NVIDIA Hochleistungs GPUs beschleunigen rechenintensive KI-Anwendungen

Kontron setzt NVIDIA GPUs für seine KI-Plattformen und -Anwendungen ein und profitiert dabei vom Know-How und der Engineering-Kompetenz der NVIDIA Spezialisten.

Kontron, ein weltweit führender Anbieter von IoT/Embedded Computer Technology (ECT), wurde im Rahmen des NVIDIA Partnerprogramms als 'preferred partner' zertifiziert und setzt in seinen KI-Plattformen, wie z.B. dem für KI- und Inference-Anwendungen entwickelten Kontron Rackmount Server KISS V3 4U SKX die leistungsstarken Graphics Performance Units (GPUs) von NVIDIA ein.

Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) gewinnen in fast allen Branchen zunehmend an Bedeutung. Technologieanbieter wie Kontron schaffen die Plattform für KI-Applikationen, die sich nur über daten- und rechenintensive Prozesse realisieren lassen.

Beispiele finden sich in den Bereichen Automatisierung, Energiewirtschaft, Pharmazie und Gesundheitswesen. Im Gesundheitswesen kann die KI den Zeitdruck in Prävention, Diagnose und Therapie mindern, da KI-Applikationen in kurzer Zeit riesige Datenmengen strukturieren und analysieren.

Leistungsfähige Hard- und Softwarekomponenten sind unerlässlich, damit KI-Lösungen ihre Rolle als systemkritische Anwendungen in jeder Branche erfüllen können. Die Systeme müssen Terabytes von Daten in sehr kurzer Zeit analysieren. Diese Arbeit stützt sich bis zu einem gewissen Grad auf Hochleistungs-CPUs, aber die kritische Parallelverarbeitung wird von Graphics Processing Units (GPUs) geleistet, die die notwendige Rechenleistung für Deep Learning, Machine Learning und Inferencing bereitstellen.

Die NVIDIA^® V100 Tensor Core GPU, die auf der NVIDIA Volta-Architektur basiert, bietet 640 Tensor Cores und 5.120 NVIDIA CUDA Cores mit einer Double Precision Performance von 7 TFLOPS.

NVIDIA GPUs sind Teil des derzeit leistungsstärksten Kontron Rackmount Servers, dem KISS V3 4U SKX-AI. Der skalierbare Server ist mit zwei leistungsstarken CPUs der Intel^® Xeon^® SP Serie ausgestattet, die mit zwölf DIMM DDR4-2666 Modulen und bis zu 768 GB System-RAM mit ECC-Unterstützung erweitert werden können. Bis zu drei High-End-Grafikkarten mit doppelter Breite (z. B. NVIDIA V100 oder NVIDIA T4 GPU) sorgen für eine extrem hohe Grafikprozessorleistung, die für KI-Anwendungen unerlässlich ist. GPUs führen das parallele Multitasking aus, das z.B. für das Rendern von Grafiken oder für das effiziente Training und Inferenzieren von neuronalen Netzwerken erforderlich ist. Für die Softwareentwicklung können Anwender das leistungsstarke NVIDIA CUDA-Toolkit einsetzen.

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