Die Grafikbeschleuniger, die Intel seit Anfang des Monats als Arctic Sound-M an Visual Processing Cloud-Infrastrukturen liefert, heißen mit einer neuen Entscheidung Intel Data Center GPU Flex. Die Flex-Serie bietet eine 5-fache Medientranskodierungs-Durchsatzleistung und bis zu 68 gleichzeitige Cloud-Game-Streams und wurde entwickelt, um die Anforderungen intelligenter visueller Cloud-Workloads zu erfüllen.
Innovationen der Intel Data Center GPU Flex-Reihe
Mit dem branchenweit ersten hardwarebasierten AV1-Encoder in einem Rechenzentrums-Grafikbeschleuniger bietet die GPU Flex-Serie die fünffache Durchsatzleistung bei der Medientranscodierung und die doppelte Decodierungsdurchsatzleistung bei halber Leistung von Konkurrenzlösungen.
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Neben umfassender Unterstützung für gängige Medientools, APIs, Frameworks und die neuesten Codecs bietet es mehr als 30 Prozent Bandbreitenoptimierung3 für erhebliche Einsparungen bei den Gesamtbetriebskosten (TCO).
Es trägt auch dazu bei, die Gesamtbetriebskosten für eine Vielzahl von Cloud-Workloads wie Medienbereitstellung, Cloud-Gaming, künstliche Intelligenz, Metaverse und andere aufkommende Anwendungsfälle für visuelle Clouds zu senken und zu optimieren.
Angetrieben von Intels Xe-HPG-Architektur und unterstützt von einem breiten Ökosystem von Hardwareanbietern und Softwareentwicklern ermöglichen diese GPUs KI-Inferenz-Workloads, von Medienanalysen über Smart Cities bis hin zu medizinischer Bildgebung, um CPUs und GPUs mit Strom zu versorgen, ohne Entwickler auf proprietäre Software zu beschränken ermöglicht eine flexible Skalierung zwischen .
Warum ist die Intel Data Center GPU Flex-Serie wichtig?
Medienverarbeitung, Medienverteilung, KI-Bildextraktion, Cloud-Gaming und Desktop-Virtualisierung nehmen in Rechenzentren zu. Infolgedessen wird das Marktsegment für GPU-Silizium im Rechenzentrum für die visuelle Cloud voraussichtlich bis 2026 15 Milliarden US-Dollar erreichen. Dieser schnelle Anstieg wird in einer Branche stattfinden, die von der Abhängigkeit von proprietären und lizenzierten Codierungsmodellen wie CUDA für die GPU-Programmierung heimgesucht wird.
Der Lösungsstapel der Flex-Serie überwindet diese Einschränkungen und bietet erhebliche Vorteile gegenüber alternativen Lösungen, indem er die Flexibilität, Skalierbarkeit und den Stromverbrauch erhöht. Durch die Unterstützung von mehr Abonnenten mit weniger Servern trägt es zu niedrigeren Gesamtbetriebskosten für Lösungsanbieter bei.
