Облачные вычисления

Облачные вычисления

Обучение на GPU Экономит Ваше время и деньги | до 100 раз быстрее чем на CPU* | От 30% дешевле**

Сервис «Облачные вычисления на GP²U» (графических процессорах) позволит широкому кругу пользователей получить доступ к аппаратной платформе для работы с алгоритмами глубокого обучения и высокопроизводительными вычислениями за разумную стоимость. Кроме того, платформы GP²U отлично подходят для 3D и видеорендеринга.

* Семь GPU видекарт (8Gb GDDR) в 98 быстрее обучают сверточную нейросеть AlexNet, по сравнению с одним CPU (8 ядер, L3 кэш 12Мб)
** GP²U сервера собственной сборки позволяют экономить от 30% и более за счет исключения добавочной стоимости бренда
ОБУЧЕНИЕ НА GPU ЭКОНОМИТ ВАШЕ ВРЕМЯ И ДЕНЬГИ | ДО 100 РАЗ БЫСТРЕЕ ЧЕМ НА CPU* | ОТ 30% ДЕШЕВЛЕ**
Сервис «Облачные вычисления на GP²U» (графических процессорах) позволит широкому кругу пользователей получить доступ к аппаратной платформе для работы с алгоритмами глубокого обучения и высокопроизводительными вычислениями за разумную стоимость. Кроме того, платформы GP²U отлично подходят для 3D и видеорендеринга.

* Семь GPU видекарт (8Gb GDDR) в 98 быстрее обучают сверточную нейросеть AlexNet, по сравнению с одним CPU (8 ядер, L3 кэш 12Мб)
** GP²U сервера собственной сборки позволяют экономить от 30% и более за счет исключения добавочной стоимости бренда
В основе услуги GPU ускорители для работы с искусственным интеллектом и высокопроизводительных вычислений, доступные на рынке в данный момент, — NVIDIA серии 10xx от 3 до 8Gb видеопамяти, AMD RADEON серии RX x80 и FURY от 4 до 8 Gb видеопамяти. Исходя из потребностей пользователя, в рамках услуги можно подключить до 14 вычислительных ускорителей к одному виртуальному контейнеру либо арендовать физический сервер целиком.
Мы хотим развеять миф о том, что новые технологии - это привилегия только для гигантов бизнеса и крупных корпораций.
Наша цель - дать студентам, преподавателям, учёным, институтам, стартапам, микро- малому и среднему бизнесу возможности реализовать свои идеи на современных и при этом финансово доступных аппаратных платформах.
Раздел на находиться на доработке. Скоро здесь появиться новая информация <*.*>
Made on
Tilda