Oggi l’intelligenza artificiale cresce a ritmi particolari e anche in Italia si osservano numeri sempre più interessanti, come una crescita del 32% nel 2022. In un contesto simile, cresce anche l’esigenza di infrastrutture utili a rendere possibili calcoli complessi e task paralleli massivi, come quelle di GPU Computing.
Potenza GPU anche da mobile
Il GPU Computing abilita i progetti di intelligenza artificiale accelerando le fasi di addestramento e di ricerca: con Cloud Server GPU , si dispone di un server con GPU dedicata, in grado di ottimizzare i costi in quanto utilizzabile al bisogno, nonché riducendo l’impatto sull’ambiente proprio grazie alla possibilità di non sprecare risorse se non necessarie.
La potenza delle GPU, che le rende ottimali laddove i classici processori non bastino, può peraltro essere sfruttata anche direttamente dal proprio dispositivo.
Parallels RAS: accedere alle risorse GPU ovunque ci si trovi
Il prodotto Parallels RAS, acronimo di Remote Application Server, è un prodotto di virtualizzazione delle applicazioni che permette, tramite un client, di utilizzare applicazioni presenti sul server direttamente dal proprio pc. Il client è disponibile praticamente per tutti i sistemi operativi, che sia Windows, Linux, Mac, IOS o Android la semplicità d’uso è davvero un punto di forza.
Se l’applicazione ha necessità di tanta potenza di calcolo, esempio un render 3D, è possibile avviare l’applicazione sul server con GPU ma utilizzarla, tramite RAS, come se fosse sul proprio dispositivo.
Molti sono i casi d’uso:
- Virtualizzazione di applicazioni 3D: Virtualizzare applicazioni 3D fornendo alte prestazioni; parliamo di software di modellazione CAD o applicazioni di rendering.
- Desktop virtuali avanzati: E’ possibile fornire direttamente desktop virtuali (VDI). Questo è utile per la ricerca scientifica, l’analisi dei dati e per tutti i casi d’uso che richiedono una o più GPU
- Gaming su server: Avendo una latenza molto bassa è possibile utilizzare la GPU per il gaming
- Risorse condivise per utenti avanzati: Un unico server con GPU permette di offrire la tecnologia a più utenti contemporaneamente, senza la necessità di acquistare e mantenere più workstation.
In sintesi, grazie alla possibilità di accedere al server con GPU da qualsiasi dispositivo, gli utenti possono lavorare ovunque si trovino, senza doversi preoccupare di avere un hardware di alto livello a disposizione.
Grazie alla tecnologia di virtualizzazione delle GPU di Parallels RAS, gli utenti possono accedere alle risorse di GPU virtuali in modo fluido e reattivo, ovunque si trovino e da qualsiasi dispositivo.
