ענן GPU בישראל: תשתית MedOne ליישומי AI ולמידת מכונה

​

-

October 20, 2026

ענן GPU בישראל: תשתית MedOne ליישומי AI ולמידת מכונה

עומסי AI צריכים כוח חישוב של GPU לפי דרישה, קרוב לנתונים. המדריך הזה מסביר מתי ענן GPU מתאים, במה לבחון לפני שבוחרים, ואיך MedOne, ספקית הענן המובילה בישראל, מפעילה אותו מחוות השרתים שלה בישראל.

מהו ענן GPU?

ענן GPU נותן גישה למעבדים גרפיים, השבבים שמריצים את רוב יישומי למידת המכונה והלמידה העמוקה, כשירות. צורכים כוח חישוב כשצריך, ולא קונים, מאכסנים ומקררים את החומרה בעצמכם. רוב יישומי למידת המכונה והלמידה העמוקה דורשים רכיבי GPU מתקדמים, ולכן צוותים רבים מתחילים בענן.

מה מריצים בענן GPU?

  • בינה מלאכותית ולמידת מכונה: אימון והרצה של מודלים.
  • דימות רפואי: עיבוד תוצאות דימות.
  • סימולציות מחקר: פיזיקה, ביולוגיה וכימיה.
  • יישומי פינטק וסימולטורים תלת-ממד בזמן אמת.
  • אלגוריתמים לרכבים אוטונומיים וסימולטורים של מחשבים קוונטיים.

מה ענן ה-GPU של MedOne מציע?

ענן ה-GPU של MedOne הוא חלק ממודל חוות השרתים ההיברידי שלה. MedOne הכניסה מעבדי NVIDIA A100-80GB לענן הציבורי של HPC, כך שלקוחות מקבלים עיבוד מתמטי כבד לפי דרישה, שפועל מצמתי התקשורת של MedOne בישראל. בזכות שותפות ה-CSP של MedOne עם NVIDIA, הלקוחות יכולים להשתמש בתוכנות ובכלים של NVIDIA Enterprise כחבילה שלמה, ללא עלות נוספת, תוך צריכת ה-GPU של MedOne בענן.

המודלים והיישומים שלכם
מופעי GPU בענן של MedOne: NVIDIA A100-80GB
שש חוות שרתים תת-קרקעיות בישראל

איך בנויים המופעים?

המופעים כוללים CPU, GPU, RAM ו-VRAM, באחסון רגיל או מהיר, בשני מודלים: SaaS וקונטיינרים מנוהלים. MedOne תומכת גם בהטמעת רשת בטכנולוגיות SXM ו-NVLink, וב-GPU או vGPU כחלק מארכיטקטורת MIG. MedOne מעצבת, מתכננת ומאחדת את שירותי ה-HPC שלה כדי לעמוד בדרישות שוק הטכנולוגיה הישראלי.

למה המיקום חשוב לעומסי GPU?

הרצת GPU בתוך ישראל נותנת שיהוי נמוך, שמתאים ליישומים רגישים לזמן, ועלויות התקשורת הן בתוך ישראל. היא גם משאירה את נתוני האימון והמודלים בישראל, וזה מקל על השיחה על מיקום המידע עם צוותי המשפט והאבטחה. אירוח בישראל לא הופך פריסה לעומדת בדרישות בעצמו, ולכן בוחנים את התכנון איתם.

איך מטופל הקירור?

MedOne משתמשת בטכנולוגיית קירור מתקדמת כמו קירור בטבילה, שמפחיתה עלויות וידידותית בהרבה לסביבה. הקירור חשוב יותר ככל שצפיפות ה-GPU עולה. לצד התשתית קראו על חוות שרתים ל-AI בישראל.

איך בוחרים ספק ענן GPU בישראל?

  1. אילו GPU זמינים? מבקשים את המעבדים המדויקים ואת אפשרויות המופעים, ולא הבטחה כללית.
  2. איפה הם פועלים? שואלים על מיקום המתקן ועל מי שמפעיל אותו.
  3. אילו תוכנות כלולות? בודקים אם כלי NVIDIA Enterprise הם חלק מהשירות או עלות נוספת.
  4. מי תומך בכם? מחפשים תמיכה ישראלית של אנשים ולא תור פניות.
  5. איך זה מתחבר לשאר המערכות? מודל היברידי מאפשר לעומסי ה-GPU לשבת ליד שירותי הענן האחרים.

איפה ענן GPU משתלב בשאר הענן?

ענן GPU משתלב היטב לצד ענן ריבוני בישראל למידע מוסדר ותוכנית התאוששות כמו DRaaS בישראל. לתמונה רחבה יותר קראו איך בוחרים ספק ענן בישראל ואת ספק ענן ישראלי לארגונים.

שאלות ותשובות

מהו ענן GPU?

כוח חישוב של GPU שמסופק כשירות ענן. משתמשים במעבדים גרפיים ללמידת מכונה, למידה עמוקה וסימולציות לפי דרישה, בלי להחזיק את החומרה.

אילו GPU MedOne מציעה?

הענן הציבורי של HPC של MedOne כולל מעבדי NVIDIA A100-80GB, שפועלים מצמתי התקשורת של MedOne בישראל.

האם כלי NVIDIA Enterprise כלולים?

כן. בזכות שותפות ה-CSP של MedOne עם NVIDIA, הלקוחות יכולים להשתמש בכל התוכנות והכלים של NVIDIA Enterprise כחבילה שלמה ללא עלויות נוספות.

איך ה-GPU מקוררים?

MedOne משתמשת בטכנולוגיית קירור מתקדמת כמו קירור בטבילה, שמפחיתה עלויות וידידותית יותר לסביבה.

אילו אפשרויות מופעים קיימות?

המופעים כוללים CPU, GPU, RAM ו-VRAM, באחסון רגיל או מהיר, במודלים של SaaS וקונטיינרים מנוהלים. GPU ו-vGPU נתמכים כחלק מארכיטקטורת MIG.

איפה ה-GPU של MedOne פועלים?

בחוות השרתים של MedOne בישראל. MedOne מפעילה שש חוות שרתים תת-קרקעיות.

More articles