Tekst
Afbeelding
.png)
GPU systemen voor high performance oplossingen
Voor AI, machine learning en data-intensieve toepassingen is GPU-capaciteit essentieel. Wij leveren GPU-oplossingen die schaalbaar, betrouwbaar en direct inzetbaar zijn.
Ontdek onze GPU oplossingen
voor elke toepassing
Onze GPU-systemen zijn leverbaar als compacte Edge-PC’s, krachtige rackmount servers of energiezuinige NVIDIA Jetson-oplossingen. Altijd samengesteld op maat voor jouw applicatie.
Wat zijn GPU oplossingen?
Een GPU-oplossing maakt gebruik van grafische processors die ontworpen zijn om grote hoeveelheden berekeningen tegelijkertijd uit te voeren. Waar een traditionele CPU vooral geschikt is voor algemene taken, blinkt een GPU uit in parallelle verwerking. Dat maakt GPU’s bijzonder geschikt voor toepassingen zoals kunstmatige intelligentie, machine learning en complexe simulaties. In deze situaties moeten vaak enorme datasets verwerkt worden, waarbij snelheid en schaalbaarheid cruciaal zijn.
Door deze architectuur kunnen GPU-systemen workloads uitvoeren die met alleen een CPU simpelweg te traag of inefficiënt zouden zijn. Twijfel of een GPU server nodig is? We adviseren je graag.
Align top
Align top
Align top
Align center
Wat is een GPU-computer?
Een GPU-computer bestaat uit een CPU met één of meerdere GPU’s die parallelle workloads verwerken. Dit type systemen wordt ingezet wanneer traditionele CPU-architecturen tekortschieten in throughput of latency. Denk aan AI-inferentie, modeltraining, computer vision en andere data-intensieve processen. Onze industriële GPU-systemen zijn ontwikkeld voor dit soort workloads en draaien stabiel in omgevingen waar continuïteit vereist is.
Align center
GPU versus CPU.
Binnen moderne IT-architecturen hebben CPU en GPU elk een duidelijke rol. De CPU stuurt en verwerkt algemene taken, terwijl de GPU fungeert als accelerator voor parallelle berekeningen. Bij AI, machine learning en high performance computing verschuift het zwaartepunt steeds meer richting GPU-capaciteit. In veel omgevingen vormt de GPU server de centrale compute-laag voor AI-workloads.
Align center
Wanneer een GPU server?
Een GPU server komt in beeld zodra CPU-gebaseerde infrastructuur niet langer voldoet aan de vereiste performance of schaalbaarheid. Dit speelt met name bij AI- en machine learning workloads, realtime beeldverwerking en high performance computing (HPC). De juiste configuratie hangt af van de workload en de gewenste schaalbaarheid.
Verticaal centreren
Industriële pc met NVIDIA GPU
Een industriële pc met NVIDIA GPU is ontworpen voor toepassingen waar standaard systemen tekortschieten. De GPU versnelt complexe berekeningen zoals AI, machine learning en realtime data-analyse direct op locatie.
In edge-omgevingen is betrouwbaarheid essentieel. Deze systemen blijven stabiel onder zware belasting en in veeleisende omstandigheden, waardoor downtime wordt beperkt en prestaties consistent blijven. Geschikt voor geavanceerde toepassingen zoals realtime machine inferencing en andere data-intensieve workloads.
Waarom GPU Solutions van HPS?
Ontwikkeld voor omgevingen waar performance en betrouwbaarheid centraal staan.
Verticaal top
Het verschil tussen standaard & PRO GPU's
Verticaal centreren
Standard/game GPU's
De 'standaard' GPU-kaarten die gebruikt worden in bijvoorbeeld gaming computers worden ook wel toegepast in industriële GPU-oplossingen. Meestal heeft dit te maken met het verschil in prijs tussen deze GPU-kaarten en de 'PRO-series'. Begrijpelijk maar er zijn wel degelijk verschillen waar je rekening mee kunt houden;
⇒ Game Ready & Studio drivers
⇒ Not certified for pro applications
⇒ Longivity (no End of Life management)
⇒ Standard efficiency
⇒ Generation changes
PRO-series GPU
De Pro-series zijn ontwikkeld voor toepassingen zoals Data-centrales en industriële systemen. Deze serie is stabiel en lang leverbaar waardoor je niet verrast wordt met mogelijke veranderingen die aan je soft- of hardware gedaan moeten worden, of in sommige gevallen je machine opnieuw gecertificeerd moet worden.
⇒ Dedicated professional drivers and support
⇒ Professional workstation applications and STEM
⇒ Long time availibility for Industrial / machine appl.
⇒ Support ultra-low prec.data, increases efficiency
⇒ Due to longivity no re-certification needed
Ervaring met GPU oplossingen in de praktijk
Referentie
We werken al jaren prettig samen. Er zijn korte lijnen bij het bedrijf als we een specifieke vraag hebben. Ook wordt er meegedacht over de keuze van onderdelen om tot een optimale prijs en prestatie te komen.
 |
Westveer Projectmanager, GREEFA |
Veelgestelde vragen
Antwoorden op de meest gestelde vragen over GPU solutions
Een GPU server is vooral interessant wanneer je werkt met toepassingen die veel rekenkracht vereisen en grote hoeveelheden data verwerken, zoals AI, machine learning, simulaties en 3D rendering. In deze situaties kan een traditionele CPU minder efficiënt zijn, waardoor processen langer duren. Een GPU server maakt het mogelijk om berekeningen parallel uit te voeren, wat zorgt voor aanzienlijk snellere verwerking en betere prestaties bij complexe workloads.
Een CPU (Central Processing Unit) is ontworpen voor algemene taken en verwerkt instructies stap voor stap. CPU’s hebben een kleiner aantal krachtige cores en zijn daardoor geschikt voor uiteenlopende processen zoals applicaties, besturingssystemen en logische berekeningen.
Een GPU (Graphics Processing Unit) werkt anders: die is gebouwd voor parallelle verwerking. In plaats van een paar sterke cores, heeft een GPU duizenden kleinere cores die tegelijkertijd berekeningen uitvoeren. Hierdoor kan een GPU grote hoeveelheden data veel sneller verwerken.
High performance computing (HPC) verwijst naar krachtige computersystemen die complexe en data-intensieve berekeningen uitvoeren. Vaak gaat het om meerdere systemen die samenwerken, waarbij GPU’s worden ingezet om grote hoeveelheden berekeningen parallel te verwerken. Hierdoor kunnen processen zoals AI, simulaties en data-analyse aanzienlijk sneller worden uitgevoerd.
GPU servers maken het mogelijk om grote hoeveelheden data tegelijk te verwerken, waardoor AI-modellen sneller getraind kunnen worden. Ze leveren stabiele prestaties bij complexe datasets en maken efficiëntere verwerking mogelijk dankzij hun sterke parallelle rekenkracht.
GPU oplossingen zijn flexibel en groeien mee met de behoefte. Extra GPU’s kunnen eenvoudig worden toegevoegd, meerdere systemen kunnen worden gekoppeld tot één krachtig cluster en integratie met cloud- of hybride omgevingen maakt het mogelijk om capaciteit verder op te schalen wanneer nodig.
Ja, in de meeste gevallen kan een GPU server goed worden geïntegreerd in een bestaande IT-omgeving. GPU servers worden vaak ingezet als uitbreiding op bestaande infrastructuur en kunnen worden gekoppeld aan huidige systemen, netwerken en opslag. Afhankelijk van de toepassing en gebruikte software kan wel extra afstemming nodig zijn, bijvoorbeeld op het gebied van drivers, frameworks en beheer. Met de juiste configuratie sluit een GPU oplossing doorgaans goed aan op zowel on-premise als hybride of cloudomgevingen.