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Nvidia amplia certificação de sistemas para estações de trabalho

A certificação garante que desktops ou notebooks tenham um design bem balanceado e as configurações corretas para maximizar o desempenho

Nvidia amplia certificação de sistemas para estações de trabalho

As empresas que enfrentam o desafio de executar cargas de trabalho aceleradas já podiam contar com sistemas certificados pela Nvidia. Disponíveis em quase 20 fabricantes globais de computadores, esses servidores são validados para executar uma ampla variedade de cargas de trabalho aceleradas com desempenho, confiabilidade e escala ideais. Agora, os sistemas certificados pela NVIDIA estão se expandindo para o desktop, com estações de trabalho que passam pelos mesmos testes para validar sua capacidade de executar bem aplicativos com aceleração de GPU.

A certificação garante que esses sistemas, disponíveis como modelos de desktop ou notebook, tenham um design bem balanceado e as configurações corretas para maximizar o desempenho. As GPUs qualificadas para certificação nas estações de trabalho incluem os mais novos Nvidia RTX A6000, A5000 e A4000, bem como o RTX 8000 e 6000.

A configuração incorreta pode levar a um desempenho insatisfatório e até mesmo à incapacidade de funcionar adequadamente ou concluir tarefas. O processo de certificação garante que questões como essas sejam levantadas e resolvidas para cada sistema testado

As estações de trabalho certificadas irão se juntar a uma linha de mais de 90 sistemas já disponíveis, que vão desde os servidores IA de mais alto desempenho, com a NVIDIA HGX A100 8-GPU, até servidores de classe corporativa, com a GPU Nvidia A30 Tensor Core para centros de dados acelerados convencionais, até sistemas de baixo perfil e baixo consumo de energia projetados para a Borda, com GPUs Nvidia T4.

Segundo a fabricante, a Cloudera Data Platform (CDP) v7.1.7, que entrou em disponibilidade geral na semana passada, agora aproveita os sistemas certificados pela Nvidia. Esta versão mais recente adiciona Rapids para acelerar a análise de dados, ETL e ferramentas populares de ciência de dados, como o Apache Spark com GPUs Nvidia, para realizar operações massivas de dados.

Os testes mostraram que esta versão do CDP é executada até 10x mais rápido em servidores com GPUs Nvidia do que em servidores não acelerados. Para facilitar os primeiros passos, a Nvidia e a Cloudera recomendam duas configurações de servidor certificadas, que os clientes podem comprar de vários fornecedores.

Para executar o Apache Spark, uma configuração pronta para CDP conta com servidores certificados pela Nvidia com duas GPUs A30 por servidor, oferecendo mais de 5x o desempenho com menos de 50% de custo incremental em relação às alternativas modernas apenas de CPU.

Para clientes que executam Machine Learning (ML) ou outros aplicativos relacionados à Inteligência Artificial (IA), a GPU Nvidia A100 oferece ainda mais desempenho – bem como aceleração no ML e treinamento de IA. Os cientistas de dados costumam desenvolver e refinar modelos de aprendizado de máquina e deep learning em estações de trabalho para aumentar os recursos do Data Center ou ajudar a minimizar os custos de computação baseados em Nuvem. Ao usar uma estação de trabalho certificada pela Nvidia, eles podem fazer a transição de seu trabalho para servidores certificados quando chegar a hora de prototipagem em maior escala e, eventualmente, produção, sem ter de migrar para uma ferramenta ou estrutura diferente.

Quando se trata de instalar GPUs e SmartNICs em um sistema, escolher o servidor ou modelo de estação de trabalho e configurar corretamente os componentes e o firmware são essenciais para obter o máximo do investimento. Com os sistemas certificados pela Nvidia, a fabricante e seus parceiros já fizeram o trabalho de validar se um sistema específico é capaz de executar bem as cargas de trabalho aceleradas e descobriram a configuração de hardware ideal.

A configuração incorreta pode levar a um desempenho insatisfatório e até mesmo à incapacidade de funcionar adequadamente ou concluir tarefas. O processo de certificação garante que questões como essas sejam levantadas e resolvidas para cada sistema testado.

Segundo a Nvidia, os parceiros de sistema executam um conjunto de mais de 35 testes projetados pela fabricante com base em sua experiência com computação, gráficos e aceleração de rede. Cada um dos testes é escolhido para exercitar o hardware do sistema de uma maneira única e completa, de forma que o maior número possível de problemas de configuração possa ser exposto. Alguns dos testes se concentram em um único aspecto do hardware, enquanto outros enfatizam vários componentes, tanto simultaneamente quanto em um fluxo de trabalho de várias etapas.

Com os sistemas certificados, as empresas podem escolher com segurança o hardware com desempenho otimizado para alimentar suas cargas de trabalho de computação acelerada – do desktop ao Data Center e ao perímetro.

Serviço
www.nvidia.com

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