Odată cu dezvoltarea rapidă a tehnologiilor inovatoare, precum învățarea profundă (deep learning), inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML), cererea pentru unități de procesare grafică (GPU) în cloud a crescut exponențial.
Dacă organizația dumneavoastră este implicată în proiecte de vizualizare 3D, învățare automată, inteligență artificială sau calcule complexe de orice fel, metoda de procesare GPU are un impact semnificativ.
În mod tradițional, instruirea și calculul modelelor de învățare profundă în cadrul organizațiilor necesitau un timp considerabil. Acest lucru consuma resurse importante, genera costuri mari și crea probleme legate de stocare și spațiu, reducând eficiența generală.
Noile generații de GPU-uri sunt proiectate pentru a rezolva aceste probleme. Ele oferă o eficiență ridicată în realizarea calculelor complexe și permit instruirea mai rapidă a modelelor AI, funcționând în paralel.
Conform cercetărilor efectuate de Indigo, GPU-urile pot oferi o performanță de până la 250 de ori mai rapidă comparativ cu unitățile centrale de procesare (CPU) atunci când sunt folosite pentru instruirea rețelelor neuronale asociate cu învățarea profundă.
Datorită progreselor în domeniul cloud computing, avem acum acces la GPU-uri în cloud care revoluționează domeniul științei datelor și al altor tehnologii emergente, oferind performanțe superioare, întreținere simplificată, costuri reduse, scalabilitate rapidă și economie de timp.
Acest articol vă va prezenta conceptele de GPU în cloud, modul în care acestea se corelează cu AI, ML, învățarea profundă și câteva dintre cele mai bune platforme GPU în cloud disponibile pentru a vă ajuta să implementați soluția optimă.
Să începem!
Ce este un GPU în cloud?
Pentru a înțelege conceptul de GPU în cloud, este important să discutăm mai întâi despre GPU-uri în general.
O unitate de procesare grafică (GPU) este un circuit electronic specializat, folosit pentru a modifica și manipula rapid memoria, accelerând astfel crearea imaginilor sau graficelor.
GPU-urile moderne oferă o eficiență sporită în manipularea procesării imaginilor și a graficii pe computer, datorită structurii lor paralele, comparativ cu unitățile centrale de procesare (CPU). Un GPU poate fi integrat pe placa de bază, pe placa video a unui PC sau direct pe cipul CPU.
Unitățile grafice în cloud (GPU) sunt instanțe de computere dotate cu accelerare hardware robustă, concepute pentru a rula aplicații care gestionează sarcini masive de lucru în domeniile AI și învățare profundă, direct în cloud. Acest lucru elimină necesitatea de a implementa un GPU fizic pe dispozitivul dumneavoastră.
Printre cele mai cunoscute GPU-uri se numără cele produse de NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce și altele.
GPU-urile sunt utilizate în diverse dispozitive și sisteme:
- Telefoane mobile
- Console de jocuri
- Stații de lucru
- Sisteme integrate
- Calculatoare personale
Pentru ce sunt utilizate GPU-urile?
Iată câteva exemple de utilizare a GPU-urilor:
- În AI și ML, pentru recunoașterea imaginilor.
- Pentru calcule necesare în grafica 3D și desene CAD.
- Pentru maparea texturilor și randarea poligoanelor.
- În calcule geometrice, cum ar fi translațiile și rotațiile vârfurilor în sisteme de coordonate.
- Pentru a susține shadere programabile în manipularea texturilor și a vârfurilor.
- În codificarea, decodificarea și streamingul video, accelerate de GPU.
- În jocurile cu grafică intensă și jocurile în cloud.
- În modelarea matematică la scară largă, analiza și învățarea profundă, care necesită capacitățile de procesare paralelă ale GPU-urilor de uz general.
- În editarea video, designul grafic și crearea de conținut.
Care sunt avantajele GPU-urilor în cloud? 👍
Principalele beneficii ale utilizării GPU-urilor în cloud sunt:
Scalabilitate ridicată
Pe măsură ce organizația dumneavoastră se dezvoltă, volumul de lucru va crește inevitabil. Veți avea nevoie de un GPU capabil să se adapteze la acest volum crescut. GPU-urile în cloud oferă această scalabilitate, permițându-vă să adăugați cu ușurință mai multe unități GPU, fără probleme, pentru a face față sarcinilor de lucru sporite. De asemenea, reducerea resurselor este posibilă și rapidă, atunci când este necesar.
Costuri reduse
În loc să achiziționați GPU-uri fizice de mare putere, care sunt extrem de costisitoare, puteți opta pentru închirierea GPU-urilor în cloud, la un cost orar mai mic. Veți fi taxat doar pentru numărul de ore în care utilizați GPU-urile în cloud, spre deosebire de costul fix al GPU-urilor fizice, indiferent de frecvența utilizării lor.
Resurse locale eliberate
GPU-urile în cloud nu consumă resursele locale, spre deosebire de GPU-urile fizice, care ocupă un spațiu semnificativ pe computer. Mai mult, rularea unui model ML la scară largă sau randarea unei sarcini poate încetini performanța computerului. Externalizarea puterii de calcul în cloud elimină stresul asupra resurselor locale, permițându-vă să utilizați computerul eficient, doar pentru controlul proceselor, fără a-l solicita excesiv.
Economie de timp
GPU-urile în cloud oferă designerilor flexibilitatea de a itera rapid, datorită timpilor de randare mai scurți. Puteți economisi semnificativ timp, finalizând sarcini în minute, în loc de ore sau zile. Acest lucru crește productivitatea echipei dumneavoastră, permițându-vă să investiți timp în inovație, în loc de randare sau calcule.
Cum ajută GPU-urile în învățarea profundă și AI?
Învățarea profundă reprezintă fundamentul inteligenței artificiale. Este o tehnică avansată de învățare automată, care se concentrează pe învățarea reprezentărilor prin intermediul rețelelor neuronale artificiale (ANN). Modelele de învățare profundă sunt utilizate pentru a procesa seturi mari de date sau procese complexe.
În acest context, care este rolul GPU-urilor?
GPU-urile sunt proiectate pentru a efectua calcule paralele, adică mai multe calcule simultan. Ele pot valorifica capacitatea modelelor de învățare profundă pentru a accelera sarcinile complexe de calcul.
Datorită numărului mare de nuclee, GPU-urile oferă o capacitate excelentă de procesare paralelă. În plus, au o lățime de bandă de memorie mai mare, necesară pentru a gestiona cantitățile mari de date utilizate în sistemele de învățare profundă. Prin urmare, sunt utilizate pe scară largă în instruirea modelelor AI, randarea modelelor CAD, jocurile video cu grafică intensă și multe alte aplicații.
În plus, dacă doriți să experimentați cu mai mulți algoritmi simultan, puteți rula mai multe GPU-uri în paralel. Acest lucru facilitează procesarea diferitelor sarcini pe GPU-uri separate. Puteți utiliza mai multe GPU-uri, fie pe mașini fizice diferite, fie în cadrul aceleiași mașini, pentru a distribui modelele de date complexe.
Cum puteți începe cu GPU-uri în cloud?
Utilizarea GPU-urilor în cloud nu este un proces complicat. De fapt, este rapid și simplu dacă înțelegeți elementele de bază. În primul rând, trebuie să alegeți un furnizor de GPU în cloud, cum ar fi Google Cloud Platform (GCP).
Apoi, înregistrați-vă pe platforma GCP. Aici, puteți profita de toate beneficiile oferite, cum ar fi funcțiile cloud, opțiunile de stocare, gestionarea bazelor de date, integrarea cu aplicații și multe altele. De asemenea, puteți utiliza Google Colaboratory, care funcționează ca Jupyter Notebook, pentru a utiliza un GPU GRATUIT. În final, puteți începe să utilizați GPU-uri pentru cazul specific de utilizare.
Să analizăm diferitele opțiuni disponibile pentru GPU-urile în cloud, care vă pot ajuta să gestionați sarcinile masive de lucru specifice domeniilor AI.
Linode
Linode oferă GPU-uri la cerere, pentru sarcini de procesare paralelă, cum ar fi procesarea video, calculul științific, învățarea automată, AI și altele. Platforma oferă mașini virtuale optimizate pentru GPU, accelerate de NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, nuclee RT, folosind puterea CUDA pentru a executa sarcini de ray tracing, învățare profundă și procesare complexă.
Linode vă permite să transformați cheltuielile de capital în cheltuieli operaționale, accesând puterea GPU-urilor și valorificând beneficiile reale ale cloud-ului. În plus, Linode vă permite să vă concentrați asupra competențelor de bază, fără a vă preocupa de infrastructura hardware.
GPU-urile oferite de Linode elimină barierele în utilizarea lor pentru scenarii complexe, precum streamingul video, AI și învățarea automată. În funcție de puterea necesară pentru sarcinile de lucru, puteți beneficia de până la 4 plăci grafice per instanță.
Quadro RTX 6000 oferă 4.608 nuclee CUDA, 576 nuclee Tensor, 72 nuclee RT, 24 GB memorie GPU GDDR6, 84T RTX-OPS, 10 Giga Rays/sec Rays Cast și o performanță FP32 de 16,3 TFLOP.
Prețul pentru un plan GPU dedicat cu RTX6000 este de 1,5 USD/oră.
Paperspace CORE
Îmbunătățiți fluxul de lucru al organizației dumneavoastră cu infrastructura de calcul accelerată de nouă generație oferită de Paperspace CORE. Această platformă oferă o interfață simplă și ușor de utilizat, cu integrare simplă, instrumente de colaborare și aplicații desktop pentru Mac, Linux și Windows. Puteți utiliza CORE pentru a rula aplicații complexe, beneficiind de putere de calcul nelimitată.
CORE oferă o rețea rapidă, furnizare instantanee, suport pentru aplicații 3D și un API complet pentru acces programatic. Obțineți o imagine completă a infrastructurii, printr-o interfață grafică intuitivă și ușor de utilizat. În plus, aveți un control excelent cu ajutorul interfeței de gestionare CORE, care include instrumente puternice și vă permite să filtrați, să sortați, să conectați sau să creați mașini, rețele și utilizatori.
Consola puternică de management a platformei CORE vă permite să realizați rapid sarcini precum adăugarea integrării Active Directory sau VPN. De asemenea, puteți gestiona cu ușurință configurațiile complexe de rețea și finaliza rapid sarcinile în câteva clicuri.
În plus, veți găsi multe integrări opționale, dar utile pentru activitatea dumneavoastră. Beneficiați de funcții de securitate avansate, drive-uri partajate și multe altele, utilizând această platformă GPU în cloud. Profitați de avantajele GPU-urilor la costuri reduse, cu reduceri pentru educație, alerte de facturare, facturare la secundă etc.
Adăugați simplitate și viteză fluxului dumneavoastră de lucru, la un preț de pornire de 0,07 USD/oră.
GPU-uri Google Cloud
Beneficiați de GPU-uri de înaltă performanță pentru calcul științific, vizualizare 3D și învățare automată, utilizând GPU-urile Google Cloud. Acestea pot accelera procesele HPC, oferind o gamă largă de GPU-uri potrivite diferitelor cerințe de preț și performanță, reducând volumul de lucru, cu personalizări ale mașinii și prețuri flexibile.
Platforma oferă mai multe tipuri de GPU-uri, cum ar fi NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 și P100. În plus, GPU-urile Google Cloud echilibrează memoria, procesorul, discul de înaltă performanță și până la 8 GPU-uri în fiecare instanță, pentru a optimiza sarcinile individuale.
De asemenea, aveți acces la rețele, analize de date și stocare de ultimă generație. Dispozitivele GPU sunt disponibile doar în anumite zone din anumite regiuni. Prețul va depinde de regiune, de GPU-ul ales și de tipul de mașină. Puteți calcula prețul definindu-vă cerințele în Calculatorul de prețuri Google Cloud.
Alternativ, puteți alege următoarele soluții:
Serviciul GPU Elastic
Serviciul GPU Elastic (EGS) oferă capabilități de calcul paralel, puternice, folosind tehnologia GPU. Este ideal pentru multe scenarii, precum procesarea video, vizualizarea, calculul științific și învățarea profundă. EGS utilizează mai multe GPU-uri, cum ar fi NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 și AMD FirePro S7150.
Beneficiați de servicii și instruire online pentru învățare profundă, identificarea conținutului, recunoașterea imaginilor și a vocii, codificare media HD, conferințe video, repararea filmelor sursă și live 4K/8K HD.
De asemenea, aveți opțiuni pentru randare video, calcule financiare, prognoza climei, simularea coliziunilor, inginerie genetică, editare neliniară, aplicații de educație la distanță și proiectare inginerească.
- Instanța GA1 oferă până la 4 GPU-uri AMD FirePro S7150, 160 GB memorie și 56 vCPU. Conține 8192 de nuclee și 32 GB memorie GPU, care funcționează în paralel și oferă 15 TFLOPS de precizie simplă și un TFLOPS de precizie dublă.
- Instanța GN4 oferă până la 2 GPU-uri NVIDIA Tesla M40, 96 GB memorie și 56 vCPU. Conține 6000 de nuclee și 24 GB memorie GPU, care oferă 14 TFLOPS de precizie unică. Similar, veți găsi multe alte tipuri de instanțe, cum ar fi GN5, GN5i și GN6.
- EGS acceptă 25 Gbit/s și până la 2.000.000 PPS lățime de bandă a rețelei interne, oferind performanța maximă de rețea necesară nodurilor de calcul. Are un cache local de mare viteză, atașat la unități SSD sau discuri ultra cloud.
- Unitățile NVMe de înaltă performanță gestionează 230.000 IOPS cu o latență I/O de 200 s și oferă o lățime de bandă de citire de 1900 Mbit/s și o lățime de bandă de scriere de 1100 Mbit/s.
Puteți alege dintre diferite opțiuni de achiziție, în funcție de nevoile dumneavoastră, pentru a obține resursele dorite, plătind doar pentru ceea ce utilizați.
Seria Azure N
Seria Azure N de mașini virtuale (VM) Azure oferă capabilități GPU. GPU-urile sunt ideale pentru grafică și sarcini de lucru intensive, ajutând utilizatorii să inoveze în diverse scenarii, cum ar fi învățarea profundă, analiza predictivă și vizualizarea de la distanță.
Diferitele serii N oferă soluții separate, adaptate sarcinilor de lucru specifice.
- Seria NC se concentrează pe învățarea automată de înaltă performanță și pe sarcinile de calcul. Cea mai recentă versiune este NCsv3, care utilizează GPU-ul NVIDIA Tesla V100.
- Seria ND este destinată scenariilor de inferență și antrenament, în principal pentru învățarea profundă. Utilizează GPU-uri NVIDIA Tesla P40. Cea mai recentă versiune este NDv2, care include GPU-uri NVIDIA Tesla V100.
- Seria NV se concentrează pe vizualizarea de la distanță și pe alte sarcini de lucru intensive, pentru aplicații susținute de GPU NVIDIA Tesla M60.
- Mașinile virtuale NC, NCsv3, ND și NCsv2 oferă interconectare InfiniBand, care permite extinderea performanței. Aici veți beneficia de performanță în domenii precum învățarea profundă, randarea grafică, editarea video și jocurile.
IBM Cloud
IBM Cloud vă oferă flexibilitate, putere și numeroase opțiuni GPU. Având în vedere că un GPU aduce puterea de calcul suplimentară de care un procesor este deficitar, IBM Cloud vă ajută să obțineți acces direct la o selecție de servere mai accesibile. Acestea sunt concepute pentru o integrare perfectă cu arhitectura, aplicațiile și API-urile IBM Cloud, alături de o rețea distribuită globală de centre de date.
- Veți avea acces la opțiuni GPU pentru server bare metal, cum ar fi Intel Xeon 4210, placă grafică NVIDIA T4, 20 de nuclee, 32 GB RAM, 2,20 GHz și o lățime de bandă de 20 TB. În mod similar, aveți și opțiuni pentru Intel Xeon 5218 și Intel Xeon 6248.
- Pentru serverele virtuale, aveți la dispoziție AC1.8×60 care oferă opt vCPU, 60 GB RAM, 1 x GPU P100. De asemenea, aveți opțiunile AC2.8×60 și AC2.8×60.
Puteți accesa un GPU pentru server bare metal la un preț de pornire de 819 USD/lună și un GPU pentru server virtual la un preț de pornire de 1,95 USD/oră.
AWS și NVIDIA
AWS și NVIDIA au colaborat pentru a oferi soluții eficiente, flexibile și puternice bazate pe GPU. Aceasta include instanțele Amazon EC2 alimentate de GPU-uri NVIDIA și servicii precum AWS IoT Greengrass, care se implementează cu module NVIDIA Jetson Nano.
Utilizatorii folosesc AWS și NVIDIA pentru stații de lucru virtuale, învățare automată (ML), servicii IoT și calcul de înaltă performanță. Instanțele Amazon EC2, care utilizează GPU-uri NVIDIA, sunt responsabile pentru oferirea de performanțe scalabile. În plus, puteți utiliza AWS IoT Greengrass pentru a extinde serviciile cloud AWS la dispozitivele edge bazate pe NVIDIA.
GPU-urile NVIDIA A100 Tensor Core alimentează instanțele Amazon EC2 P4d, oferind o rețea cu latență redusă și un randament ridicat. Similar, veți găsi multe alte instanțe pentru scenarii specifice, cum ar fi Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4 etc.
Puteți solicita o perioadă de încercare GRATUITĂ, pentru a experimenta puterea GPU-urilor în cloud și la nivel edge.
OVHcloud
OVHcloud oferă servere cloud, concepute pentru a procesa sarcini de lucru paralele masive. GPU-urile au numeroase instanțe, integrate cu procesoare grafice NVIDIA Tesla V100, pentru a satisface cerințele domeniilor deep learning și machine learning.
Acestea ajută la accelerarea calculului în domeniul graficii, precum și în inteligența artificială. OVH colaborează cu NVIDIA pentru a oferi o platformă accelerată GPU de înaltă calitate, pentru calcul de înaltă performanță, AI și învățare profundă.
Puteți beneficia de un mod simplu de implementare și întreținere a containerelor accelerate GPU, printr-un catalog complet. Platforma oferă una dintre cele patru plăci grafice direct instanțelor, prin PCI Passthrough, fără niciun strat de virtualizare, pentru a dedica toate resursele nevoilor dumneavoastră.
Serviciile și infrastructurile OVHcloud sunt certificate ISO/IEC 27017, 27001, 27701 și 27018. Aceste certificări indică faptul că OVHcloud are un sistem de management al securității informațiilor (ISMS) pentru gestionarea vulnerabilităților, implementarea continuității afacerii, gestionarea riscurilor și implementarea unui sistem de management al informațiilor de confidențialitate (PIMS).
În plus, NVIDIA Tesla V100 are multe caracteristici valoroase, cum ar fi PCIe 32 GB/s, 16 GB HBM2 de capacitate, 900 GB/s lățime de bandă, precizie dublă-7 teraFLOP-uri, precizie simplă-14 teraFLOP și deep learning-112 teraFLOP.
Lambda GPU
Antrenați modele de deep learning, ML și AI cu Lambda GPU Cloud și scalați de la o singură mașină la numărul total de VM-uri, în câteva clicuri. Obțineți cadre majore preinstalate și cea mai recentă versiune a stivei lambda, care include drivere CUDA și cadre de deep learning.
Beneficiați de acces rapid la mediul de dezvoltare Jupyter Notebook, pentru fiecare mașină, direct din tabloul de bord. Utilizați SSH direct cu una dintre cheile SSH sau conectați-vă prin intermediul terminalului web din tabloul de bord cloud, pentru acces direct.
Fiecare instanță suportă maximum 10 Gbps lățime de bandă între noduri, ceea ce permite antrenamentul dispersat, cu cadre precum Horovod. De asemenea, puteți economisi timp în optimizarea modelului, scalând la numărul de GPU-uri pe o singură sau mai multe instanțe.
Cu Lambda GPU Cloud, puteți economisi până la 50% din costurile de calcul, reduceți costul total de proprietate (TCO) în cloud și nu aveți nevoie de angajamente pe mai mulți ani. Puteți utiliza un singur GPU RTX 6000, cu șase VCPU-uri, 46 GiB RAM, 658 GiB stocare temporară, la un preț de doar 1,25 USD/oră. Alegeți dintre numeroase instanțe, în funcție de cerințele dumneavoastră, și primiți un preț la cerere pentru utilizarea dumneavoastră.
Genesis Cloud
Beneficiați de o platformă GPU cloud eficientă la un preț foarte accesibil de la Genesis Cloud. Această platformă are acces la numeroase centre de date eficiente din întreaga lume, cu care colaborează pentru a oferi o gamă largă de aplicații.
Toate serviciile sunt sigure, scalabile, robuste și automatizate. Genesis Cloud oferă putere de calcul GPU nelimitată pentru efecte vizuale, învățare automată, transcodare sau stocare, analiză Big Data și multe altele.
Genesis Cloud oferă GRATUIT numeroase funcții utile, cum ar fi instantanee pentru salvarea activității dumneavoastră, grupuri de securitate pentru traficul de rețea, volume de stocare pentru seturi mari de date, FastAI, PyTorch, imagini preconfigurate și un API public pentru TensorFlow.
Platforma oferă GPU-uri NVIDIA și AMD de diferite tipuri. În plus, puteți antrena rețele neuronale sau genera filme animate, valorificând puterea de calcul GPU. Centrele de date Genesis Cloud funcționează cu energie 100% regenerabilă, din surse geotermale, pentru a reduce emisiile de carbon.
Prețurile sunt cu 85% mai mici comparativ cu alți furnizori, datorită facturării la minut. De asemenea, puteți economisi și mai mult cu reducerile pe termen lung și preemptibile.
Concluzie 👩🏫
GPU-urile în cloud sunt proiectate pentru a oferi performanțe, viteză, scalabilitate, spațiu și flexibilitate deosebite. Prin urmare, vă recomandăm să luați în considerare alegerea unei platforme GPU în cloud care se potrivește cel mai bine cerințelor dumneavoastră, având capabilități excelente, pentru a accelera modelele de deep learning și a gestiona eficient sarcinile de lucru AI.