GPU становится все более популярным в наши дни. Сегодня мы поговорим о облачных серверах GPU.
Почему GPU так популярен? Почему CPU остаются позади?
Проще говоря, графический процессор (GPU) и центральный процессор (CPU) — это два разных типа компьютерных процессоров.
Мы знаем, что любой процессор состоит из трех частей: арифметико-логического устройства (АЛУ), блока управления и кэша. Центральный процессор лучше справляется с одной задачей за раз, тогда как графический процессор может справляться с несколькими задачами одновременно. Так же, как некоторые люди хорошо справляются с выполнением задач одну за другой последовательно, в то время как другие могут справляться с несколькими задачами одновременно.
Позвольте мне использовать аналогию, чтобы объяснить разницу между ними простым способом. CPU подобен гоночному мотоциклу, а GPU подобен автобусу. Если задача обоих — отправить одного человека из позиции A в позицию B, то CPU (мотоцикл) определенно прибудет быстрее. Однако если 100 человек отправляются из позиции A в позицию B, то GPU (автобус) может перевезти больше людей за раз, поэтому на перевозку 100 человек уйдет меньше времени.
Проще говоря, CPU может выполнять задачи быстрее за один раз, но преимущество GPU становится более существенным, когда требуется большое количество повторяющихся рабочих нагрузок (например, матричные операции: (A*B)*C). Поэтому, хотя CPU имеет более быстрое время выполнения одной задачи, преимущество GPU более существенно при обработке изображений, рендеринге анимации, глубоком обучении и других рабочих нагрузках, требующих большого количества повторяющейся работы.
Подводя итог, можно сказать, что CPU хорош в обработке одной задачи. GPU очень хороши в параллельной обработке, что также делает их идеальными для вычислительно интенсивных приложений. В настоящее время GPU все чаще используются для таких рабочих нагрузок, как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО).
Что такое облачный сервер GPU?
По мере роста вычислительных требований, особенно для приложений, требующих высокоточного зрения и сложных операций, таких как глубокое обучение и рендеринг графики, потребность в более мощных ресурсах обусловила прогресс в технологии графических процессоров.
В настоящее время многие услуги предприятий и частных лиц не могут быть реализованы без вычислений на GPU. GPU даже стали редким товаром, а внутреннее управление этим оборудованием GPU является дорогостоящим и сложным.
Поскольку технология графических процессоров стремительно развивается, облачные графические процессоры стали привлекательной альтернативой, предоставляя доступ к новейшим возможностям графических процессоров без проблем с обслуживанием или высоких первоначальных затрат.
Облачный сервер GPU
Облачный сервер GPU — это быстрый, стабильный и эластичный сервис облачных вычислений на основе GPU, который в основном используется в таких сценариях, как глубокое обучение/вывод, обработка графики и изображений, а также научные вычисления. Облачные серверы GPU предоставляют те же удобные и быстрые методы управления, что и стандартные облачные серверы CVM.
Кроме того, облачные серверы на базе графических процессоров могут эффективно снизить вычислительную нагрузку на пользователей и повысить эффективность обработки данных и конкурентоспособность бизнеса за счет своей высокой вычислительной производительности, позволяющей быстро обрабатывать огромные объемы данных.
Проще говоря: GPU-облачный сервер — это облачный сервис, который может предоставлять вычисления на GPU. Раньше вам приходилось покупать GPU самостоятельно, строить дом самостоятельно и следить за тем, чтобы в доме не было протечек и не засорилась канализация… С GPU-облачным сервером вам больше не придется об этом беспокоиться. Есть специальные домработницы, которые помогут вам позаботиться об этом, и вы можете использовать вычислительную мощность GPU для стабильного обслуживания вашего бизнеса.
Более того, если вы не удовлетворены, вы можете просто уйти в любое время. Это хорошая сторона использования облачного сервера GPU.
Зачем использовать облачный сервер GPU?
В настоящее время локальные графические процессоры производятся такими компаниями, как NVIDIA, AMD и Intel, которые проектируют и производят оборудование, устанавливаемое непосредственно в персональные и корпоративные системы в компьютерных залах.
Поставщики услуг, которые могут предоставлять облачные серверы GPU, включают Alibaba Cloud, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и т. д., что позволяет клиентам арендовать GPU по требованию для задач AI/ML.
Давайте подробнее рассмотрим, чем они отличаются с точки зрения следующих факторов:
| Параметр | Физический графический процессор | Облачный сервер GPU |
| Инфраструктура | Требуется физическая установка и управление оборудованием графического процессора. | Размещается и управляется поставщиками облачных услуг, не требуется настройка физического оборудования |
| Масштабируемость | Ограниченная масштабируемость. Требуется покупка и обновление физического оборудования. | Легко расширяется по мере необходимости |
| Цена | Высокие первоначальные инвестиции в оборудование, плюс расходы на обслуживание | Гибкие методы выставления счетов, никаких авансовых расходов на оборудование. Оплата по факту использования. |
| Контроль производительности | Полный контроль над настройкой производительности и оптимизацией системы | Оптимизировано на основе инфраструктуры провайдера, с некоторыми ограничениями по настройке |
| модернизация | Требуется ручное обновление или замена физического оборудования. | Автоматические обновления оборудования от облачных провайдеров |
| Обслуживание | Пользователь несет ответственность за обслуживание оборудования и системы охлаждения. | Не требует обслуживания со стороны пользователей, управление осуществляется поставщиком |
| Универсальный доступ | Ограничено локальным использованием (если доступ не осуществляется через программное обеспечение удаленного рабочего стола или виртуальную частную сеть) | Доступ к нему возможен из любой точки мира, где есть подключение к Интернету, и несколько пользователей могут совместно использовать ресурсы. |
| Время установки | Длительная настройка, включающая физическую установку и настройку | Быстрая настройка. Не требуется установка физических компонентов. |
| Данные конфиденциальность/Безопасность | Обеспечивает полный контроль над хранением данных и безопасностью. Требуются дополнительные меры для обеспечения физической безопасности и шифрования. | Зависимость от протоколов безопасности поставщика облачных услуг. Гарантированное соответствие правилам обработки данных и шифрования. |
В настоящее время, хотя некоторые пользователи все еще предпочитают иметь локальные GPU, популярность облачных серверов GPU растет. Это связано с тем, что локальные GPU обычно требуют первоначальных затрат и времени на индивидуальную установку, управление, обслуживание и возможные обновления.
Напротив, экземпляры GPU, предоставляемые облачными платформами, требуют от пользователей только использования услуг по доступной цене без этих технических операций. Эти платформы предоставляют все услуги, необходимые для выполнения вычислений с использованием GPU, и заботятся об управлении инфраструктурой GPU. Кроме того, ответственность за дорогостоящие обновления не возлагается на клиента, который может переключаться между типами машин по мере появления новых машин без каких-либо дополнительных затрат.
Это устраняет необходимость в технических процессах, необходимых для самостоятельного управления локальными графическими процессорами, и позволяет пользователям сосредоточиться на своих деловых навыках, оптимизируя бизнес-операции и повышая производительность.
Более того, использование облачных серверов GPU также экономит время и часто более рентабельно, чем инвестирование в инфраструктуру на месте и ее поддержание. Это может принести пользу стартапам, преобразуя капитальные затраты, необходимые для создания и управления такими вычислительными ресурсами, в эксплуатационные расходы использования облачных серверов GPU, снижая порог для создания инфраструктуры глубокого обучения.
Конечно, облачные платформы также предлагают другие функции, такие как миграция данных, доступность, интеграция с фреймворками машинного обучения, базами данных, языками (такими как Python, R или Java), хранение, безопасность, обновления, масштабируемость, совместная работа, контроль и поддержка для беспроблемных и эффективных вычислений.
По прогнозам профессиональных организаций, объем рынка облачных серверов на базе GPU будет быстро расти: с 3.16 млрд долларов США в 2023 году до 25.53 млрд долларов США в 2030 году. Этот сдвиг свидетельствует о постепенном признании рынком облачных серверов на базе GPU.
Каковы сценарии применения GPU Cloud?
Перечислив так много преимуществ облачных GPU-серверов, какие сценарии применения подходят для выбора облачного GPU-сервера?
- Специалисты по обработке данных и инженеры машинного обучения
Если вы специалист по данным или инженер по машинному обучению, облачные вычисления на GPU — ваш лучший друг. Представьте себе, что вы пытаетесь обучить модель глубокого обучения с помощью огромного набора данных. Без GPU это может занять много времени. Но с GPU вы можете обработать все эти данные в рекордно короткие сроки. Это как иметь супер-движок для ваших потребностей в данных.
Кроме того, графические процессоры хорошо подходят для запуска сложных алгоритмов и симуляций. Поэтому, если вы хотите ускорить обучение модели или быстрее понять большие данные, облачные серверы графических процессоров станут решающим фактором.
- Исследователь ИИ и глубокого обучения
Исследователи, работающие в области ИИ и глубокого обучения, знают, насколько сложны их задачи. Обучение нейронных сетей и запуск симуляций обычно требуют большой вычислительной мощности. Вот где в игру вступают облачные серверы GPU. Благодаря огромной параллельной вычислительной мощности облачных серверов GPU глубокого обучения вы можете быстро получать результаты исследований.
Представьте себе возможность проводить несколько экспериментов одновременно, не увязая в них. Это как иметь лабораторию, полную мощных машин, но без всего физического оборудования. Таким образом, вы можете сосредоточиться на захватывающей части — открытии новых идей и инноваций.
- Разработчик игр
Для разработчиков игр облачные серверы GPU могут воплотить ваши мечты в реальность. Разработка и тестирование игр с интенсивной графикой может быть очень требовательным к вашему оборудованию. GPU выполняет всю тяжелую работу, когда дело доходит до рендеринга высококачественной графики и запуска сложной игровой физики.
Вы больше не ограничены локальным оборудованием и можете воспользоваться преимуществами облачных серверов GPU для разработки игр с потрясающей графикой и плавной производительностью. Это как иметь самую современную графику, которой может поделиться каждый разработчик в вашей команде.
- Видеоредактор и аниматор
Видеоредакторы и аниматоры работают с кадрами высокого разрешения и сложными эффектами. Их рендеринг может занять много времени на стандартном ЦП. Облачные серверы GPU могут значительно сократить время рендеринга благодаря своим мощным возможностям параллельной обработки.
Представьте, что это ускоряет ваше видеопроизводство, так что вы можете быстрее рендерить и обрабатывать видео, позволяя вам быстрее доставлять конечный продукт вашим клиентам или зрителям. Это настоящий ускоритель производительности в мире видеомонтажа и анимации.
- Финансовый аналитик
Финансовые аналитики, которые имеют дело с торговлей в реальном времени, управлением рисками и сложными финансовыми моделями, найдут облачные серверы GPU очень полезными. GPU могут быстро выполнять большие вычисления, что имеет решающее значение для анализа в реальном времени и принятия решений.
Вместо того, чтобы ждать, пока модели рассчитаются, что занимает много времени, вы можете получить более быстрые результаты и принять своевременные решения. Это как иметь суперкалькулятор, который помогает вам оставаться впереди в быстро меняющемся мире финансов.
- Инженеры и ученые в области биоинформатики
В таких областях, как биоинформатика, инженеры и ученые часто работают с огромными наборами данных и выполняют сложные симуляции. Облачные серверы GPU обеспечивают мощность, необходимую для анализа генетических данных, запуска симуляций и эффективной обработки больших объемов информации.
С графическими процессорами вы можете ускорить свои исследования и быстрее получать информацию. Это как иметь высокопроизводительную рабочую станцию, но без инвестиций в дорогостоящее оборудование. Это означает больше времени на исследования и меньше времени на ожидание вычислений.
Можно сказать, что интеграция графических процессоров в облачные вычисления представляет собой трансформацию для многих отраслей, предоставляя клиентам непревзойденную производительность и гибкость. Используя графические процессоры в облаке, компании могут ускорить возможности обработки данных, от обработки сложных вычислений и моделирования до поддержки моделей машинного обучения и приложений искусственного интеллекта. Возможность доступа к высокопроизводительным графическим процессорам по требованию позволяет компаниям эффективно масштабировать ресурсы без крупных первоначальных инвестиций в оборудование.
Кроме того, облачные графические процессоры предлагают удобство и доступность, которых часто не хватает традиционным решениям на месте. Благодаря тому, что инфраструктурой управляет поставщик облачных услуг, пользователи получают выгоду от снижения затрат на обслуживание и свободы сосредоточиться на основных проектах, а не на решении проблем с оборудованием. Этот доступ по требованию гарантирует, что компании могут быстро регулировать вычислительную мощность по мере необходимости, способствуя более гибкому и экономически эффективному подходу к задачам, требующим интенсивной обработки.
Как выбрать платформу облачного сервиса GPU?
В настоящее время существует множество производителей, которые могут предоставить облачные серверы на базе графических процессоров, включая Alibaba Cloud, Huawei Cloud дома, AWS, Google Cloud и Azure за рубежом, а также других поставщиков гипермасштабируемых решений. Все они могут предоставить клиентам масштабируемые высокопроизводительные решения на базе графических процессоров для таких прикладных сценариев, как машинное обучение, искусственный интеллект и анализ данных.
Более того, некоторые поставщики, такие как EasyStack и QingCloud, фокусируются на персонализированных решениях, специализированной поддержке и в целом предлагают экономически выгодные цены для разработчиков, специалистов по обработке данных и быстрорастущих предприятий.
Итак, для пользователей GPU, как они могут различить различия между этими разными поставщиками облачных GPU-серверов? Как найти лучшее решение GPU-облака? Мы рассмотрим это со следующих сторон:
- Требования к производительности
Для многих клиентов производительность GPU является первостепенной задачей. При выборе поставщика GPU следует в первую очередь сосредоточиться на вычислительной мощности, которую может обеспечить GPU. Кроме того, понимание различных моделей GPU, архитектур и возможностей производительности поможет вам выбрать GPU, который идеально соответствует потребностям вашего конкретного проекта, оптимизирует эффективность и обеспечивает желаемые результаты.
Например, обратите внимание на тактовую частоту графического процессора и количество ядер CUDA или тензорных ядер, поскольку эти элементы напрямую влияют на общую скорость вычислений. Проверьте емкость VRAM, поскольку более высокая VRAM может быть эффективна при обработке хранения больших наборов данных и сложных моделей в задачах с интенсивным использованием памяти, таких как 3D-рендеринг, редактирование видео и обработка изображений высокого разрешения. Оцените архитектуру графического процессора и учтите, что более новые архитектуры, такие как NVIDIA Hopper, предлагают лучшую производительность и эффективность, чем их предшественники.
- Масштабируемость
Масштабируемость напрямую влияет на то, насколько эффективно инфраструктура может обрабатывать растущие объемы данных и все более сложные процессы обучения моделей. Выберите поставщика облачных вычислений GPU, который поддерживает эластичное масштабирование, чтобы экземпляры GPU можно было легко добавлять или удалять в зависимости от спроса. Например, в периоды высокого спроса большие языковые модели, используемые для обучения генерации текста или анализа настроений, могут использовать масштабируемость для параллельной обработки больших объемов текстовых данных, сокращая время обучения и обеспечивая точность модели по мере роста наборов данных.
- Оценка стоимости
При выборе облачного сервера GPU для вашего проекта оцените факторы затрат, связанные с выставлением счетов, моделями GPU, хранилищем и передачей данных, чтобы избежать перерасхода бюджета.
Выберите между моделями ценообразования, такими как On-Demand и Reserved Instances. Большинство поставщиков предлагают цены по запросу из-за их гибкости, когда вы платите посекундно или почасово. Хотя эта модель хорошо подходит для рабочих нагрузок с колеблющимся спросом, зарезервированные экземпляры лучше подходят для долгосрочного использования GPU, например, для непрерывного обучения модели глубокого обучения или систем рекомендаций в реальном времени, где постоянная мощность GPU имеет решающее значение.
И тип GPU влияет на стоимость, так как высокопроизводительные GPU стоят дороже, чем варианты начального уровня. Хотя высокопроизводительные GPU могут ускорить время обработки, они могут привести к увеличению затрат, если задача этого не требует. Например, когда вы создаете побочный проект ИИ или ранний прототип, вы можете выбрать более доступный вариант, такой как NVIDIA T4, что позволит вам поддерживать производительность без лишних трат. Для более крупных и сложных проектов, таких как обработка больших наборов данных в таких областях, как автономное вождение или моделирование климата, которые требуют более быстрой обработки и большей вычислительной мощности, инвестируйте в высокопроизводительные GPU, такие как NVIDIA H100, чтобы гарантировать эффективную работу ваших рабочих нагрузок.
Кроме того, данные должны храниться, получать доступ и обрабатываться эффективно, чтобы максимизировать производительность облачных проектов. При изучении различных вариантов хранения, таких как блочное хранилище или объектное хранилище, рассмотрите возможность выбора объектного хранилища при работе с неструктурированными данными, такими как изображения, видео или большие наборы данных (без предопределенной структуры). Блочное хранилище идеально подходит, если вы создаете «критичное по скорости» приложение, требующее доступа с низкой задержкой, например, базу данных или финансовое торговое приложение.
Помните о расходах на передачу данных, особенно на исходящие расходы, которые могут накапливаться при перемещении больших наборов данных по облаку. Хотя некоторые поставщики могут предлагать бесплатную загрузку данных (входящие), они могут взимать плату за загрузки (исходящие), плата за которые может накапливаться, если вы часто получаете результаты или передаете данные между регионами.
- Интеграция с существующей инфраструктурой
Убедитесь, что графические процессоры вашего поставщика облачных услуг интегрируются с вашей текущей настройкой, чтобы избежать проблем совместимости или простоев. Начните с подтверждения того, что поставщик облачных услуг поддерживает фреймворки и библиотеки, которые вы уже используете, такие как TensorFlow или PyTorch, и плавно интегрируется с вашей конфигурацией хранилища и сети. Проверьте, может ли инфраструктура поставщика облачных услуг справиться с возросшей вычислительной нагрузкой при обработке данных в реальном времени без проблем с задержкой.
Убедитесь, что ваши инструменты оркестровки и операционная система совместимы с графическим процессором, и запустите мелкомасштабные тесты, чтобы выявить любые проблемы интеграции, такие как проблемы совместимости с драйверами или несоответствия конфигурации сети перед масштабированием. Хотя принятие этих упреждающих мер улучшит ваш общий рабочий процесс, осознание потенциальной привязки к поставщику и оценка решений поставщиков облачных услуг могут ограничить вашу гибкость и усложнить будущие миграции в облако или многооблачные стратегии.
- Скорость сети и передачи данных
Чтобы обеспечить плавную и эффективную производительность, сосредоточьтесь на том, как быстро данные перемещаются между хранилищем, вычислительными экземплярами и графическими процессорами. Высокая пропускная способность обеспечивает быструю передачу данных между хранилищем и графическим процессором, сокращая любые задержки в обработке. Низкая задержка имеет решающее значение для задач в реальном времени, таких как игры или потоковая передача в реальном времени, где даже небольшие задержки могут повлиять на производительность. Высокая скорость передачи данных помогает избежать узких мест, гарантируя, что ваш графический процессор получит необходимые данные для бесперебойной работы задач. Кроме того, надежная внутренняя сеть для распределенных рабочих нагрузок позволяет вашим экземплярам эффективно взаимодействовать и повышает общую производительность.
- Поддержка и надежность
Выберите поставщика облачных услуг, который предлагает надежные планы поддержки и надежные гарантии бесперебойной работы. Например, если вы используете критически важные приложения, такие как диагностика на основе искусственного интеллекта в здравоохранении, вам понадобится поставщик, который гарантирует минимальное время простоя и отзывчивую поддержку клиентов. Надежный поставщик облачных услуг гарантирует соблюдение сроков и предотвращает дорогостоящие неудачи, такие как перерасходы по проектам, упущенные возможности или сбои в работе.
Обеспечивая постоянную бесперебойную работу и своевременную техническую помощь, вы можете контролировать ход выполнения проектов, избегать финансовых штрафов и максимально повышать окупаемость инвестиций в облако, выполняя проекты по графику и в рамках бюджета.