CPU vs GPU Computing. Qué buscar en un GPU Computing Industrial.

Assured Systems vende una amplia gama de GPU industriales para aplicaciones de IA, aprendizaje profundo, vehículos autónomos y visión artificial en las que se requiere una solución robusta. Esto es lo que hay que buscar en un GPU computer industrial.

Analice los requisitos de su proyecto

El GPU computing utiliza una unidad de procesamiento gráfico como procesador adicional para acelerar el rendimiento de la unidad central de procesamiento (CPU) en el cálculo científico y de ingeniería de propósito general. Inicialmente, un chip gráfico se utilizaba para procesar gráficos, pero ha evolucionado hacia una arquitectura más flexible que utiliza la unidad de procesamiento gráfico para procesar o implementar cualquier algoritmo.

CPU (Unidad Central de Procesamiento)	GPU (Unidad de procesamiento gráfico)

Una CPU suele constar de entre cuatro y ocho núcleos, mientras que la GPU se compone de cientos de núcleos más pequeños. Juntos, trabajan para procesar los datos de la aplicación. Esta arquitectura paralela permite a la GPU su alto rendimiento de cálculo.

La GPU acelera las aplicaciones que se ejecutan en la CPU descargando algunas de las partes del código que consumen más tiempo y son más intensivas, lo que requiere un importante trabajo de cálculo numérico. El núcleo de la aplicación sigue ejecutándose en la CPU. Desde la perspectiva del usuario, esta computación híbrida permite que una aplicación se ejecute más rápido gracias a la capacidad de procesamiento paralelo de la GPU para aumentar el rendimiento de la CPU.

Ejemplo de procesamiento de imágenes: Una imagen 4K se compone de 8,2 millones de píxeles discretos con una resolución de 3.840 x 2.160 píxeles. Para procesar una imagen 4K, la GPU debe realizar algún tipo de cálculo en cada uno de los 8,2 millones de píxeles. Si esta tarea se encomienda a una CPU, el tiempo de procesamiento será muy largo, ya que la CPU no dispone de suficientes núcleos para manejar la tarea en paralelo. La GPU proporciona miles de núcleos especializados y puede procesar la imagen hasta 100 veces más rápido gracias a su arquitectura paralela. Esto convierte a la GPU en el microprocesador óptimo para manejar tareas que requieren paralelismo con un alto grado de computación.

NVIDIA se dio cuenta del potencial de llevar este rendimiento a la comunidad científica en general e invirtió en modificar la GPU para hacerla totalmente programable para aplicaciones científicas. Además, añadió soporte para lenguajes de alto nivel como C, C++ y Fortran. Esto dio lugar a la plataforma de cálculo paralelo CUDA para la GPU. Los desarrolladores de aplicaciones aprovechan el rendimiento de la arquitectura paralela de la GPU utilizando el modelo de programación paralela CUDA.

La plataforma de cálculo paralelo CUDA proporciona unas cuantas extensiones sencillas de C y C++ que permiten expresar el paralelismo de datos y tareas de grano fino y grueso. El programador puede elegir expresar el paralelismo en lenguajes de alto nivel como C, C++, Fortran o estándares abiertos como las directivas OpenACC. La plataforma de cálculo paralelo CUDA ya está ampliamente implantada, con miles de aplicaciones aceleradas en la GPU y miles de trabajos de investigación publicados. Los desarrolladores disponen de una completa gama de herramientas CUDA y soluciones de ecosistema.

Aplicaciones para un GPU computer industrial

Especificaciones clave de la GPU que deben tenerse en cuenta al integrarla en un GPU Computador Industrial

TFLOP: Una forma de comparar el rendimiento de varias GPU es por su índice de TFLOP. TFLOP significa "teraflop", que es una medida de la GPU para realizar un billón de operaciones de coma flotante por segundo.

Potencia de diseño térmico (TDP): La clasificación TDP nos indica el calor máximo, en vatios, generado por la GPU cuando funciona a máxima capacidad. Este dato es clave para determinar el rango de temperatura de funcionamiento de un sistema de GPU industrial, que debe situarse en un rango óptimo de -25C a 60C para condiciones de uso extremas.

El gráfico de rendimiento de la GPU frente al TDP muestra la correlación directa: a medida que aumenta el rendimiento, también lo hace su correspondiente valor de TDP. A la hora de diseñar un GPU industrial, hay que encontrar un delicado equilibrio entre el rendimiento de la GPU y la temperatura de funcionamiento global del sistema.

¿Qué otras especificaciones hay que buscar en un GPU computer industrial?

Además de aumentar el rendimiento de la GPU, un GPU computer industrial debe incorporar funciones clave para funcionar en entornos industriales hostiles. Algunas de estas características son

- Alta resistencia a golpes y vibraciones. Amplia gama de temperaturas de funcionamiento (normalmente, -25c ~ +60c) - Protección contra sobretensión y polaridad inversaA continuación se incluye una lista de otras especificaciones clave que deben tenerse en cuenta a la hora de decidir qué GPU industrial es la más adecuada para su aplicación:

Colocación de E/S: Diferentes aplicaciones requieren E/S orientadas hacia la parte delantera o trasera. Por ejemplo, el montaje en línea de fábrica requeriría todos los puertos de E/S orientados hacia delante.Disco duro: En este caso se recomienda un SSD industrial por su rendimiento y su resistencia al ruido y a los golpes. Assured Systems se asocia con Transcend para todos los requisitos de disco duro industrial.CPU: En función de la aplicación, se recomiendan CPU de gama media a alta. Las CPU industriales tienen hojas de ruta a largo plazo para garantizar el suministro y el soporte durante 10-15 años.RAM: Se recomienda disponer de 2 gigabytes de memoria por cada gigabyte de RAM de la tarjeta de vídeo.Fuente de alimentación: Debe proporcionar energía suficiente para la CPU y las GPU, además de cualquier E/S adicional.

Assured Systems plataforma GPU de grado industrial Neousys Nuvo-6108 configurada con CPU Intel Core i7-6700TE a 2,4 GHz, 16 GB de memoria DDR4 Wide Temp, SSD de 1 TB, tarjeta gráfica NVIDIA RTX 2080, sistema operativo Ubuntu 18.04

El equipo de ventas de Assured System, tanto en el Reino Unido como en EE.UU., cuenta con años de experiencia en aplicaciones que requieren la instalación de ordenadores GPU industriales. Conocemos a fondo nuestros productos, nuestros clientes y las aplicaciones en las que se utilizan nuestros sistemas. Puede confiar en nuestra experiencia para asegurarse de que recibirá la orientación adecuada, lo que se traducirá en un ajuste preciso a sus necesidades en todo momento, ahorrándole tiempo y esfuerzo y, en última instancia, dinero. Si tiene una aplicación de la que le gustaría hablar, llame al +44 1785 87 90 50 (EMEA) o al +1 864 421 6991 (EE.UU.) o utilice el formulario de contacto para enviarnos sus requisitos.