З появою нових технологій, таких як глибоке навчання, ШІ та машинне навчання, хмарні графічні процесори користуються великим попитом.
Якщо ваша організація має справу з 3D-візуалізацією, машинним навчанням (ML), штучним інтелектом (AI) або важкими обчисленнями, те, як ви виконуєте обчислення GPU, має велике значення.
Традиційно моделі глибокого навчання в організаціях займали багато часу для навчання та виконання обчислювальних завдань. Раніше це вбивало їхній час, дорого коштувало, створювало проблеми зі сховищем і місцем, знижуючи продуктивність.
Нові графічні процесори розроблені для вирішення цієї проблеми. Вони пропонують високу ефективність для паралельного виконання важких обчислень і швидшого навчання для ваших моделей ШІ.
Відповідно до дослідження Indigo, графічні процесори можуть запропонувати у 250 разів швидше продуктивність, ніж процесори під час навчання нейронних мереж, пов’язаних із глибоким навчанням.
І з розвитком хмарних обчислень тепер у нас є хмарні графічні процесори, які перетворюють світ науки про дані та інших нових технологій, пропонуючи ще більшу продуктивність, просте обслуговування, меншу вартість, швидке масштабування та економію часу.
Ця стаття познайомить вас із концепцією хмарного графічного процесора, його зв’язком із штучним інтелектом, машинним навчанням, глибоким навчанням і деякими з найкращих хмарних графічних процесорів, які ви можете знайти для розгортання бажаного хмарного графічного процесора.
Давайте почнемо!
Що таке хмарний графічний процесор?
Щоб зрозуміти хмарний GPU, давайте спочатку поговоримо про GPU.
Графічний процесор (GPU) відноситься до спеціалізованої електронної схеми, яка використовується для швидкої зміни та маніпулювання пам’яттю для прискорення створення зображень або графіки.
Сучасні графічні процесори забезпечують більшу ефективність обробки зображень і комп’ютерної графіки завдяки своїй паралельній структурі, ніж центральні процесори (CPU). Графічний процесор вбудовано в материнську плату або розміщено на відеокарті чи кристалі процесора ПК.
Хмарні графічні модулі (GPU) — це екземпляри комп’ютера з надійним апаратним прискоренням, які допомагають запускати додатки для обробки масивних навантажень ШІ та глибокого навчання в хмарі. Вам не потрібно розгортати фізичний графічний процесор на вашому пристрої.
Серед популярних графічних процесорів NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce тощо.
Графічні процесори використовуються в:
- Мобільні телефони
- Ігрові приставки
- Робочі станції
- Вбудовані системи
- Персональні комп’ютери
Для чого використовуються графічні процесори:
Ось кілька випадків використання GPU:
- У AI та ML для розпізнавання зображень
- Розрахунки для 3D комп’ютерної графіки та креслень САПР
- Відображення текстур і візуалізація полігонів
- Геометричні обчислення, такі як трансляції та повороти вершин у системи координат
- Підтримка програмованих шейдерів для керування текстурами та вершинами
- Кодування, декодування та потокове відео з прискоренням GPU
- Ігри з насиченою графікою та хмарні ігри
- Широкомасштабне математичне моделювання, аналітика та глибоке навчання, які вимагають можливостей паралельної обробки графічних процесорів загального призначення.
- Редагування відео, графічний дизайн і створення контенту
Які переваги хмарних графічних процесорів? 👍
Основні переваги використання хмарних графічних процесорів:
Висока масштабованість
Якщо ви хочете розширити свою організацію, її робоче навантаження з часом збільшиться. Вам знадобиться графічний процесор, який можна масштабувати відповідно до збільшення робочого навантаження. Хмарні графічні процесори можуть допомогти вам у цьому, дозволяючи легко додавати більше графічних процесорів без будь-яких проблем, щоб ви могли виконувати збільшені робочі навантаження. І навпаки, якщо ви хочете зменшити масштаб, це також можливо швидко.
Мінімізує витрати
Замість того, щоб купувати фізичні графічні процесори високої потужності, які коштують неймовірно високо, ви можете орендувати хмарні графічні процесори, які доступні за нижчою ціною на погодинній основі. З вас стягуватиметься плата за кількість годин, протягом яких ви використовували хмарні графічні процесори, на відміну від фізичних, які коштували б вам дорожче, навіть якщо ви ними не користуєтеся багато.
Очищає локальні ресурси
Хмарні графічні процесори не споживають ваші локальні ресурси, на відміну від фізичних графічних процесорів, які займають значну кількість місця на вашому комп’ютері. Не кажучи вже про те, що якщо ви запускаєте масштабну модель ML або візуалізуєте завдання, це сповільнює ваш комп’ютер.
Для цього ви можете передати обчислювальну потужність у хмару, не навантажуючи свій комп’ютер і з легкістю ним користуючись. Просто використовуйте комп’ютер, щоб контролювати все, а не змушувати його виконувати робоче навантаження та обчислювальні завдання.
Економить час
Хмарні графічні процесори дають дизайнерам гнучкість швидкої ітерації зі швидшим часом візуалізації. Ви можете заощадити багато часу, виконавши завдання за лічені хвилини, яке раніше займало години або дні. Таким чином, продуктивність вашої команди значно зросте, тож ви зможете витрачати час на інновації замість візуалізації чи обчислень.
Як графічні процесори допомагають у глибокому навчанні та ШІ?
Глибоке навчання є основою штучного інтелекту. Це передова техніка машинного навчання, яка наголошує на репрезентативному навчанні за допомогою штучних нейронних мереж (ШНМ). Модель глибокого навчання використовується для обробки великих наборів даних або високообчислювальних процесів.
Отже, як з’являються графічні процесори?
Графічні процесори призначені для виконання паралельних обчислень або кількох обчислень одночасно. Графічні процесори можуть використовувати можливості моделі глибокого навчання для прискорення великих обчислювальних завдань.
Оскільки графічні процесори мають багато ядер, вони пропонують чудову паралельну обробку обчислень. Крім того, вони мають вищу пропускну здатність пам’яті для розміщення величезних обсягів даних для систем глибокого навчання. Таким чином, вони широко використовуються для навчання моделей ШІ, візуалізації моделей САПР, ігор із насиченою графікою відеоігор тощо.
Крім того, якщо ви хочете експериментувати з декількома алгоритмами одночасно, ви можете запускати кілька GPU окремо. Це полегшує різні процеси на окремих графічних процесорах без паралелізму. Для цього ви можете використовувати кілька графічних процесорів на різних фізичних машинах або на одній машині для розподілу важких моделей даних.
Як розпочати роботу з хмарним графічним процесором
Початок роботи з хмарними графічними процесорами – це не ракетна наука. Насправді все легко і швидко, якщо ви можете зрозуміти основи. Перш за все, вам потрібно вибрати постачальника хмарних GPU, наприклад, Google Cloud Platform (GCP).
Далі зареєструйтеся в GCP. Тут ви можете скористатися всіма стандартними перевагами, такими як хмарні функції, параметри зберігання, керування базами даних, інтеграція з програмами тощо. Ви також можете використовувати їх Google Colboratory, який працює як Jupyter Notebook, щоб використовувати один GPU БЕЗКОШТОВНО. Нарешті, ви можете почати рендеринг графічних процесорів для вашого випадку використання.
Отже, давайте розглянемо різні варіанти хмарних графічних процесорів для обробки штучного інтелекту та великих робочих навантажень.
Лінод
Лінод пропонує графічні процесори на вимогу для паралельної обробки робочих навантажень, таких як обробка відео, наукові обчислення, машинне навчання, штучний інтелект тощо. Він забезпечує оптимізовані для GPU віртуальні машини з прискоренням ядра NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, RT і використовує потужність CUDA для виконання завдань трасування променів, глибокого навчання та складної обробки.
Перетворіть свої капітальні витрати на операційні витрати, взявши доступ до графічного процесора Linode, щоб використовувати потужність графічного процесора та отримати вигоду від реальної пропозиції хмари. Крім того, Linode дозволяє вам зосередитися на основних компетенціях замість того, щоб турбуватися про апаратне забезпечення.
Графічні процесори Linode усувають бар’єр для їх використання для складних випадків використання, таких як потокове відео, ШІ та машинне навчання. Крім того, ви отримаєте до 4 карток для кожного екземпляра, залежно від потужності, необхідної для прогнозованих 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 і продуктивність FP32 16,3 TFLOPs.
Ціна плану виділеного графічного процесора RTX6000 Plus становить 1,5 дол. США/год.
Paperspace CORE
Зробіть свій організаційний робочий процес надзвичайно потужним за допомогою прискореної обчислювальної інфраструктури нового покоління Paperspace CORE. Він пропонує простий у користуванні та зрозумілий інтерфейс, який забезпечує просту адаптацію, інструменти для співпраці та настільні програми для Mac, Linux та Windows. Використовуйте його для запуску програм із високим попитом завдяки необмеженій обчислювальній потужності.
CORE забезпечує блискавичну мережу, миттєве налаштування, підтримку 3D-додатків і повний API для програмного доступу. Отримайте повне уявлення про свою 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, як-от додавання інтеграції Active Directory або VPN. Ви також можете легко керувати складними мережевими конфігураціями та виконувати завдання швидше за кілька кліків.
Крім того, ви знайдете багато інтеграцій, які є необов’язковими, але корисними у вашій роботі. Отримайте розширені функції безпеки, спільні диски тощо з цією хмарною платформою GPU. Насолоджуйтеся недорогими графічними процесорами, отримуючи освітні знижки, сповіщення про виставлення рахунків, оплату за секунду тощо.
Додайте простоти та швидкості робочого 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 Графічні процесори Google Cloud. Це може допомогти пришвидшити HPC, вибрати широкий спектр графічних процесорів відповідно до ціни та продуктивності та мінімізувати ваше робоче навантаження за допомогою налаштувань машини та гнучкого ціноутворення.
Вони також пропонують багато графічних процесорів, як-от NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 і P100. Крім того, хмарні графічні процесори Google збалансовують пам’ять, процесор, високопродуктивний диск і до 8 графічних процесорів у кожному екземплярі для індивідуального робочого навантаження.
Крім того, ви отримуєте доступ до провідних у галузі мереж, аналітики даних і зберігання. Пристрої GPU доступні лише в певних зонах у деяких регіонах. Ціна залежатиме від регіону, графічного процесора, який ви обираєте, і типу машини. Ви можете розрахувати свою ціну, визначивши свої вимоги в Google Cloud Pricing Calculator.
Крім того, ви можете скористатися такими рішеннями:
Сервіс Elastic GPU
Сервіс Elastic GPU (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 кілька графічних процесорів, таких як NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 і AMD FirePro S7150.
Ви отримаєте такі переваги, як онлайн-сервіси глибокого навчання та навчання, ідентифікація вмісту, розпізнавання зображень і голосу, кодування медіафайлів HD, відеоконференції, ремонт вихідного фільму та 4K/8K HD у прямому ефірі.
Крім того, ви можете отримати такі опції, 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 графічних процесорів 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 графічних процесорів NVIDIA Tesla M40, 96 ГБ пам’яті та 56 vCPU. Він містить 6000 ядер і 24 ГБ пам’яті GPU, що забезпечує 14 TFLOPS одинарної точності. Так само ви знайдете багато екземплярів, таких як GN5, GN5i та GN6.
- EGS підтримує 25 Гбіт/с і до 2 000 000 PPS внутрішньої пропускної здатності мережі для забезпечення максимальної продуктивності мережі, необхідної для обчислювальних вузлів. Він має високошвидкісний локальний кеш, який підключається до SSD або ультрахмарних дисків.
- Високопродуктивні диски NVMe обробляють 230 000 IOPS із затримкою вводу-виводу 200 𝝻с і забезпечують пропускну здатність 1900 Мбіт/с для читання та 1100 Мбіт/с для запису.
Ви можете вибирати з різних варіантів покупки залежно від ваших потреб, щоб отримати ресурси та платити лише за це.
Серія Azure N
Серія Azure N віртуальних машин Azure (VM) мають можливості GPU. Графічні процесори 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 графічним процесором Tesla V100 від NVIDIA.
- Серія ND зосереджена на сценаріях висновків і навчання в основному для глибокого навчання. Він використовує графічні процесори NVIDIA Tesla P40. Останньою версією є NDv2 із графічними процесорами NVIDIA Tesla V100.
- Серія NV зосереджена на віддаленій візуалізації та інших інтенсивних робочих навантаженнях додатків із підтримкою графічного процесора NVIDIA Tesla M60.
- Віртуальні машини NC, NCsv3, NDs і NCsv2 пропонують з’єднання InfiniBand, яке 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 і багато опцій GPU. Оскільки графічний процесор — це додаткова потужність, якої не вистачає центральному процесору, IBM Cloud допомагає вам отримати прямий доступ до більш доступного вибору сервера 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 і пропускна здатність 20 ТБ. Крім того, ви також отримуєте варіанти Intel Xeon 5218 і 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 графічний процесор за початковою ціною 819 доларів США на місяць і віртуальний серверний графічний процесор за початковою ціною 1,95 доларів США за годину.
AWS і NVIDIA
AWS і NVIDIA співпрацювали, щоб постійно створювати економічно ефективні, гнучкі та потужні рішення на основі GPU. Він включає екземпляри Amazon EC2 на базі графічного процесора NVIDIA та такі сервіси, як AWS IoT Greengrass, які розгортаються за допомогою модулів NVIDIA Jetson Nano.
Користувачі використовують AWS і NVIDIA для віртуальних робочих станцій, машинного навчання (ML), послуг IoT і високопродуктивних обчислень. Екземпляри Amazon EC2, які працюють від графічних процесорів NVIDIA, відповідають за забезпечення масштабованої продуктивності. Крім того, використовуйте AWS IoT Greengrass, щоб розширити хмарні сервіси AWS на крайні пристрої на базі NVIDIA.
Графічні процесори NVIDIA A100 Tensor Core живлять екземпляри Amazon EC2 P4d, щоб забезпечити 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 графічного процесора на межі хмари.
OVHcloud
OVHcloud надає хмарні сервери, призначені для обробки великих паралельних навантажень. Графічні процесори мають багато екземплярів, інтегрованих із графічними процесорами NVIDIA Tesla V100, щоб задовольнити потреби глибокого та машинного навчання.
Вони допомагають прискорити обчислення у 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 із прискоренням GPU через повний каталог. Він доставляє одну з чотирьох карт до примірників безпосередньо через PCI Passthrough без будь-якого рівня віртуалізації, щоб присвятити всі повноваження для вашого використання.
Сервіси та інфраструктури OVHcloud сертифіковані за стандартами ISO/IEC 27017, 27001, 27701 і 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).
Крім того, 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 і глибоке навчання — 112 тераФЛОП.
Графічний процесор Lambda
Тренуйте моделі глибокого навчання, машинного навчання та штучного інтелекту Lambda GPU Cloud і масштабувати від машини до загальної кількості віртуальних машин за кілька 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 інформаційної панелі. 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 дає змогу 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 TCO хмари та ніколи не матимете багаторічних зобов’язань. Використовуйте один GPU RTX 6000 із шістьма VCPU, 46 ГБ оперативної пам’яті, 658 ГБ тимчасового сховища лише за 1,25 дол. США/год. Виберіть з багатьох екземплярів відповідно до ваших вимог, щоб отримати ціну за запитом.
Хмара Буття
Отримайте ефективну хмарну платформу GPU за дуже доступною ціною від Хмара Буття. Вони мають доступ до багатьох ефективних центрів обробки даних по всьому світу, з якими вони співпрацюють, щоб запропонувати широкий спектр програм.
Усі служби безпечні, масштабовані, надійні та автоматизовані. Genesis Cloud забезпечує необмежену обчислювальну потужність графічного процесора для візуальних ефектів, машинного навчання, перекодування або зберігання, аналізу великих даних і 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.
Має графічні процесори NVIDIA та AMD різних типів. Крім того, тренуйте нейронну мережу або створюйте анімаційні фільми, використовуючи потужність GPU. Їхні 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 збільшення рівня. Ви також можете заощадити більше завдяки довгостроковим і переважним знижкам.
Висновок 👩🏫
Хмарні графічні процесори створені для забезпечення неймовірної продуктивності, швидкості, масштабування, простору та зручності. Тому подумайте про вибір бажаної хмарної платформи GPU із готовими можливостями, щоб пришвидшити свої моделі глибокого навчання та легко справлятися з робочими навантаженнями ШІ.