ASUS, yaptığı açıklamayla birlikte GPU sunucu serisiyle, NVIDIA’nın platformlarının sunduğu en yeni GPU, ağ ve güvenlik iyileştirmeleri desteklediğini duyurdu. ASUS, kullanıcıların NVIDIA’nın veri işleme ünitesi (DPU) çözümleri ile NVIDIA’nın GTC 2020 konferansında duyurulan en yeni NVIDIA DPU’ları konusundaki ihtiyaçları için inovatif sunucular sağlayacak. Bununla birlikte NVIDIA EGX platformu üzerindeki ASUS sunucular, veri biliminden yapay zekâ eğitme ve çıkarım konularına kadar modern AI iş yüklerini optimize şekilde çalıştırmak için NVIDIA sertifikalı olmasıyla dikkat çekiyor. ASUS, donanım, yazılım ve sertifikasyon kitleri sağlayarak, kullanıcıların üstün performans, verimlilik, ölçeklendirilebilirlik ve güvenlik sunan, kritik işletme çözümleri çalıştırmalarına destek veriyor.
ASUS aynı zamanda yeni çıkacak NVIDIA GPU ve ağ adaptörü ürünlerine de mevcut olduklarında destek sağlayacak ve en son DPU ve GPU tabanlı bilgi-işlem platformlarını da ASUS ürün serilerine ekleyecek. Hızlandırılmış çözüm sağlayıcı konusunda en iyilerden biri olan ASUS, müşterileri için en yeni çözümleri sağlamak için en son teknolojileri kullanıyor.
Yapay Zekanın Ötesinde — NVIDIA BlueField DPU’lar
NVIDIA, GTC 2020 kapsamında her sunucuya hızlandırılmış ağ, iyileştirilmiş güvenlik, artırılmış depolama ve verimliliği sunan, dünyanın en gelişmiş veri işleme ünitesi NVIDIA® BlueField-2 DPU’yu tanıttı. ConnectX-6 Dx SmartNIC’in gücünü programlanabilir ARM®çekirdekleriyle birleştiren BlueField-2 DPU, depolama sanallaştırma, veri azaltma, tehdit tespiti ve güvenlik izolasyonu gibi işler için kullanılıyor. NVIDIA’nın Yonga Mimarisi Üzerinde Veri Merkezi Altyapısı (DOCA)’na sahip olan DPU’nun yazılım geliştirme kiti, açık kaynaklı API’lerin üzerine inşa edildiği için yapay zekâ için yazılımla belirlenen ve donanımla hızlandırılan uygulamalar, büyük veri analitiği, bulut bilişim, sanallaştırma, mikrosegmentasyon ve yeni nesil güvenlik duvarları için kullanılabiliyor.
En yeni NVIDIA DPU çözümlerini barındırmak için mükemmel şekilde ayarlanan ASUS GPU sunucular, özellikle Yapay Zekâ ile HPC için tasarlanmış donanımlar barındırıyor. Çeşitli iş yükleri ve uygulamalar için 4 ila 8 arası çift yuvalı NVIDIA PCIe®GPU’lar sunuluyor. Bununla birlikte ASUS GPU sunucular, ASUS ESC8000 G4 sunucusunda olduğu gibi, kullanıcılar ASMB9-iKVM bantdışı sunucu yönetim çözümüyle herhangi bir donanım konfigürasyonu veya kablolama ile uğraşmadan, sistem topolojisini değiştirmeleri için tasarlanan Adaptive Topology gibi patentli teknolojiler sağlıyor.
NVIDIA EGX platformu
NVIDIA EGX platformu, trilyonlarca IoT sensöründen gelen gerçek zamanlı akış verisini işlemek için, yüksek performanslı eğitim ve çıkarım yapmak için üretilmiş, yapay zekâ ve kurumsal altyapıya yönelik optimizasyonların bulunduğu sistemleri barındırıyor. Bunların tümü, akıllı hastaneler, robotik fabrikalar, akıllı evler ve dahası için yapay zekâ ve 5G hizmetleri yaratan, zengin bir yapay zekâ yazılım ekosistemi tarafından destekleniyor.
ASUS, NVIDIA NGC’ye hazır birkaç sunucu sağlamaktadır: ESC8000 G4, ESC4000 G4 ve veri bilim iş istasyonları olan E900 G4 ve Pro E800 G4. Bu modeller, NVIDIA GPU’larının bilgi-işlem gücünü, yüksek bant genişliği ve düşük gecikmeye sahip NVIDIA ağ çözümleriyle birleştirir. Bu sunucular performans, işlevsellik, ölçeklendirilebilirlik ve güvenlik için doğrulanmıştır, böylece IT takımlarının NVIDIA NGC kataloğundan hazır çözümleri, yapay zekâ iş yükleri için kolayca kurmasını sağlıyor. Bu sunucular, içerisinde NVIDIA uzmanlarına direkt erişimin de bulunduğu kurumsal sınıf destekle birlikte sistemin erişilemez olduğu süreyi en aza indirirken, kullanıcının üretkenliğini de en üst seviyeye çıkarır. Böylece L1 yazılım sorunlarının hızlıca çözümü mümkün olurken, L2 ve L3 sorunlar için net iyileştirme yolları sağlayan ek destek de sunulur. NVIDIA sertifikalı bir iş ortağı olarak ASUS müşterileri, ASUS’un iyileştirilmiş performansa sahip donanım ve yazılım çözümlerini kullanırken güven için olurlar ve yapay zekâ iş yüklerini güvenle çalıştırabilirler – hem küçük hem de büyük konfigürasyonlarda.
Kaynak : 