Ekran Kartlı Sunucularda Neler Yapabilir.

Android Emulator Programları

Video Yayın Programları

Video Render İşlemleri

AAA Stüdyo

ANSYS Workbench

Online Oyun

CPU ve GPU Arasındaki Fark

CPU ve GPU mimarisi arasındaki temel fark, bir CPU'nun çok çeşitli görevleri hızlı bir şekilde (CPU saat hızı ile ölçüldüğü gibi) yerine getirmek için tasarlanmış, ancak çalışabilecek görevlerin eşzamanlılığı açısından sınırlı olmasıdır. GPU, yüksek çözünürlüklü görüntüleri ve videoları eşzamanlı olarak hızlı bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır.

GPU'lar birden çok veri kümesi üzerinde paralel işlemler gerçekleştirebildikleri için, aynı zamanda makine öğrenimi ve bilimsel hesaplama gibi grafik olmayan görevler için de yaygın olarak kullanılırlar. Aynı anda çalışan binlerce işlemci çekirdeği ile tasarlanan GPU'lar, her bir çekirdeğin verimli hesaplamalar yapmaya odaklandığı büyük paralellik sağlar.

SSD Teknolojisi Deneyimi

Render sunucusu alanındaki SSD depolamanın hızı, HDD teknolojisinin hızını aştı, böylece SSD depolama planları olmayan sunucu sahipleri büyük olumsuz etkilere maruz kalmaya başladı. Her cihazın donanım yapılandırması ve kullanıcı hesabı yoğunluğu küçük sunucularda önemli ölçüde farklı olmasa da bu fark özellikle yüksek trafikli büyük dosya üzerinde çalışılan sunucularda belirgindir. Şirketler, daha uygun fiyatlı hizmetler sağlamak ve SSD tabanlı cihazların performansını iyileştirmek için çeşitli yöntemler kullanır; başka bir yöntem, ters proxy dosyası önbelleğe almayı kullanmak ve web sitelerinin birden çok kopyasını kullanarak ağ üzerindeki trafik yükünü dengelemektir. Büyük dosyalarda trafiği minimum aktivite ile donanıma yönlendirme formatı SSD tabanlı web sunucularında daha iyi yanıt süreleri sağlayabilir.

NVIDIA GRID™ İle CPU Yükünüzü GPU’ya aktarıyoruz.

- Sanallaştırılmış masaüstü ile işlemlerini daha hızlı yapın...

- Microsoft,VMware ve Citrix uygulamalarını kullanarak sanallaştırma çözümlerinden en iyi şekilde faydalanın.

- NVIDIA GRID™ Teknoloji ile güçlendirilmiş sanal sunucu deneyimi.

- vGPU Manager İle eşit belleğe sahipsiniz.

- Müşteri ihtiyaçlarını ATX Kasa ile Çözmüyoruz. Ekran kartı sanallaştırma çözümlerinin ne olduğu bilmeyen şahızların yalan yanlış bilgilerine itibar etmeyiniz.

- NVIDIA GRID™ İle her zaman, her yerde, her cihanda, gercek pc deneyimini fark edeceksiniz.

- OpenCL ile mükemmel uyum. 3B grafik oluşturmada en iyi performansı elde edeceksiniz.

- Güçlü bilgi işlem için mükemmel - CUDA / OpenCL uygulamalarınızı optimum performansta çalıştırın.

CPU ve GPU Birlikte Nasıl Çalışır?

Bir CPU (merkezi işlem birimi), bir uygulama içindeki veri çıkışını ve eşzamanlı hesaplamaların sayısını artırmak için bir GPU (grafik işleme birimi) ile birlikte çalışır. GPU'lar başlangıçta bilgisayar grafikleri ve video oyun konsolları için görüntüler oluşturmak üzere tasarlandı, ancak 2010'ların başından beri GPU'lar büyük miktarda veri içeren hesaplamaları hızlandırmak için de kullanılabiliyor.

Bir CPU asla bir GPU ile tamamen değiştirilemez: GPU, ana program CPU üzerinde çalışmaya devam ederken bir uygulama içinde tekrarlayan hesaplamaların paralel olarak çalıştırılmasına izin vererek CPU mimarisini tamamlar. CPU, daha dar bir yelpazede daha özel görevler (genellikle matematiksel) gerçekleştiren GPU ile çok çeşitli genel amaçlı hesaplama görevlerini koordine eden tüm sistemin görev yöneticisi olarak düşünülebilir. Paralelizmin gücünü kullanan bir GPU, bir CPU ile karşılaştırıldığında aynı sürede daha fazla işi tamamlayabilir.