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Servidores GPU

Una potencia de cálculo impresionante

Descubra la gama de servidores GPU con procesadores gráficos configurados especialmente para usos intensivos. Gracias a la potencia de cálculo multiplicada que ofrecen estos procesadores, los servidores GPU están diseñados para acelerar el procesamiento de tareas paralelas.

GPU

Ventajas de los servidores GPU

Alta frecuencia

NVIDIA GeForce GTX 1080

La combinación de las tarjetas gráficas con el doble procesador permite multiplicar la potencia de cálculo que ofrece el servidor. Gracias a los miles de núcleos combinados, es posible procesar tareas complejas y masivamente paralelas.

Características de las tarjetas gráficas:

  • 8 GB DDR5
  • 2560 núcleos CUDA
  • 320 Gbit/s de tasa de transferencia RAM
  • Tecnología Nvidia GPU Boost 3.0
Compatible con Linux, CUDA/OpenCL y KVM

¡Los más populares!

Intel  2x Xeon E5-2667v3
16/32t - 3.2GHz /3.2GHz
64GB DDR4 ECC 2400 MHz
SoftRaid 2x480GB SSD
4 x NVIDIA Geforce GTX 1080
200 Mbps ancho de banda
vRack: 100 Mbps
Desde
$1 374,99
  /mes

Usos de los servidores GPU

Servidor de backup

Cloud gaming

Cree entornos de juego bajo demanda sin preocuparse por el rendimiento del servidor y ofrezca sesiones de juego en alta definición.

Almacenamiento de multimedia

Renderizado 3D

Aproveche la potencia de cálculo de las tarjetas gráficas para generar animaciones 2D y 3D complejas.

Almacenamiento de bases de datos de gran volumen

Video

Acelere el procesamiento y la codificación de sus videos gracias a la potencia de cálculo de las tarjetas gráficas.

La respuesta a sus inquietudes

¿Por qué utilizar un procesador gráfico en un servidor?

Los procesadores gráficos (GPU) tienen muchos más núcleos que un procesador convencional (CPU), por lo que permiten realizar una gran cantidad de tareas paralelas. Este diseño, destinado inicialmente a la realización de operaciones gráficas (OpenGL/Direct3D), puede explotarse a través de lenguajes de programación como CUDA u OpenCL, con la finalidad de realizar tareas que hasta ahora eran tratadas por el CPU.

¿En qué contexto se puede utilizar un servidor dedicado GPU?

La arquitectura de los servidores GPU se adapta específicamente a aplicaciones que requieren el procesamiento de un gran número de tareas paralelas (imágenes, bioinformática, big data, deep learning, etc.). Dicha arquitectura permite acelerar sinificativamente el procesamiento de estos cálculos, que suelen ser grandes consumidores de recursos.