Intel Serie Flex GPU do Rechencentrum

Nie, i to jest najważniejsza rzecz, którą należy o tym wiedzieć. Seria Flex to wizualno-chmurowy GPU do transkodowania mediów, gier w chmurze, VDI i wnioskowania wizualnego AI. Nie posiada HBM, układu NVLink ani przepustowości tensorów potrzebnych do treningu modeli dużych rozmiarów; systemy Hopper, Blackwell i A100 w tym katalogu służą do tego celu. Kupno Serii Flex do treningu byłoby niewłaściwym narzędziem; kupno jej do obciążeń wizualnych jest dokładnie właściwe.

Cztery obciążenia. Transkodowanie i przesyłanie strumieniowe mediów, gdzie Intel ocenia to na nawet 5 razy wyższą wydajność w porównaniu do poprzednich rozwiązań; gry w chmurze, obsługujące aż 68 jednoczesnych strumieni na kartę; infrastruktura wirtualnych pulpitów dla wielu użytkowników; oraz wizualna inferencja AI. Są to obciążenia związane z zagęszczeniem, mierzone w strumieniach, sesjach i użytkownikach na kartę i na wat, co jest tym, do czego seria Flex jest zaprojektowana.

Optymalizacja rozmiaru. Operator transkodujący wideo lub hostujący strumienie gier, który zakupuje GPU klasy Hopper, płaci wielokrotnie za możliwości treningowe, które nie są wykorzystywane podczas pracy. Seria Flex zapewnia przepustowość mediów i wizualnych treści, które te zadania faktycznie potrzebują, przy odpowiednich kosztach i zużyciu energii. Dopasowanie GPU do obciążenia jest wartością, a dla chmury wizualnej seria Flex jest narzędziem odpowiednim.

Mniejsze ograniczenia związane z licencjonowaniem i mniejsza zależność od dostawcy. Otwarte rozwiązania integrują się łatwiej z istniejącymi otwartymi łańcuchami narzędzi niż rozwiązania zamknięte, co ma znaczenie dla operatorów mediów lub chmur obsługujących heterogeniczną flotę. Jest to istotna różnica operacyjna w porównaniu z zamkniętym ekosystemem, szczególnie na dużą skalę.

Tak, to jest część rozwiązania. Seria Flex obsługuje strumieniowanie medialne, gry w chmurze, wizualne wnioskowanie AI oraz VDI na jednym typie GPU, dzięki czemu operator może uruchamiać mieszane zadania wizualne na jednym akceleratorze zamiast utrzymywać kilka różnych kart do różnych zadań. Ta konsolidacja zmniejsza złożoność operacyjną w środowisku mieszanym.

Linia jest dostępna w więcej niż jednym formacie i konfiguracji pamięci, w pełnowymiarowej karcie oraz niskoprofilowej karcie z dwoma GPU, o różnych zakresach mocy. W ofercie na żywo nie jest określony dokładny SKU, więc MillionMiner potwierdza model, pamięć i form factor dla Państwa wdrożenia w wycenie, dostosowane do tego, czy priorytetem jest gęstość na kartę, niskie zużycie energii czy dopasowanie.

Obsługuje wnioskowanie wizualne AI, lżejsze, zorientowane na wizję wnioskowanie, które znajduje się obok obciążeń medialnych i VDI, analiz obrazów i wideo, przetwarzania wizualnego i podobnych. Nie jest ono przeznaczone do obsługi dużych modeli językowych na skalę, co jest zadaniem systemów Hopper i Blackwell. Do wnioskowania wizualnego obok mediów i gier odpowiednia jest seria Flex.

Od pojedynczej karty do wielogpu floty, skonfigurowanej zgodnie z Państwa strumieniem, sesją lub celami użytkownika. Ponieważ są to obciążenia związane z gęstością, odpowiednia ilość wynika z Państwa celów przepustowości, a MillionMiner dobiera wdrożenie, SKU na kartę oraz platformę hosta do tych celów w wycenie.

Uzupełnia je. Kompleksowa operacja może uruchamiać systemy Hopper lub Blackwell do treningu i obsługi modeli, a serii Flex GPU do zadań związanych z mediami, grami, VDI oraz wizualnym wnioskowaniem obok nich. Są to różne narzędzia do różnych zadań, a MillionMiner dostarcza oba i dopasowuje je do obciążenia zamiast nadmiernej reklamy jednego kosztem drugiego.

Prześlij swoje obciążenie, zadania w chmurze wizualnej oraz cele przepustowości, za pomocą formularza cytatu. Specjalista MillionMiner potwierdza SKU serii Flex, pamięć, formę faktora i ilość, platformę hostującą, gwarancję oraz dostawę. Każda jednostka jest testowana przed wysyłką i wysyłana na cały świat DDP, z opłatami celno-skarbowymi załatwionymi, z możliwością hostingu we własnych data center MillionMiner.