10 nejlepších cloudových GPU platforem pro AI a masivní pracovní zátěž

Význam Cloudových GPU v Dnešní Době

S rozvojem moderních technologií, jako je hluboké učení, umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML), se cloudová grafická procesorová jednotka (GPU) stává klíčovou součástí mnoha technologických řešení.

Pokud se vaše organizace věnuje 3D vizualizacím, ML, AI nebo jakýmkoli náročným výpočetním úlohám, efektivita vašich GPU výpočtů má zásadní význam.

Tradiční metody trénování modelů hlubokého učení byly časově náročné a vyžadovaly obrovské výpočetní kapacity. Tato náročnost vedla k prodlevám, vysokým nákladům a problémům s úložištěm, což snižovalo celkovou produktivitu.

Nové generace GPU jsou navrženy tak, aby tyto problémy řešily. Nabízejí vysokou efektivitu při zpracování náročných výpočtů a umožňují rychlejší a paralelní trénování modelů AI.

Výzkumy společnosti Indigo naznačují, že GPU mohou nabídnout až 250krát rychlejší výpočetní výkon než tradiční CPU při trénování neuronových sítí v oblasti hlubokého učení.

Díky pokroku v cloud computingu máme nyní k dispozici cloudové GPU, které mění svět datové vědy a dalších moderních technologií. Nabízejí ještě vyšší výkon, jednoduchou údržbu, nižší náklady, rychlou škálovatelnost a úsporu času.

Tento článek vám přiblíží koncept cloudových GPU a jejich spojení s AI, ML, hlubokým učením. Představíme vám také několik předních platforem cloudových GPU, které můžete využít pro implementaci vašeho preferovaného řešení.

Začněme!

Co Je Cloudové GPU?

Pro lepší pochopení cloudových GPU si nejprve objasněme, co je samotné GPU.

Grafická procesorová jednotka (GPU) je specializovaný elektronický obvod určený k rychlé transformaci a manipulaci s pamětí pro urychlení vytváření obrazů nebo grafiky.

Díky své paralelní struktuře nabízejí moderní GPU vyšší efektivitu při manipulaci se zpracováním obrazu a počítačovou grafikou než centrální procesorové jednotky (CPU). GPU může být integrováno na základní desce nebo umístěno na grafické kartě počítače či v procesorové matrici.

Cloudové grafické jednotky (GPU) jsou výpočetní instance s robustní hardwarovou akcelerací, které jsou ideální pro spouštění aplikací, jež zpracovávají masivní AI a hluboké učení v cloudu. To eliminuje potřebu instalovat fyzické GPU do vašeho zařízení.

Mezi známé výrobce GPU patří NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce a další.

GPU se používají v:

• Mobilních telefonech
• Herních konzolích
• Pracovních stanicích
• Vestavěných systémech
• Osobních počítačích

K čemu se GPU Používají?

Zde jsou uvedeny některé příklady využití GPU:

• V AI a ML pro rozpoznávání obrazu
• Výpočty pro 3D počítačovou grafiku a CAD kreslení
• Mapování textur a vykreslování polygonů
• Geometrické výpočty, jako jsou translace a rotace vrcholů do souřadnicových systémů
• Podpora programovatelných shaderů pro manipulaci s texturami a vrcholy
• Kódování, dekódování a streamování videa s akcelerací GPU
• Herní a cloudové hry s bohatou grafikou
• Rozsáhlé matematické modelování, analýza a hluboké učení, které vyžadují možnosti paralelního zpracování univerzálních GPU.
• Úprava videa, grafický design a tvorba obsahu

Jaké jsou Výhody Cloudových GPU? 👍

Hlavní výhody používání cloudových GPU jsou:

Vysoká Škálovatelnost

S růstem vaší organizace se bude zvyšovat i pracovní zátěž. Proto budete potřebovat GPU, které se dokážou škálovat podle rostoucích nároků. Cloudové GPU vám s tím mohou pomoci, protože umožňují snadné přidávání dalších GPU bez jakýchkoli komplikací, abyste zvládli zvýšenou zátěž. Stejně tak je možné rychle i redukovat jejich počet.

Minimalizace Nákladů

Namísto nákupu vysoce výkonných fyzických GPU, které jsou finančně náročné, si můžete pronajmout cloudové GPU za nižší hodinovou sazbu. Platíte pouze za dobu, kdy cloudové GPU skutečně používáte, což je výhodnější než u fyzických GPU, u kterých platíte i když je nevyužíváte.

Uvolnění Místních Zdrojů

Cloudové GPU nezatěžují vaše místní zdroje, na rozdíl od fyzických GPU, které zabírají v počítači značné místo. Navíc, pokud spustíte rozsáhlý model ML nebo náročnou renderovací úlohu, může to váš počítač výrazně zpomalit.

Řešením je outsourcovat výpočetní výkon do cloudu a využívat jej bez nutnosti zatěžovat váš vlastní počítač. Můžete jej používat k ovládání všech procesů, aniž by byl vystaven tlaku výpočetních úkolů.

Úspora Času

Cloudové GPU poskytují designérům flexibilitu v podobě rychlých iterací s kratší dobou renderování. Úlohy, které dříve trvaly hodiny nebo dny, tak lze dokončit během několika minut. Produktivita vašeho týmu se výrazně zvýší, takže se můžete věnovat inovacím místo zdlouhavému renderování nebo výpočtům.

Jak GPU Pomáhají v Hlubokém Učení a Umělé Inteligenci?

Hluboké učení je základem umělé inteligence. Jde o pokročilou techniku ML, která se zaměřuje na reprezentativní učení s využitím umělých neuronových sítí (ANN). Model hlubokého učení se používá ke zpracování velkých datových sad nebo pro vysoce výpočetní procesy.

A kde se v tom všem uplatní GPU?

GPU jsou navrženy k paralelnímu provádění výpočtů, tedy k provádění více výpočtů současně. GPU tak mohou urychlit náročné výpočetní úlohy modelů hlubokého učení.

Díky velkému počtu jader nabízejí GPU vynikající výpočetní výkon s paralelním zpracováním. Navíc mají větší šířku pásma paměti, aby zvládly obrovská množství dat potřebných pro systémy hlubokého učení. Proto se široce používají pro trénování modelů AI, renderování CAD modelů, hraní videoher s bohatou grafikou a další aplikace.

Pokud navíc chcete experimentovat s více algoritmy současně, můžete používat mnoho GPU samostatně. To usnadňuje různé procesy na oddělených GPU bez paralelismu. K distribuci těžkých datových modelů můžete využít více GPU na různých fyzických počítačích nebo v rámci jednoho počítače.

Jak Začít s Cloudovým GPU?

Začít používat cloudové GPU není nic složitého. Ve skutečnosti je celý proces rychlý a snadný, pokud rozumíte základním principům. Nejprve je nutné zvolit poskytovatele cloudových GPU, například Google Cloud Platform (GCP).

Následně se registrujete u GCP, čímž získáte přístup k jejich standardním funkcím, jako jsou cloudové služby, úložiště, správa databází, integrace s aplikacemi a další. Můžete také využít službu Google Colaboratory, která funguje jako Jupyter Notebook, a používat jedno GPU ZDARMA. Nakonec můžete začít renderovat GPU pro vaši konkrétní aplikaci.

Nyní se podívejme na různé možnosti cloudových GPU, které máte k dispozici pro zvládnutí umělé inteligence a náročných výpočetních úloh.

Linode

Linode nabízí GPU na vyžádání pro paralelní zpracování úloh, jako je zpracování videa, vědecké výpočty, strojové učení, AI a další. Poskytuje virtuální počítače optimalizované pro GPU, akcelerované pomocí NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, RT jader, a využívá výkon CUDA k provádění úloh v oblasti ray tracing, hlubokého učení a komplexního zpracování.

Přeměňte své kapitálové výdaje na provozní náklady tím, že získáte přístup k Linode GPU, abyste využili jejich výkonu a těžili z nabídky skutečné hodnoty cloudu. Navíc se s Linode můžete soustředit na hlavní kompetence namísto starostí o hardware.

Linode GPU eliminují překážky v jejich využití pro komplexní aplikace, jako je streamování videa, AI a strojové učení. V závislosti na potřebném výkonu pro plánovanou pracovní zátěž můžete získat až 4 karty pro každou instanci.

Quadro RTX 6000 má 4 608 jader CUDA, 576 jader Tensor, 72 jader RT, 24 GB GDDR6 GPU paměti, 84T RTX-OPS, 10 Giga Rays/sec Rays Cast a FP32 výkon 16,3 TFLOPs.

Cena za vyhrazený plán s RTX6000 GPU je 1,5 $ za hodinu.

Paperspace CORE

Rozšiřte pracovní tok vaší organizace pomocí zrychlené výpočetní infrastruktury nové generace Paperspace CORE. Nabízí jednoduché a intuitivní rozhraní s snadnou integrací, nástroji pro spolupráci a desktopovými aplikacemi pro Mac, Linux a Windows. Použijte jej pro spouštění vysoce náročných aplikací s neomezeným výpočetním výkonem.

CORE nabízí bleskově rychlou síť, okamžité zřizování, podporu 3D aplikací a kompletní API pro programový přístup. Získejte kompletní přehled o vaší infrastruktuře s jednoduchým a intuitivním GUI na jednom místě. Navíc s rozhraním pro správu CORE získáte vynikající kontrolu díky robustním nástrojům, které umožňují filtrovat, řadit, připojovat nebo vytvářet stroje, sítě a uživatele.

Výkonná konzole pro správu CORE provádí úkoly, jako je přidání integrace Active Directory nebo VPN, rychle a efektivně. Navíc můžete snadno spravovat složité konfigurace sítě a dokončovat úkoly rychleji díky několika kliknutím.

Kromě toho najdete spoustu integrací, které jsou volitelné, ale užitečné pro vaši práci. Získejte pokročilé funkce zabezpečení, sdílené disky a další výhody s touto cloudovou platformou GPU. Můžete si užít i levné GPU díky slevám pro studenty, upozornění na fakturaci, fakturaci za sekundu atd.

Zjednodušte a zrychlete svůj pracovní postup za počáteční cenu 0,07 $ za hodinu.

Google Cloud GPU

Získejte vysoce výkonné GPU pro vědecké výpočty, 3D vizualizaci a strojové učení s Google Cloud GPU. Platforma vám může pomoci urychlit HPC, vybrat si z široké škály GPU podle cenové úrovně a výkonu a minimalizovat vaši pracovní zátěž díky přizpůsobení strojů a flexibilním cenám.

Nabízejí také různé GPU, jako jsou NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 a P100. Google Cloud GPU navíc vyvažují paměť, procesor, vysoce výkonný disk a až 8 GPU v každé instanci pro individuální pracovní zátěž.

Dále získáte přístup ke špičkovým sítím, analýze dat a úložišti. Zařízení GPU jsou dostupná pouze ve specifických zónách v některých regionech. Cena se bude odvíjet od regionu, vybraného GPU a typu stroje. Výpočet ceny si můžete provést definováním svých požadavků v kalkulačce cen Google Cloud.

Alternativně můžete použít následující řešení:

Elastická Služba GPU

Elastická služba GPU (EGS) poskytuje paralelní a výkonné výpočetní schopnosti s technologií GPU. Je ideální pro mnoho scénářů, jako je zpracování videa, vizualizace, vědecké výpočty a hluboké učení. EGS využívá několik GPU, jako je NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 a AMD FirePro S7150.

Získáte výhody jako jsou online služby a školení hlubokého učení, identifikace obsahu, rozpoznávání obrazu a hlasu, kódování HD médií, videokonference, oprava zdrojového filmu a živé vysílání v kvalitě 4K/8K HD.

Kromě toho získáte možnosti, jako je renderování videa, výpočetní finance, předpověď klimatu, simulace kolizí, genetické inženýrství, nelineární úpravy, aplikace pro distanční vzdělávání a inženýrský design.

• Instance GA1 nabízí až 4 GPU AMD FirePro S7150, 160 GB paměti a 56 vCPU. Zahrnuje 8192 jader a 32 GB GPU paměti, které pracují paralelně a poskytují 15 TFLOPS jednoduché přesnosti a jeden TFLOPS dvojnásobné přesnosti.
• Instance GN4 nabízí až 2 GPU NVIDIA Tesla M40, 96 GB paměti a 56 vCPU. Zahrnuje 6000 jader a 24 GB GPU paměti, která poskytuje 14 TFLOPS s jednoduchou přesností. Podobně najdete i mnoho dalších instancí, jako jsou GN5, GN5i a GN6.
• EGS interně podporuje šířku pásma sítě 25 Gbit/s a až 2 000 000 PPS, aby zajistila maximální síťový výkon potřebný pro výpočetní uzly. Má vysokorychlostní lokální mezipaměť připojenou k SSD nebo ultra cloudovým diskům.
• Vysoce výkonné disky NVMe zvládnou 230 000 IOPS s latencí I/O 200 𝝻s a poskytují šířku pásma 1900 Mbit/s pro čtení a 1100 Mbit/s pro zápis.

Můžete si vybrat z různých možností nákupu podle vašich potřeb, získat zdroje a platit pouze za to, co skutečně využíváte.

Řada Azure N

Řada Azure N virtuálních počítačů (VM) Azure nabízí funkce GPU. GPU jsou ideální pro grafické a výpočetně náročné pracovní zátěže a pomáhají uživatelům inovovat v různých scénářích, jako je hluboké učení, prediktivní analýza a vzdálená vizualizace.

Různé řady N nabízejí specifická řešení pro konkrétní pracovní zatížení.

• Řada NC se zaměřuje na vysoce výkonné strojové učení a výpočetní zátěže. Nejnovější verze je NCsv3, která obsahuje GPU NVIDIA Tesla V100.
• Řada ND se zaměřuje na odvozování a trénink v oblasti hlubokého učení. Využívá GPU NVIDIA Tesla P40. Nejnovější verzí je NDv2 s GPU NVIDIA Tesla V100.
• Řada NV se zaměřuje na vzdálenou vizualizaci a další intenzivní aplikační zátěže, které podporují GPU NVIDIA Tesla M60.
• Virtuální počítače NC, NCsv3, ND a NCsv2 nabízejí propojení InfiniBand, které umožňuje škálování výkonu. Zde získáte výhody, jako je hluboké učení, renderování grafiky, střih videa, hraní her atd.

IBM Cloud

IBM Cloud nabízí flexibilitu, výkon a mnoho možností GPU. Vzhledem k tomu, že GPU poskytuje dodatečný výkon, který CPU postrádá, IBM Cloud vám pomůže získat přímý přístup k výběru serverů s výhodnější cenou, bezproblémovou integrací s architekturou IBM Cloud, aplikacemi a API, a rozsáhlou sítí datových center po celém světě.

• Získáte možnosti serverů GPU typu bare metal, jako je Intel Xeon 4210, grafická karta NVIDIA T4, 20 jader, 32 GB RAM, 2,20 GHz a šířka pásma 20 TB. Podobně jsou k dispozici i možnosti Intel Xeon 5218 a Intel Xeon 6248.
• Pro virtuální servery můžete využít konfiguraci AC1,8x60 s osmi vCPU, 60 GB RAM a 1 x P100 GPU. K dispozici jsou také konfigurace AC2,8x60 a AC2,8x60.

Získejte server GPU typu bare metal za počáteční cenu 819 USD/měsíc a virtuální server GPU za počáteční cenu 1,95 USD/hodinu.

AWS a NVIDIA

AWS a NVIDIA spolupracují na poskytování cenově efektivních, flexibilních a výkonných řešení založených na GPU. Společně nabízejí instance Amazon EC2 s GPU NVIDIA a služby jako AWS IoT Greengrass, které se nasazují s moduly NVIDIA Jetson Nano.

Uživatelé využívají AWS a NVIDIA pro virtuální pracovní stanice, strojové učení (ML), služby IoT a vysoce výkonné výpočty. Instance Amazon EC2 s GPU NVIDIA zajišťují škálovatelný výkon. Kromě toho můžete využít AWS IoT Greengrass pro rozšíření cloudových služeb AWS na okrajová zařízení s technologií NVIDIA.

GPU NVIDIA A100 Tensor Core pohání instance Amazon EC2 P4d a poskytuje špičkové sítě s nízkou latencí a vysokou propustností. Dále jsou k dispozici i další instance pro specifické scénáře, jako je Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4 atd.

Požádejte o ZDARMA zkušební verzi a vyzkoušejte výkon GPU až na hranici cloudu.

OVHcloud

OVHcloud nabízí cloudové servery, které jsou navrženy pro zpracování masivních paralelních pracovních zátěží. GPU mají mnoho instancí s grafickými procesory NVIDIA Tesla V100, které vyhovují potřebám hlubokého učení a strojového učení.

Pomáhají urychlit výpočty v oblasti grafického i umělé inteligence. OVH spolupracuje s NVIDIA a nabízí nejlepší GPU akcelerovanou platformu pro vysoce výkonné výpočty, AI a hluboké učení.

Využijte nejjednodušší způsob implementace a správy kontejnerů s akcelerací GPU prostřednictvím kompletního katalogu. Platforma nabízí jednu ze čtyř karet přímo do instancí přes PCI Passthrough bez jakékoli virtualizační vrstvy, čímž maximálně využívá výkon vašeho nasazení.

Služby a infrastruktury OVHcloud jsou certifikovány dle norem ISO/IEC 27017, 27001, 27701 a 27018. Tyto certifikace prokazují, že OVHcloud má systém řízení bezpečnosti informací (ISMS) pro správu zranitelností, implementaci kontinuity podnikání, řízení rizik a systém řízení informací o soukromí (PIMS).

Navíc NVIDIA Tesla V100 nabízí mnoho cenných funkcí, jako je PCIe 32 GB/s, kapacita 16 GB HBM2, šířka pásma 900 GB/s, dvojitá přesnost – 7 teraFLOP, jednoduchá přesnost – 14 teraFLOP a hluboké učení – 112 teraFLOP.

Lambda GPU

Trénujte hluboké učení, ML a modely umělé inteligence s Lambda GPU Cloud a škálujte od jednoho počítače na celkový počet virtuálních počítačů pomocí několika kliknutí. Získáte předinstalované hlavní rámce a nejnovější verzi sady lambda, která zahrnuje ovladače CUDA a rámce pro hluboké učení.

Získejte přístup k vyhrazenému vývojovému prostředí Jupyter Notebook pro každý počítač rychle z ovládacího panelu. Využijte SSH přímo s jedním z SSH klíčů nebo se připojte přes webový terminál v cloudu pro přímý přístup.

Každá instance podporuje maximální šířku pásma 10 Gb/s mezi uzly, což umožňuje distribuované trénování pomocí rámců, jako je Horovod. Můžete také ušetřit čas optimalizací modelu škálováním na počet GPU v jedné nebo mnoha instancích.

S Lambda GPU Cloud můžete ušetřit až 50 % na výpočetní kapacitě, snížit celkové náklady na cloud a nezískáváte dlouhodobé závazky. Použijte jedno GPU RTX 6000 se šesti vCPU, 46 GiB RAM a 658 GiB dočasným úložištěm za pouhých 1,25 $/hodinu. Vyberte si z mnoha instancí podle svých požadavků a získejte cenu na vyžádání pro vaše použití.

Genesis Cloud

Získejte efektivní cloudovou platformu GPU za velmi dostupnou cenu s Genesis Cloud. Spolupracují s mnoha efektivními datovými centry po celém světě a nabízejí širokou škálu aplikací.

Všechny služby jsou bezpečné, škálovatelné, robustní a automatizované. Genesis Cloud poskytuje neomezený výpočetní výkon GPU pro vizuální efekty, strojové učení, překódování nebo ukládání dat, analýzu velkých dat a mnoho dalších aplikací.

Genesis Cloud nabízí mnoho bohatých funkcí ZDARMA, jako jsou snímky pro ukládání vaší práce, bezpečnostní skupiny pro síťový provoz, objemy úložiště pro velké datové sady, FastAI, PyTorch, předkonfigurované obrázky a veřejné API pro TensorFlow.

Disponuje GPU NVIDIA a AMD různých typů. Kromě toho můžete trénovat neuronovou síť nebo generovat animované filmy s maximálním využitím výkonu GPU. Jejich datová centra využívají 100 % obnovitelné energie z geotermálních zdrojů, čímž se snižují emise uhlíku.

Ceny jsou až o 85 % nižší než u jiných poskytovatelů, protože platíte za minutové intervaly. Můžete ušetřit ještě více díky dlouhodobým a předkupním slevám.

Závěr 👩‍🏫

Cloudové GPU jsou navrženy tak, aby poskytovaly neuvěřitelný výkon, rychlost, škálovatelnost, úsporu prostoru a pohodlí. Doporučujeme proto zvážit výběr preferované cloudové platformy GPU s předinstalovanými funkcemi, abyste zrychlili vaše modely hlubokého učení a snadno zvládli pracovní zátěž umělé inteligence.