З розвитком таких технологій, як глибоке навчання, штучний інтелект та машинне навчання, попит на обчислювальні ресурси, що надаються графічними процесорами в хмарному середовищі, стрімко зростає.
Організації, що працюють з 3D-візуалізацією, машинним навчанням (ML), штучним інтелектом (AI) або інтенсивними обчисленнями, повинні приділяти особливу увагу методам виконання обчислень на GPU, оскільки від цього залежить їх ефективність.
Традиційно, процеси навчання моделей глибокого навчання вимагали значних затрат часу та обчислювальних потужностей. Це призводило до затримки виконання задач, високих витрат, проблем зі зберіганням даних та, як наслідок, до зниження загальної продуктивності.
Сучасні графічні процесори розроблені з метою вирішення цих проблем. Вони забезпечують високу ефективність паралельного виконання важких обчислень та швидше навчання моделей штучного інтелекту.
Згідно з дослідженнями Indigo, графічні процесори здатні забезпечити до 250 разів вищу продуктивність порівняно з центральними процесорами при навчанні нейронних мереж, що використовуються в глибокому навчанні.
З розвитком хмарних технологій з’явилися хмарні графічні процесори, що змінюють підходи до науки про дані та інших передових технологій. Вони забезпечують ще більшу продуктивність, простоту в обслуговуванні, зниження витрат, можливість швидкого масштабування та економію часу.
У цій статті ми розглянемо концепцію хмарного графічного процесора, його зв’язок зі штучним інтелектом, машинним навчанням, глибоким навчанням, а також ознайомимося з найкращими платформами хмарних GPU, які можна використовувати для розгортання потрібних вам ресурсів.
Отже, почнемо!
Що таке хмарний графічний процесор?
Для початку розглянемо, що таке GPU.
Графічний процесор (GPU) – це спеціалізована електронна схема, що використовується для швидкої зміни та обробки пам’яті з метою прискорення створення зображень або графіки.
Сучасні GPU, завдяки своїй паралельній архітектурі, забезпечують вищу ефективність обробки зображень та комп’ютерної графіки, ніж центральні процесори (CPU). GPU може бути вбудований у материнську плату, розміщений на відеокарті або інтегрований у кристал процесора ПК.
Хмарні графічні процесори (GPU) – це віртуальні комп’ютери з апаратним прискоренням, що дозволяють запускати програми для обробки великих обсягів даних ШІ та глибокого навчання в хмарному середовищі. Вам не потрібно використовувати фізичний графічний процесор на вашому пристрої.
Серед популярних виробників GPU – NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce та інші.
GPU використовуються в:
- Мобільних телефонах
- Ігрових приставках
- Робочих станціях
- Вбудованих системах
- Персональних комп’ютерах
Для чого використовуються графічні процесори:
Ось кілька прикладів застосування GPU:
- У AI та ML для розпізнавання зображень
- Обчислення для 3D комп’ютерної графіки та креслень САПР
- Відображення текстур та візуалізація полігонів
- Геометричні обчислення, такі як переміщення та обертання вершин у системах координат
- Підтримка програмованих шейдерів для керування текстурами та вершинами
- Кодування, декодування та потокова передача відео з прискоренням GPU
- Ігри з насиченою графікою та хмарні ігри
- Широкомасштабне математичне моделювання, аналітика та глибоке навчання, що вимагають можливостей паралельної обробки GPU загального призначення
- Редагування відео, графічний дизайн та створення контенту
Які переваги хмарних графічних процесорів? 👍
Основні переваги використання хмарних графічних процесорів:
Висока масштабованість
З ростом організації збільшується і навантаження на обчислювальні ресурси. Вам потрібен GPU, який можна масштабувати відповідно до зростання робочого навантаження. Хмарні GPU дозволяють легко додавати додаткові потужності без будь-яких проблем, а також швидко зменшувати їх, якщо це потрібно.
Мінімізує витрати
Замість придбання дорогого фізичного обладнання, ви можете орендувати хмарні GPU за погодинною тарифікацією. Це значно вигідніше, оскільки ви платите тільки за той час, коли використовуєте ресурси, а не за їх постійне утримання.
Очищає локальні ресурси
Хмарні GPU не споживають ресурси вашого локального комп’ютера, на відміну від фізичних GPU, які займають значну частину місця та потужності. Запуск масштабних моделей ML або задач візуалізації на локальному комп’ютері може значно сповільнити його роботу.
Використання хмарних обчислень дозволяє перенести обробку даних у хмару, не навантажуючи ваш комп’ютер. Використовуйте свій комп’ютер для керування процесами, а не для виконання важких обчислювальних задач.
Економить час
Хмарні GPU надають дизайнерам можливість швидко ітерувати процеси, завдяки прискореній візуалізації. Задачі, які раніше займали години або дні, тепер можна виконати за лічені хвилини. Це значно підвищує продуктивність та дозволяє команді зосередитися на інноваціях.
Як GPU допомагають у глибокому навчанні та ШІ?
Глибоке навчання – це фундаментальна технологія штучного інтелекту. Це передова техніка машинного навчання, що використовує штучні нейронні мережі (ШНМ) для навчання на великих обсягах даних. Моделі глибокого навчання використовуються для обробки значних масивів даних або виконання ресурсоємних обчислювальних процесів.
Отже, де тут використовуються графічні процесори?
GPU розроблені для виконання паралельних обчислень, тобто одночасної обробки багатьох операцій. Це дозволяє моделям глибокого навчання значно прискорити обробку великих обчислювальних завдань.
Оскільки GPU мають багато ядер, вони пропонують чудову паралельну обробку обчислень. Крім того, вони мають вищу пропускну здатність пам’яті, що необхідно для обробки величезних обсягів даних для систем глибокого навчання. Таким чином, GPU широко використовуються для навчання моделей штучного інтелекту, візуалізації САПР, ігор з насиченою графікою та багато іншого.
Якщо ви хочете експериментувати з різними алгоритмами одночасно, ви можете запускати кілька GPU окремо. Це дозволяє виконувати різні процеси на окремих графічних процесорах без паралелізму. Для цього можна використовувати кілька GPU на різних фізичних машинах або на одній машині для розподілу обробки великих обсягів даних.
Як почати працювати з хмарним GPU
Почати роботу з хмарними GPU не так складно, як здається. Насправді, все досить легко і швидко, якщо ви розумієте основи. Перш за все, необхідно обрати постачальника хмарних GPU, наприклад, Google Cloud Platform (GCP).
Далі зареєструйтеся на GCP. Ви отримаєте доступ до всіх стандартних переваг, таких як хмарні функції, параметри зберігання, керування базами даних, інтеграція з програмами тощо. Також можна використовувати Google Colaboratory, що працює як Jupyter Notebook, для використання одного GPU БЕЗКОШТОВНО. Нарешті, ви можете почати рендеринг GPU для своїх задач.
Розглянемо різні варіанти хмарних GPU для обробки завдань штучного інтелекту та великих робочих навантажень.
Linode
Linode пропонує графічні процесори на вимогу для паралельної обробки робочих навантажень, таких як обробка відео, наукові обчислення, машинне навчання, штучний інтелект. Він забезпечує оптимізовані для GPU віртуальні машини з прискоренням ядра NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, RT і використовує потужність CUDA для виконання задач трасування променів, глибокого навчання та складної обробки.
Ви можете перетворити капітальні витрати на операційні, отримавши доступ до GPU Linode, щоб використати потужність графічних процесорів та отримати вигоду від пропозицій хмари. Linode дозволяє вам зосередитися на основних компетенціях, не турбуючись про апаратне забезпечення.
GPU Linode спрощують використання цих технологій для складних сценаріїв, таких як потокове відео, ШІ та машинне навчання. Крім того, ви отримаєте до 4 карток для кожного екземпляра, залежно від потужності, необхідної для ваших робочих навантажень.
Quadro RTX 6000 має 4608 ядер CUDA, 576 ядер Tensor, 72 ядра RT, 24 ГБ пам’яті GDDR6 GPU, 84T RTX-OPS, 10 Giga Rays/sec Rays Cast та продуктивність FP32 16,3 TFLOPs.
Ціна плану виділеного графічного процесора RTX6000 Plus становить 1,5 дол. США/год.
Paperspace CORE
Потужно збільште продуктивність вашого робочого процесу за допомогою прискореної обчислювальної інфраструктури нового покоління Paperspace CORE. Він пропонує простий у використанні інтерфейс, який забезпечує легку адаптацію, інструменти для співпраці та настільні додатки для Mac, Linux та Windows. Використовуйте його для запуску ресурсоємних програм завдяки необмеженій обчислювальній потужності.
CORE забезпечує блискавичну мережу, миттєве налаштування, підтримку 3D-додатків та повний API для програмного доступу. Отримайте повне уявлення про вашу інфраструктуру за допомогою простого та інтуїтивно зрозумілого графічного інтерфейсу в одному місці. Крім того, ви отримаєте чудовий контроль за допомогою інтерфейсу керування CORE, який містить надійні інструменти та дозволяє фільтрувати, сортувати, підключати або створювати машини, мережі та користувачів.
Потужна консоль керування CORE швидко виконує завдання, такі як додавання інтеграції Active Directory або VPN. Ви також можете легко керувати складними мережевими конфігураціями та виконувати завдання швидше за допомогою кількох кліків.
Крім того, ви знайдете багато додаткових інтеграцій, які можуть бути корисними у вашій роботі. Отримайте розширені функції безпеки, спільні диски тощо з цією хмарною платформою GPU. Насолоджуйтесь недорогими GPU, освітніми знижками, сповіщеннями про виставлення рахунків, оплатою за секунду та іншими перевагами.
Додайте простоти та швидкості вашому робочому процесу за початковою ціною 0,07 дол. США за годину.
Графічні процесори Google Cloud
Отримайте високопродуктивні графічні процесори для наукових обчислень, 3D-візуалізації та машинного навчання на Google Cloud GPU. Це може допомогти прискорити HPC, дозволяє обрати широкий спектр GPU відповідно до ціни та продуктивності, та мінімізувати навантаження за допомогою налаштувань машини та гнучкого ціноутворення.
Google Cloud пропонує багато варіантів GPU, таких як NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 та P100. Крім того, хмарні GPU Google збалансовують пам’ять, процесор, високопродуктивний диск та до 8 GPU в кожному екземплярі для індивідуальних робочих навантажень.
Ви також отримуєте доступ до провідних у галузі мереж, аналітики даних та зберігання. Пристрої GPU доступні лише в певних зонах у деяких регіонах. Ціна залежатиме від регіону, обраного GPU та типу машини. Ви можете розрахувати свою ціну, визначивши вимоги в Google Cloud Pricing Calculator.
Крім того, ви можете скористатися такими рішеннями:
Сервіс Elastic GPU
Elastic GPU Service (EGS) забезпечує паралельні та потужні обчислювальні можливості за допомогою технології GPU. Він ідеально підходить для багатьох сценаріїв, таких як обробка відео, візуалізація, наукові обчислення та глибоке навчання. EGS використовує різні GPU, такі як NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 та AMD FirePro S7150.
Ви отримаєте такі переваги, як онлайн-сервіси глибокого навчання та навчання, ідентифікація контенту, розпізнавання зображень та голосу, кодування медіафайлів HD, відеоконференції, відновлення старих фільмів та 4K/8K HD у прямому ефірі.
Крім того, можна отримати доступ до таких опцій, як рендеринг відео, обчислювальне фінансування, прогнозування клімату, моделювання зіткнень, генна інженерія, нелінійне редагування, програми для дистанційної освіти та інженерний дизайн.
- Примірник GA1 забезпечує до 4 GPU AMD FirePro S7150, 160 ГБ пам’яті та 56 віртуальних ЦП. Він містить 8192 ядра та 32 ГБ пам’яті GPU, які працюють паралельно та забезпечують 15 TFLOPS одинарної точності та 1 TFLOPS подвійної точності.
- Екземпляр GN4 забезпечує до 2 GPU NVIDIA Tesla M40, 96 ГБ пам’яті та 56 vCPU. Він містить 6000 ядер та 24 ГБ пам’яті GPU, що забезпечує 14 TFLOPS одинарної точності. Також ви знайдете багато інших екземплярів, таких як GN5, GN5i та GN6.
- EGS підтримує 25 Гбіт/с та до 2 000 000 PPS внутрішньої пропускної здатності мережі для забезпечення максимальної продуктивності мережі, необхідної для обчислювальних вузлів. Він має високошвидкісний локальний кеш, підключений до SSD або ультрахмарних дисків.
- Високопродуктивні диски NVMe обробляють 230 000 IOPS із затримкою вводу-виводу 200 𝝻с та забезпечують пропускну здатність 1900 Мбіт/с для читання та 1100 Мбіт/с для запису.
Ви можете вибрати з різних варіантів покупки залежно від потреб, щоб отримати необхідні ресурси та платити лише за їх використання.
Серія Azure N
Серія Azure N віртуальних машин Azure (VM) надає можливості GPU. GPU ідеально підходять для роботи з графікою та інтенсивними обчислювальними навантаженнями, допомагаючи користувачам розвивати інновації за допомогою різних сценаріїв, таких як глибоке навчання, прогнозна аналітика та віддалена візуалізація.
Різні серії N мають окремі пропозиції для певних робочих навантажень.
- Серія NC зосереджена на високопродуктивному машинному навчанні та обчислювальних навантаженнях. Остання версія – NCsv3, яка оснащена GPU Tesla V100 від NVIDIA.
- Серія ND зосереджена на сценаріях висновків та навчання, в основному для глибокого навчання. Вона використовує GPU NVIDIA Tesla P40. Останньою версією є NDv2 з GPU NVIDIA Tesla V100.
- Серія NV зосереджена на віддаленій візуалізації та інших інтенсивних робочих навантаженнях додатків з підтримкою GPU NVIDIA Tesla M60.
- Віртуальні машини NC, NCsv3, NDs та NCsv2 пропонують з’єднання InfiniBand, що забезпечує продуктивність масштабування. Тут ви отримаєте такі переваги, як глибоке навчання, рендеринг графіки, редагування відео, ігри тощо.
IBM Cloud
IBM Cloud пропонує вам гнучкість, потужність та великий вибір GPU. Оскільки GPU – це додаткова обчислювальна потужність, якої не вистачає центральному процесору, IBM Cloud допомагає вам отримати прямий доступ до вибору сервера за більш доступною ціною для безперебійної інтеграції з архітектурою IBM Cloud, програмами та API разом із глобальною розподіленою мережею центрів обробки даних.
- Ви отримаєте базові серверні GPU, такі як Intel Xeon 4210, відеокарта NVIDIA T4, 20 ядер, 32 ГБ оперативної пам’яті, 2,20 ГГц та пропускна здатність 20 ТБ. Крім того, ви також отримаєте варіанти Intel Xeon 5218 та Intel Xeon 6248.
- Для віртуальних серверів ви отримуєте AC1.8×60, який має вісім vCPU, 60 ГБ оперативної пам’яті, 1 x P100 GPU. Тут ви також отримаєте варіанти AC2.8×60 та AC2.8×60.
Отримайте базовий серверний GPU за початковою ціною 819 доларів США на місяць та віртуальний серверний GPU за початковою ціною 1,95 доларів США за годину.
AWS та NVIDIA
AWS та NVIDIA співпрацюють, щоб постійно створювати економічно ефективні, гнучкі та потужні рішення на базі GPU. Сюди входять екземпляри Amazon EC2 на базі GPU NVIDIA та сервіси, такі як AWS IoT Greengrass, що розгортаються за допомогою модулів NVIDIA Jetson Nano.
Користувачі використовують AWS та NVIDIA для віртуальних робочих станцій, машинного навчання (ML), послуг IoT та високопродуктивних обчислень. Екземпляри Amazon EC2, що працюють від GPU NVIDIA, відповідають за забезпечення масштабованої продуктивності. Крім того, використовуйте AWS IoT Greengrass, щоб розширити хмарні сервіси AWS на периферійні пристрої на базі NVIDIA.
GPU NVIDIA A100 Tensor Core підтримують екземпляри Amazon EC2 P4d, забезпечуючи найкращу в галузі мережу з низькою затримкою та високу пропускну здатність. Так само ви знайдете багато інших екземплярів для конкретних сценаріїв, наприклад Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4 тощо.
Подайте заявку на БЕЗКОШТОВНУ пробну версію та відчуйте потужність GPU у хмарі.
OVHcloud
OVHcloud надає хмарні сервери, призначені для обробки великих паралельних навантажень. GPU мають багато екземплярів, інтегрованих з GPU NVIDIA Tesla V100, для задоволення потреб глибокого та машинного навчання.
Вони допомагають прискорити обчислення в сфері графічних обчислень, а також штучного інтелекту. OVH співпрацює з NVIDIA, щоб запропонувати найкращу прискорену GPU платформу для високопродуктивних обчислень, ШІ та глибокого навчання.
Використовуйте найпростіший спосіб розгортання та підтримки контейнерів з прискоренням GPU через повний каталог. Він доставляє одну з чотирьох карток до екземплярів безпосередньо через PCI Passthrough без будь-якого рівня віртуалізації, щоб повністю використовувати їх потужність.
Сервіси та інфраструктури OVHcloud сертифіковані за стандартами ISO/IEC 27017, 27001, 27701 та 27018. Сертифікати вказують на те, що OVHcloud має систему управління інформаційною безпекою (ISMS) для керування вразливими місцями, забезпечення безперервності бізнесу, управління ризиками та впровадження системи управління конфіденційною інформацією (PIMS).
NVIDIA Tesla V100 має багато цінних функцій, таких як PCIe 32 ГБ/с, 16 ГБ ємності HBM2, 900 ГБ/с пропускної здатності, подвійна точність — 7 тераФЛОП, одинарна точність — 14 тераФЛОП та глибоке навчання — 112 тераФЛОП.
Lambda GPU
Тренуйте моделі глибокого навчання, машинного навчання та штучного інтелекту з Lambda GPU Cloud і масштабуйте від однієї машини до великої кількості віртуальних машин за декілька кліків. Отримайте попередньо встановлені основні фреймворки та останню версію лямбда-стеку, що включає драйвери CUDA та фреймворки глибокого навчання.
Отримайте швидкий доступ до спеціального середовища розробки Jupyter Notebook для кожної машини з панелі керування. Використовуйте SSH безпосередньо за допомогою одного з ключів SSH або підключайтеся через веб-термінал на хмарній інформаційній панелі для прямого доступу.
Кожен екземпляр підтримує пропускну здатність між вузлами до 10 Гбіт/с, що дозволяє проводити розсіяне навчання за допомогою фреймворків, таких як Horovod. Ви також можете заощадити час на оптимізації моделі, масштабуючи кількість GPU в одному або багатьох екземплярах.
З Lambda GPU Cloud ви навіть можете заощадити 50% на обчисленнях, зменшити загальну вартість володіння хмарою та ніколи не мати багаторічних зобов’язань. Використовуйте один GPU RTX 6000 з шістьма VCPU, 46 ГБ оперативної пам’яті, 658 ГБ тимчасового сховища лише за 1,25 дол. США/год. Виберіть з багатьох екземплярів відповідно до своїх вимог, щоб отримати ціну за запитом.
Genesis Cloud
Отримайте ефективну хмарну платформу GPU за дуже доступною ціною від Genesis Cloud. Вони мають доступ до багатьох ефективних центрів обробки даних по всьому світу, з якими співпрацюють, щоб запропонувати широкий спектр програм.
Усі служби є безпечними, масштабованими, надійними та автоматизованими. Genesis Cloud забезпечує необмежену обчислювальну потужність GPU для візуальних ефектів, машинного навчання, перекодування або зберігання, аналізу великих даних та багато іншого.
Genesis Cloud БЕЗКОШТОВНО пропонує багато різноманітних функцій, таких як знімки для збереження вашої роботи, групи безпеки для мережевого трафіку, обсяги зберігання для великих наборів даних, FastAI, PyTorch, попередньо налаштовані зображення та публічний API для TensorFlow.
Платформа пропонує GPU NVIDIA та AMD різних типів. Тренуйте нейронні мережі або створюйте анімаційні фільми, використовуючи потужність GPU. Їх центри обробки даних працюють на 100% відновлюваній енергії з геотермальних джерел для зниження викидів вуглецю.
Їхня ціна на 85% нижча, ніж у інших постачальників, оскільки ви платите за щохвилинне використання. Ви також можете заощадити більше завдяки довгостроковим знижкам.
Висновок 👩🏫
Хмарні графічні процесори створені для забезпечення неймовірної продуктивності, швидкості, масштабування, простору та зручності. Тому розгляньте вибір відповідної хмарної платформи GPU з готовими можливостями, щоб прискорити свої моделі глибокого навчання та легко справлятися з робочими навантаженнями ШІ.