高度に最適化された冷却を必要とするGPU駆動アプリケーション

高度に最適化された冷却を必要とするGPU駆動アプリケーション

ラヒシステムズについて

Rahi Systemsは、物理的なインフラストラクチャ、ストレージ、コンピューティング、およびネットワーキングのすべての製品スイートを提供するグローバルデータセンターソリューションプロバイダです。 さらに、Rahiは、ロジスティクス、配送、セットアップ、およびデータセンターソリューションの継続的なサポートにおいて、顧客を支援するための専門的で管理されたサービスを提供しています。

Nvidiaがもともとビデオゲーム市場向けに設計したグラフィック処理ユニット(GPU)によって、人工知能(AI)の急速な進歩が可能になっています。 Nvidia GPUの機能を最大限に活用しようとする企業は、極端な電力密度とそれに伴う熱についてデータセンターを準備する必要があります。

NVIDIAはGPUでコンピュータゲームに革命を起こしました。 これらの専用回路は、複数の数学的計算を同時に実行することにより、ビデオゲームでよりクリーンで、より速く、より滑らかな動きを生成することができる。

その後、2007では、NVIDIAは「GPU加速コンピューティング」のコンセプトを開拓した時にゲーム市場を超えて移動しました。 GPUは、大量の並列処理環境で従来のコンピュータ処理装置(CPU)と組み合わされており、計算集約型のプログラムをより高速に実行できます。 その開発は、深い学習のような本質的なAI機能を可能にするために必要な処理を提供しました。

ディープラーニングは、人間の脳がニューロンやシナプスとどのように作用するかを模倣するように設計されたコンピューティングモデルです。 NvidiaのGPUは、大規模なデータセットを分析するために、高度に相互接続された多数のノードを使用して一貫して動作する、いわゆる「人工ニューラルネットワーク」を作成するために使用されます。 これにより、マシンはパターンや傾向を発見し、その発見から学ぶことができます。 これは人工知能の本質です。

CPUとNvidiaのGPUとの主要なアーキテクチャ上の相違点がこれを可能にします。 CPUには、一度にいくつかのソフトウェアスレッドを処理できる多数のキャッシュメモリを備えたコアがいくつかあります。 CPUは、逐次処理(プロセスが受信された順に実行される)にも最適化されています。 GPUには何千ものスレッドを処理し、同時に複数のプロセスを実行できる何百ものコアがあります。

GPUアクセラレーテッドコンピューティングでは、CPU単体の場合よりも100倍速いソフトウェアを実行できます。 それは、AIアプリケーションの範囲を強化している深い学習タイプのアルゴリズムに最適です。

GPUはデータセンター環境にも大きな課題をもたらします。 CPUは着実にエネルギー効率が向上していますが、GPUは多くの電力を消費します。 GPUアクセラレーテッドコンピューティングの導入により、データセンターの電力密度が向上します。ラックあたりの30kWから40kW程度の見積もりがあります。 多くのハイパースケールデータセンターでは、1ラックにつき10kWしか消費しません。

その大きさの電力密度は著しく大きな熱負荷を意味し、処理する環境がほとんどない。 ホットアイルの封じ込めは不可欠であり、 列内冷却システム 近くの機器にその容量を集中させます。 インライン冷却 データセンターに逃げる前に高温の排気ガスを捕捉して中和します。

水には空気の熱容量の約4倍の冷却水冷却システムがGPU加速計算に推奨されることがよくあります。 しかしながら、 列内冷却 空気流路を短くし、冷却すべき空間の容積を減少させることにより、より高い効率を提供する。

Enconnexインライン冷却 ユニットは、あなたが選んだクーラントを柔軟に選ぶことができます。 凝縮水、冷水、およびDX空冷および水冷構成で利用でき、 Enconnexインライン冷却 ユニットは、100kW以上の冷却能力を提供しますが、あらゆるデータセンター環境に快適にフィットします。

Nvidia GPUは、量子化学、流体力学、ビデオ編集、医用画像など、数百のAI駆動アプリケーションを高速化するために使用されています。 AIを活用しようとする組織は、データセンターのインフラストラクチャがこれらの強力なチップによって生成される熱を処理できるようにする必要があります。

Rahi SystemsはNvidiaに出展します GPUテクノロジーカンファレンス, カリフォルニア州サンノゼにある3月26-29ブース#1225で停止し、インラインでの冷却ソリューションの詳細を確認し、無料で賞品を贈りましょう!

 

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