グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU)

計算負荷の高いプログラムを実行すると、そのタスクは小さなワークロードに分割され、GPU の計算エンジンが並列に処理します。 これらのワークロードでは、PCI Express などの高速インターフェースを介して、オフチップ メモリと GPU 自体のメモリ間でデータを移動します。 完了すると、結果は表示または追加の処理のために他のシステム コンポーネントに転送されます。 このアーキテクチャは、グラフィックス レンダリングとデータ分析の両方におけるリアルタイムapplicationsに不可欠です。  

• 大規模並列処理: 多数のコンピューティング エンジンを備えているため、GPU は並列化可能なタスクを驚異的な速度で処理できます。 
• パフォーマンスの加速: 計算を GPU にオフロードすると CPU の負担が軽減され、システム全体のパフォーマンスが向上します。 
• エネルギー効率: GPU は大量の電力を消費する可能性がありますが、通常、AI タスクではエネルギー効率が高く、それらのワークロードのエネルギー節約につながります。 
• 汎用性: GPU は当初はグラフィックス向けに設計されていましたが、現在ではニューラル ネットワークのトレーニングから複雑なシミュレーションまで、幅広いコンピューティング (GPGPU) 分野で優れた性能を発揮しています。  

• ゲームと視覚化: GPU は高度なレンダリングを可能にし、没入感のあるエクスペリエンスと高いフレーム レートを保証します。 
• 人工知能： ディープラーニング モデルのトレーニングには通常、GPU アクセラレーションに最適な反復的な行列演算が含まれます。 
• 科学研究: 気候モデリングやゲノミクスなどのタスクは GPU ベースの並列処理の恩恵を受け、結果を得るまでの時間を大幅に短縮します。 
• 財務と分析: GPU を使用すると、大規模なデータセットを迅速に処理できるため、リアルタイムのリスク評価やアルゴリズム取引をサポートできます。 
• メディアとコンテンツの作成: 映画やアニメーションのスタジオでは、GPU アクセラレーション レンダリングを利用して、高品質のビジュアルをより効率的に生成しています。  

GPU メーカーは、コアの追加、電力効率の向上、メモリの高速化などにより、各世代を継続的に改良しています。 自律型ドローンなどのエッジ コンピューティングソリューションからクラウドベースの分析まで、データ駆動型の分野が拡大するにつれて、GPU はリアルタイムの結果の実現と膨大なワークロードの処理の中心であり続けると考えられます。 機械学習、モデリング、シミュレーションを加速する能力により、GPU は企業や科学研究の基盤として位置づけられています。  

要約すると、GPU は、グラフィック処理とデータ集約型プロセスの両方を効率化する並外れた並列処理機能を提供します。 迅速な計算を可能にすることで、効率性、スケーラビリティ、高速処理が重要となる現代の環境に欠かせないものとなっています。  

F5 はNVIDIA のBlueField DPU を活用して、GPU 搭載 AI ワークロード向けの最先端のネットワークおよびセキュリティ ソリューションを提供します。 NVIDIA DPU に導入された F5 BIG-IP Next for Kubernetesにより、組織はトラフィック管理を最適化し、データ取り込み、モデルトレーニング、推論、エージェント AI ワークフローなどの要求の厳しい AIapplicationsの GPU 利用率を高めることができます。 このソリューションは、シームレスなマルチテナント、ゼロトラスト セキュリティ、高速接続を提供し、共有 AI インフラストラクチャ全体のさまざまなワークロードに対して安全で分離された環境を実現します。 F5 は配信機能とセキュリティ機能を DPU にオフロードすることで CPU の負担を軽減し、効率的なリソース使用とスケーラブルなパフォーマンスを保証します。 この統合により、組織は安全で高性能な運用のための単一の制御ポイントを利用できるようになるため、 AI ファクトリー、ハイパースケーラー、サービス プロバイダーに最適です。 

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