Les GPU deviennent de plus en plus populaires de nos jours. Aujourd'hui, nous allons parler des serveurs cloud GPU.
Pourquoi le GPU est-il si populaire ? Pourquoi le CPU est-il laissé de côté ?
En termes simples, le GPU et le CPU sont deux types différents de processeurs informatiques.
Nous savons que tout processeur est composé de trois parties : l'unité logique arithmétique (UAL), l'unité de contrôle et le cache. Le CPU est plus efficace pour gérer une tâche à la fois, tandis que le GPU peut gérer plusieurs tâches simultanément. Tout comme certaines personnes sont douées pour effectuer des tâches une par une dans l'ordre, tandis que d'autres peuvent gérer plusieurs tâches en même temps.
Permettez-moi d'utiliser une analogie pour expliquer la différence entre les deux de manière simple. Le processeur est comme une moto de course, tandis que le processeur graphique est comme un bus. Si la tâche des deux est d'envoyer une personne de la position A à la position B, alors le processeur (la moto) arrivera certainement plus vite. Cependant, si 100 personnes sont envoyées de la position A à la position B, alors le processeur graphique (le bus) peut transporter plus de personnes à la fois, donc il faudra moins de temps pour transporter 100 personnes.
En termes simples, le processeur peut exécuter des tâches plus rapidement en une seule fois, mais l'avantage du GPU devient plus important lorsqu'un grand nombre de charges de travail répétitives sont requises (telles que les opérations matricielles : (A*B)*C). Par conséquent, bien que le processeur ait un temps de livraison unique plus rapide, l'avantage du GPU est plus important lors de la gestion du traitement d'images, du rendu d'animation, de l'apprentissage en profondeur et d'autres charges de travail qui nécessitent beaucoup de travail répétitif.
En résumé, le processeur est efficace pour traiter une seule tâche. Les GPU sont très efficaces pour le traitement parallèle, ce qui les rend également idéaux pour les applications gourmandes en calcul. De nos jours, les GPU sont de plus en plus utilisés pour des charges de travail telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML).
Qu'est-ce qu'un serveur cloud GPU ?
À mesure que les exigences informatiques augmentent, en particulier pour les applications nécessitant une vision haute définition et des opérations complexes telles que l’apprentissage en profondeur et le rendu graphique, le besoin de ressources plus puissantes a entraîné des progrès dans la technologie GPU.
De nos jours, de nombreux services des entreprises et des particuliers ne peuvent pas être assurés sans calcul GPU. Les GPU sont même devenus une denrée rare, et la gestion interne de ces matériels GPU est coûteuse et compliquée.
À mesure que la technologie GPU progresse rapidement, les GPU basés sur le cloud sont devenus une alternative attrayante, offrant un accès aux dernières utilisations du GPU sans problèmes de maintenance ni coûts initiaux élevés.
Serveur Cloud GPU
Le serveur cloud GPU est un service de cloud computing rapide, stable et élastique basé sur le GPU, qui est principalement utilisé dans des scénarios tels que la formation/l'inférence en apprentissage profond, le traitement graphique et d'images et le calcul scientifique. Les serveurs cloud GPU offrent les mêmes méthodes de gestion pratiques et rapides que les serveurs cloud CVM standard.
De plus, les serveurs cloud GPU peuvent soulager efficacement la pression de calcul des utilisateurs et améliorer l'efficacité et la compétitivité du traitement des entreprises grâce à leurs puissantes performances de calcul qui peuvent traiter rapidement des quantités massives de données.
Pour le dire plus simplement : un serveur cloud GPU est un service cloud qui peut fournir du calcul GPU. Par le passé, vous deviez acheter le GPU vous-même, construire la maison vous-même et vous occuper des fuites dans la maison ou du débouchage des égouts… Avec un serveur cloud GPU, vous n'avez plus à vous soucier de ces problèmes. Des agents de maintenance dédiés vous aident à vous en occuper et vous pouvez utiliser la puissance de calcul du GPU pour servir votre entreprise de manière stable.
De plus, si vous n'êtes pas satisfait, vous pouvez simplement partir à tout moment. C'est l'avantage d'utiliser un serveur cloud GPU.
Pourquoi utiliser GPU Cloud Server ?
Actuellement, les GPU locaux sont fabriqués par des sociétés telles que NVIDIA, AMD et Intel, qui conçoivent et produisent du matériel installé directement dans les systèmes personnels et d’entreprise dans les salles informatiques.
Les fournisseurs de services pouvant fournir des serveurs cloud GPU incluent Alibaba Cloud, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, etc., permettant aux clients de louer des GPU à la demande pour les tâches d'IA/ML.
Examinons de plus près en quoi ils diffèrent en fonction des facteurs suivants :
| Paramètre | GPU physique | Serveur Cloud GPU |
| Infrastructure | Nécessite l'installation physique et la gestion du matériel GPU | Hébergé et géré par des fournisseurs de services cloud, aucune configuration matérielle physique requise |
| Évolutivité | Évolutivité limitée Nécessite l'achat et la mise à niveau du matériel physique | Facilement extensible en fonction de la demande |
| Prix | Investissement initial élevé en matériel, plus coûts de maintenance | Méthodes de facturation flexibles, pas de frais de matériel initiaux Tarification à l'utilisation en fonction de l'utilisation |
| Contrôle de performance | Contrôle total sur le réglage des performances et l'optimisation du système | Optimisé en fonction de l'infrastructure du fournisseur, avec certaines limitations de personnalisation |
| Mise à niveau | Nécessite une mise à niveau manuelle ou le remplacement du matériel physique | Mises à jour matérielles automatiques des fournisseurs de cloud |
| Maintenance | L'utilisateur est responsable de la maintenance du matériel et du système de refroidissement | Aucune maintenance requise par les utilisateurs, gérée par le fournisseur |
| Accessibilité | Limité à une utilisation locale (sauf accès via un logiciel de bureau à distance ou un réseau privé virtuel) | Il est accessible partout à condition qu'il y ait une connexion Internet et que plusieurs utilisateurs puissent partager des ressources. |
| Temps d'installation | Installation et configuration physiques fastidieuses | Installation rapide Aucun composant physique à installer |
| Date Politique de confidentialité/Sécurité | Fournit un contrôle complet sur le stockage et la sécurité des données. Des mesures supplémentaires sont nécessaires pour garantir la sécurité physique et le cryptage | Dépendance aux protocoles de sécurité du fournisseur de cloud Conformité assurée avec les réglementations sur les données et le cryptage |
À l'heure actuelle, même si certains utilisateurs choisissent toujours d'avoir des GPU locaux, la popularité des serveurs cloud GPU ne cesse de croître. En effet, les GPU sur site nécessitent généralement des coûts initiaux et du temps pour l'installation personnalisée, la gestion, la maintenance et les éventuelles mises à niveau.
En revanche, les instances GPU fournies par les plateformes cloud ne nécessitent que l'utilisation des services à un prix abordable sans ces opérations techniques. Ces plateformes fournissent tous les services nécessaires pour effectuer des calculs à l'aide des GPU et se chargent de la gestion de l'infrastructure GPU. De plus, la responsabilité des mises à niveau coûteuses n'est pas laissée au client, qui peut changer de type de machine à mesure que de nouvelles machines deviennent disponibles sans aucun coût supplémentaire.
Cela élimine les processus techniques requis par les GPU locaux autogérés et permet aux utilisateurs de se concentrer sur leur expertise métier, en rationalisant les opérations commerciales et en augmentant la productivité.
De plus, l’utilisation de serveurs cloud GPU permet également de gagner du temps et est souvent plus rentable que l’investissement et la maintenance d’une infrastructure sur site. Cela peut profiter aux startups en convertissant les dépenses d’investissement nécessaires à la création et à la gestion de ces ressources informatiques en coûts d’exploitation liés à l’utilisation de serveurs cloud GPU, abaissant ainsi le seuil de création d’une infrastructure d’apprentissage profond.
Bien entendu, les plateformes cloud offrent également d'autres fonctions telles que la migration de données, l'accessibilité, l'intégration avec les frameworks ML, les bases de données, les langages (tels que Python, R ou Java), le stockage, la sécurité, les mises à niveau, l'évolutivité, la collaboration, le contrôle et le support pour un calcul efficace et sans souci.
Selon les prévisions des organisations professionnelles, la taille du marché des serveurs cloud GPU va croître rapidement, passant de 3.16 milliards de dollars américains en 2023 à 25.53 milliards de dollars américains en 2030. Ce changement met en évidence la reconnaissance progressive des serveurs cloud GPU par le marché.
Quels sont les scénarios d’application du GPU Cloud ?
Après avoir énuméré tant d’avantages du cloud GPU, quels scénarios d’application conviennent au choix d’un serveur cloud GPU ?
- Scientifiques des données et ingénieurs en apprentissage automatique
Si vous êtes un data scientist ou un ingénieur en machine learning, le cloud computing GPU est votre meilleur ami. Imaginez que vous essayez de former un modèle de deep learning avec un énorme ensemble de données. Sans GPU, cela peut prendre beaucoup de temps. Mais avec un GPU, vous pouvez traiter toutes ces données en un temps record. C'est comme avoir un super moteur pour vos besoins en données.
De plus, les GPU sont parfaitement adaptés à l'exécution d'algorithmes et de simulations complexes. Par conséquent, si vous souhaitez accélérer la formation des modèles ou comprendre plus rapidement les big data, les serveurs cloud GPU changeront la donne.
- Chercheur en IA et apprentissage profond
Les chercheurs qui travaillent dans le domaine de l'IA et du deep learning savent à quel point leurs tâches sont exigeantes. L'entraînement des réseaux neuronaux et l'exécution de simulations nécessitent généralement une puissance de calcul importante. C'est là que les serveurs cloud GPU entrent en jeu. Grâce à la puissance de traitement parallèle massive des serveurs cloud GPU de deep learning, vous pouvez obtenir rapidement des résultats de recherche.
Imaginez pouvoir mener plusieurs expériences simultanément sans être débordé. C'est comme avoir un laboratoire rempli de machines puissantes, mais sans tout le matériel physique. De cette façon, vous pouvez vous concentrer sur la partie passionnante : découvrir de nouvelles idées et innovations.
- Développeur de jeu
Pour les développeurs de jeux, les serveurs cloud GPU peuvent réaliser vos rêves. Le développement et le test de jeux gourmands en ressources graphiques peuvent être très exigeants pour votre matériel. Le GPU fait tout le travail lorsqu'il s'agit de restituer des graphismes de haute qualité et d'exécuter des physiques de jeu complexes.
Vous n'êtes plus limité par le matériel local et pouvez tirer parti des serveurs cloud GPU pour développer des jeux avec des graphismes époustouflants et des performances fluides. C'est comme avoir des graphismes de pointe qui peuvent être partagés par tous les développeurs de votre équipe.
- Monteur et animateur vidéo
Les monteurs et animateurs vidéo travaillent avec des séquences haute résolution et des effets complexes. Le rendu de ces séquences peut prendre beaucoup de temps sur un processeur standard. Les serveurs cloud GPU peuvent réduire considérablement le temps de rendu grâce à leurs puissantes capacités de traitement parallèle.
Imaginez qu'il booste votre production vidéo, de sorte que vous puissiez rendre et traiter la vidéo plus rapidement, vous permettant ainsi de livrer le produit final à vos clients ou spectateurs plus rapidement. C'est un véritable booster de productivité dans le monde du montage vidéo et de l'animation.
- Analyste financier
Les analystes financiers qui traitent des transactions en temps réel, de la gestion des risques et des modèles financiers complexes trouveront les serveurs cloud GPU très utiles. Les GPU peuvent effectuer rapidement des calculs massifs, ce qui est essentiel pour l'analyse et la prise de décision en temps réel.
Au lieu d'attendre que les modèles calculent, ce qui prend beaucoup de temps, vous pouvez obtenir des résultats plus rapides et prendre des décisions en temps opportun. C'est comme avoir une super calculatrice qui vous aide à garder une longueur d'avance dans le monde de la finance en évolution rapide.
- Ingénieurs et scientifiques dans le domaine de la bioinformatique
Dans des domaines tels que la bioinformatique, les ingénieurs et les scientifiques travaillent souvent avec d'énormes ensembles de données et effectuent des simulations complexes. Les serveurs cloud GPU fournissent la puissance nécessaire pour analyser les données génétiques, exécuter des simulations et traiter efficacement de grandes quantités d'informations.
Grâce aux GPU, vous pouvez accélérer vos recherches et obtenir des informations plus rapidement. C'est comme avoir une station de travail hautes performances, mais sans investir dans du matériel coûteux. Cela signifie plus de temps de découverte et moins de temps d'attente pour les calculs.
On peut dire que l’intégration des GPU dans le cloud computing représente une transformation pour de nombreux secteurs, offrant aux clients des performances et une flexibilité inégalées. En exploitant les GPU dans le cloud, les entreprises peuvent accélérer les capacités de traitement des données, de la gestion de calculs et de simulations complexes à l’alimentation de modèles d’apprentissage automatique et d’applications d’intelligence artificielle. La possibilité d’accéder à des GPU hautes performances à la demande permet aux entreprises de faire évoluer efficacement leurs ressources sans investissements matériels initiaux importants.
De plus, les GPU basés sur le cloud offrent une commodité et une accessibilité qui font souvent défaut aux solutions traditionnelles sur site. Le fournisseur de cloud gérant l'infrastructure, les utilisateurs bénéficient de coûts de maintenance réduits et de la liberté de se concentrer sur les projets principaux plutôt que de s'occuper des problèmes matériels. Cet accès à la demande permet aux entreprises d'ajuster rapidement la puissance de calcul en fonction des besoins, facilitant ainsi une approche plus agile et plus rentable des tâches gourmandes en ressources.
Comment choisir une plateforme de service GPU Cloud ?
De nos jours, de nombreux fabricants peuvent fournir des serveurs cloud GPU, notamment Alibaba Cloud, Huawei Cloud chez nous, AWS, Google Cloud et Azure à l'étranger et d'autres fournisseurs à grande échelle, qui peuvent tous fournir aux clients des solutions GPU évolutives et hautes performances pour des scénarios d'application tels que l'apprentissage automatique, l'IA et l'analyse de données.
De plus, certains fournisseurs comme EasyStack et QingCloud se concentrent sur des solutions personnalisées, un support dédié et proposent généralement des tarifs rentables pour les développeurs, les scientifiques des données et les entreprises à croissance rapide.
Alors, pour les utilisateurs de GPU, comment peuvent-ils distinguer les différences entre ces différents fournisseurs de serveurs GPU cloud ? Comment trouver la meilleure solution GPU cloud ? Nous examinerons cela sous les aspects suivants :
- Exigences de performance
Pour de nombreux clients, les performances du GPU constituent la principale préoccupation. Lorsque vous choisissez un fournisseur de GPU, vous devez d'abord vous concentrer sur la puissance de calcul que le GPU peut fournir. En outre, la compréhension des différents modèles, architectures et capacités de performances du GPU vous aidera à choisir un GPU qui correspond parfaitement aux besoins spécifiques de votre projet, optimise l'efficacité et génère les résultats souhaités.
Par exemple, faites attention à la vitesse d'horloge du GPU et au nombre de cœurs CUDA ou Tensor, car ces éléments affectent directement la vitesse de calcul globale. Vérifiez la capacité de la VRAM, car une VRAM plus élevée peut être efficace pour gérer le stockage de grands ensembles de données et de modèles complexes dans des tâches gourmandes en mémoire telles que le rendu 3D, le montage vidéo et le traitement d'images haute résolution. Évaluez l'architecture du GPU et considérez que les architectures plus récentes, telles que Hopper de NVIDIA, offrent de meilleures performances et une meilleure efficacité que leurs prédécesseurs.
- Évolutivité
L'évolutivité a un impact direct sur l'efficacité avec laquelle l'infrastructure peut gérer des volumes de données croissants et des processus de formation de modèles de plus en plus complexes. Choisissez un fournisseur de cloud GPU qui prend en charge la mise à l'échelle élastique afin que les instances GPU puissent être facilement ajoutées ou supprimées en fonction de la demande. Par exemple, pendant les périodes de forte demande, les grands modèles linguistiques utilisés pour entraîner la génération de texte ou l'analyse des sentiments peuvent tirer parti de l'évolutivité pour traiter de grandes quantités de données textuelles en parallèle, réduisant ainsi le temps de formation tout en garantissant la précision du modèle à mesure que les ensembles de données augmentent.
- Évaluation des coûts
Lorsque vous choisissez un serveur cloud GPU pour votre projet, évaluez les facteurs de coût liés à la facturation, aux modèles de GPU, au stockage et au transfert de données pour éviter les dépassements de budget.
Choisissez entre les modèles de tarification, tels que les instances à la demande ou réservées. La plupart des fournisseurs proposent une tarification à la demande en raison de sa flexibilité, où vous êtes facturé à la seconde ou à l'heure. Bien que ce modèle soit bien adapté aux charges de travail avec une demande fluctuante, les instances réservées sont mieux adaptées à l'utilisation à long terme du GPU, comme la formation continue de modèles d'apprentissage profond ou les systèmes de recommandation en temps réel, où une puissance GPU constante est essentielle.
Le type de GPU a également une incidence sur le coût, car les GPU hautes performances sont plus chers que les options d'entrée de gamme. Si les GPU hautes performances peuvent accélérer le temps de traitement, ils peuvent entraîner une augmentation des coûts si la tâche ne l'exige pas. Par exemple, lorsque vous créez un projet parallèle d'IA ou un premier prototype, vous pouvez opter pour une option plus abordable comme le NVIDIA T4, qui vous permet de maintenir les performances sans dépenser trop. Pour les projets plus importants et plus complexes, tels que le traitement d'ensembles de données massifs dans des domaines tels que la conduite autonome ou la modélisation climatique, qui nécessitent un traitement plus rapide et une plus grande puissance de calcul, investissez dans des GPU haut de gamme tels que le NVIDIA H100 pour garantir l'efficacité de vos charges de travail.
De plus, les données doivent être stockées, consultées et traitées efficacement pour optimiser les performances des projets cloud. Lorsque vous explorez différentes options de stockage, telles que le stockage en bloc ou le stockage d'objets, envisagez de choisir le stockage d'objets lorsque vous traitez des données non structurées, telles que des images, des vidéos ou des ensembles de données volumineux (sans structure prédéfinie). Le stockage en bloc est idéal si vous créez une application « critique en termes de vitesse » qui nécessite un accès à faible latence, comme une base de données ou une application de trading financier.
Soyez attentif aux frais de transfert de données, en particulier les frais de sortie, qui peuvent s'accumuler lors du déplacement de grands ensembles de données dans le cloud. Bien que certains fournisseurs puissent proposer des téléchargements de données gratuits (entrée), ils peuvent facturer les téléchargements (sortie), dont les frais peuvent s'accumuler si vous récupérez fréquemment des résultats ou transférez des données entre régions.
- Intégrer à l'infrastructure existante
Assurez-vous que les GPU de votre fournisseur de cloud s'intègrent à votre configuration actuelle pour éviter les problèmes de compatibilité ou les pannes. Commencez par vérifier que le fournisseur de cloud prend en charge les frameworks et les bibliothèques que vous utilisez déjà, tels que TensorFlow ou PyTorch, et s'intègre parfaitement à votre configuration de stockage et de réseau. Vérifiez si l'infrastructure du fournisseur de cloud peut gérer la charge de calcul accrue lors du traitement de données en temps réel sans problèmes de latence.
Vérifiez que vos outils d'orchestration et votre système d'exploitation sont compatibles avec le GPU et exécutez des tests à petite échelle pour détecter les problèmes d'intégration, tels que les problèmes de compatibilité avec les pilotes ou les incompatibilités de configuration réseau avant de procéder à une mise à l'échelle. Bien que la mise en œuvre de ces mesures proactives améliore votre flux de travail global, être conscient du risque de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur et évaluer les solutions des fournisseurs de cloud peut limiter votre flexibilité et compliquer les futures migrations vers le cloud ou les stratégies multicloud.
- Vitesses de transfert de données et de réseau
Pour garantir des performances fluides et efficaces, concentrez-vous sur la vitesse de transfert des données entre le stockage, les instances de calcul et les GPU. Une bande passante élevée garantit un transfert rapide des données entre le stockage et le GPU, réduisant ainsi les retards de traitement. Une faible latence est essentielle pour les tâches en temps réel, telles que les jeux ou la diffusion en direct, où même de légers retards peuvent affecter les performances. Des vitesses de transfert de données rapides permettent d'éviter les goulots d'étranglement, garantissant que votre GPU obtient les données dont il a besoin pour assurer le bon déroulement des tâches. De plus, un réseau interne robuste pour les charges de travail distribuées permet à vos instances de communiquer efficacement et améliore les performances globales.
- Support et fiabilité
Choisissez un fournisseur de cloud qui propose des plans de support solides et des garanties de disponibilité solides. Par exemple, si vous exécutez des applications critiques telles que des diagnostics basés sur l'IA dans le domaine de la santé, vous aurez besoin d'un fournisseur qui garantit des temps d'arrêt minimes et un support client réactif. Un fournisseur de cloud de confiance vous garantit le respect des délais et évite les contretemps coûteux tels que les dépassements de projet, les opportunités manquées ou les perturbations opérationnelles.
En fournissant une disponibilité constante et une assistance technique rapide, vous pouvez maintenir les projets sur la bonne voie, éviter les pénalités financières et maximiser le retour sur investissement de votre cloud en gardant les projets dans les délais et dans le budget.