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Présentation du GPU Data Center série Flex d’Intel pour le cloud visuel intelligent

août 2022 par Marc Jacob

Offrant des performances de débit de transcodage de médias 5X et jusqu’à 68 flux de cloud gaming simultanés, les GPU de la série Flex sont conçus pour répondre aux exigences des charges de travail visuelles intelligentes dans le cloud.

Ce qui est nouveau : La série Intel® Data Center GPU Flex (anciennement connue sous le nom de code Arctic Sound-M) libère les utilisateurs des contraintes liées aux environnements cloisonnés et propriétaires, et réduit la nécessité pour les centres de données d’utiliser des solutions séparées et discrètes. Intel propose à ses clients une solution unique de traitement graphique (GPU) conçue pour gérer de manière flexible un large éventail de charges de travail sans compromis sur les performances ou la qualité. Elle permet également de réduire et d’optimiser le coût total de possession pour diverses charges de travail dans le cloud telles que la diffusion de médias, le cloud gaming, l’IA, les métavers et d’autres cas d’utilisation visuels émergents dans le cloud.

Ce qu’ils offrent : Les GPU de la série Flex répondent aux exigences de qualité, de densité et de latence. Avec le premier encodeur AV1 matériel du secteur dans un GPU de centre de données, les GPU de la série Flex offrent un débit de transcodage des médias cinq fois plus élevé1 et un débit de décodage deux fois plus élevé2 pour une puissance deux fois moindre que les solutions concurrentes. Il améliore la bande passante de plus de 30 %3, ce qui permet de réaliser d’importantes économies sur le coût total de possession (TCO), tout en prenant largement en charge les outils multimédias, les API et les frameworks les plus courants, ainsi que les derniers codecs.

S’appuyant sur l’architecture Xe-HPG d’Intel et soutenus par un écosystème étendu de fournisseurs de matériel et de développeurs de logiciels, ces GPU permettent une mise à l’échelle flexible des charges de travail d’inférence d’IA, de l’analyse des médias aux villes intelligentes en passant par l’imagerie médicale, entre les CPU et les GPU sans enfermer les développeurs dans des logiciels propriétaires.


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