so Ulrich Wintjens, CEO, HPE Server Solutions Architect. 

GPUaaS mit HPE Greenlake

Die finanziellen Vorteile von GPUaaS lassen sich noch steigern mit einem nutzungsabhängigen Bezahlungsmodell. HPE GreenLake, das verbrauchsorientierte Angebot von HPE, bietet Unternehmen alle Möglichkeiten direkt und quasi sofort mit Pay-as-you-go-Angeboten zu skalieren. Hier weitere Informationen

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