Jak fungují GPU servery a proč o ně roste zájem i mimo AI

V posledních letech se GPU servery dostaly do centra pozornosti především díky umělé inteligenci. Jenže poptávka po nich roste i v mnoha dalších oblastech – od vizualizací a renderingu až po vědecké simulace a big data. Vysvětlíme, jak GPU servery fungují, kde dávají smysl a jak se do rozvoje této infrastruktury zapojují i české cloudové služby, včetně ZonerCloudu, který umožňuje GPU výkon pronajmout podle potřeby a vyzkoušet si ho zdarma. 

Co je GPU server a jak funguje

GPU server je výkonný výpočetní systém, jehož srdcem jsou grafické procesory (GPU) místo tradičních CPU. GPU mají tisíce menších výpočetních jader, která dokážou zpracovávat úlohy paralelně – tedy více operací najednou. To je zásadní výhoda u úloh, které lze rozdělit na mnoho nezávislých výpočtů, jako jsou maticové operace nebo simulace, píše web CloudMinister.

Zatímco CPU jsou optimalizované pro sekvenční zpracování úloh, GPU excelují tam, kde je potřeba masivní paralelismus, například při trénování neuronových sítí nebo analýze velkých datasetů.

Z čeho se GPU server skládá

Stejně jako běžný server má:

• CPU – řídí úlohy, koordinuje práci GPU
• RAM – operační paměť pro procesy
• storage (NVMe) – rychlé úložiště
• síťová rozhraní – často 10–100Gbps pro práci s velkými daty

Rozdíl je v tom, že obsahuje také GPU moduly (1–8 a více kusů), výkonné zdroje a chlazení, PCIe nebo NVLink sběrnice, které propojují CPU a GPU vysokou rychlostí

U takových strojů nejde o grafický výstup, často ani nemají video konektor. GPU zde plní funkci výpočetního akcelerátoru.

Jak funguje výpočtový model GPU

1. CPU připraví úlohu – CPU server (např. AMD EPYC nebo Intel Xeon) rozloží úlohu na menší části a předá je GPU. CPU funguje jako „manažer“, GPU jako „těžký dělník“.
2. GPU provede paralelní výpočty – GPU obsahuje stovky až tisíce výpočetních jader (CUDA cores, Tensor cores). Každé jádro je jednoduché, ale společně tvoří extrémně výkonný paralelní engine. Např. NVIDIA H100 má až 16896 CUDA jader a k tomu specializované Tensor Cores optimalizované pro AI.
3. GPU vrátí výsledky zpět CPU – po dokončení výpočtů GPU předá data zpět CPU nebo uloží výsledek do paměti/disku.
4. Software rozhodne o tom, jak efektivní GPU bude – výkonnost GPU serveru výrazně závisí na softwaru, tedy na knihovnách (CUDA, cuDNN, ROCm), frameworkech (PyTorch, TensorFlow) a optimalizaci kódu.

Proto stejné GPU může podávat velmi rozdílný výkon podle toho, jaký software použijete.

Proč rostou GPU servery v oblibě

Popularita GPU serverů dramaticky stoupá a není to jen kvůli umělé inteligenci. GPU dnes řeší široké spektrum úloh, které jsou pro klasické CPU příliš pomalé nebo drahé. Důvodů je několik:

• Exploze výpočetních nároků – moderní software pracuje s obřími daty, složitými modely a náročnou grafikou. Výpočty, které dříve trvaly hodiny či dny, GPU zrychlí až stonásobně. To se týká AI, vědeckých simulací, 4K/8K videa i datové analytiky.
• Paralelní architektura GPU (dramaticky vyšší výkon) – GPU mají tisíce jader schopných pracovat současně, díky čemuž jsou u paralelizovatelných úloh (matice, obrazy, signály) mnohonásobně rychlejší, než CPU.
• Nástup generativní AI – trénování i provoz velkých modelů vyžaduje obrovský výkon. Firmy testují RAG, chatboty a generování obsahu, což způsobilo celosvětový nedostatek GPU.
• GPU jako služba – už není nutné GPU kupovat. Cloudový pronájem (GPU-as-a-Service) zpřístupnil výkon i menším firmám. V Česku jej nabízí například ZonerCloud, který umožňuje rychlé spuštění profesionálních GPU bez investic do hardware.
• Rostoucí využití mimo AI – GPU urychlují rendering, simulace materiálů a proudění, CAD/CAE, kryptografii, video postprodukci i bioinformatiku. Výkon šetří čas, energii i náklady.
• Snadnější vývoj pro GPU – frameworky jako CUDA, PyTorch nebo TensorFlow zjednodušily práci natolik, že GPU akceleraci dnes využijí i běžné dev týmy a analytici, nejen specialisté.
• Úspora času a peněz – rychlejší výpočty znamenají kratší vývoj, rychlejší testování a lepší efektivitu týmu. GPU se tak stávají ekonomicky výhodnou součástí infrastruktury.

ZonerCloud – GPU výkon na pár kliknutí

ZonerCloud umožňuje pronajmout si profesionální GPU bez nutnosti investovat do drahého hardware a zákazníci si ho mohou vyzkoušet zdarma. Stačí vybrat konfiguraci a během několika minut běží plnohodnotný GPU server v českém datacentru – s nízkou latencí, garantovaným výkonem a podporou moderních výpočetních i AI nástrojů.

Zákazníci mohou vybírat z profesionálních GPU karet NVIDIA od řad RTX a L-series až po datacentrové modely, včetně NVIDIA RTX PRO 6000. Tyto karty jsou ideální pro trénování AI, provoz RAG systémů, generování obrázků a videa, 3D rendering i technické simulace.

GPU infrastruktura běží v českých datacentrech se stabilní konektivitou a dostupnou technickou podporou, takže firmy mohou začít testovat AI, provozovat vlastní inference nebo ladit modely bez investic, bez čekání a bez starostí o hardware.

Velkou výhodou je platba podle využití. Firmy tak mohou GPU pronajímat jen tehdy, kdy je skutečně potřebují, a vyhnout se vysokým pořizovacím nákladům i starostem s provozem, chlazením či správou fyzického hardware.

Cloud je tedy vhodný pro týmy, které chtějí rychle testovat projekty, spustit AI prototyp, pracovat s velkými daty nebo zrychlit náročné výpočty. To vše bez nutnosti vlastního datacentra nebo specialistů na infrastrukturu.