S příchodem nových technologií, jako je hluboké učení, AI a ML, jsou cloudová GPU velmi žádaná.
Pokud se vaše organizace zabývá 3D vizualizacemi, strojovým učením (ML), umělou inteligencí (AI) nebo nějakým těžkým výpočtem, hodně záleží na tom, jak provádíte výpočty GPU.
Modely hlubokého učení v organizacích tradičně zabraly značné množství času na školení a výpočetní úlohy. Dříve to zabíjelo jejich čas, stálo je to hodně a nechávalo jim to problémy s úložištěm a prostorem, což snižovalo produktivitu.
GPU nové doby jsou navrženy tak, aby tento problém vyřešily. Nabízejí vysokou efektivitu pro provádění náročných výpočtů a rychlejší trénování vašich modelů AI paralelně.
Podle výzkumu Indigo mohou GPU nabídnout 250krát rychlejší výkon než CPU při trénování neuronových sítí spojených s hlubokým učením.
A s pokrokem cloud computingu nyní máme cloudová GPU, která mění svět datové vědy a dalších nových technologií tím, že nabízejí ještě rychlejší výkon, snadnou údržbu, nižší náklady, rychlé škálování a šetří čas.
Tento článek vás seznámí s koncepty cloudových GPU, jak to souvisí s AI, ML, hlubokým učením a některými z nejlepších cloudových GPU platforem, které můžete najít pro nasazení preferovaného cloudového GPU.
Pojďme začít!
Table of Contents
Co je cloudový GPU?
Abychom porozuměli cloudovému GPU, promluvme si nejprve o GPU.
Jednotka grafického zpracování (GPU) označuje specializovaný elektronický obvod používaný k rychlé změně a manipulaci s pamětí za účelem urychlení vytváření obrázků nebo grafiky.
Moderní GPU nabízejí vyšší efektivitu při manipulaci se zpracováním obrazu a počítačovou grafikou díky své paralelní struktuře než centrální procesorové jednotky (CPU). GPU je zabudováno na základní desce nebo umístěno na grafickou kartu počítače nebo matrici CPU.
Cloud Graphics Units (GPU) jsou počítačové instance s robustní hardwarovou akcelerací, která je užitečná pro spouštění aplikací pro zvládání masivního AI a hloubkového učení v cloudu. Není potřeba, abyste na své zařízení nasadili fyzický GPU.
Některé populární GPU jsou NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce a další.
GPU se používají v:
- Mobilní telefony
- Herní konzole
- Pracovní stanice
- Vestavěné systémy
- Osobní počítače
K čemu se GPU používají:
Zde jsou některé případy použití GPU:
- V AI a ML pro rozpoznávání obrazu
- Výpočty pro 3D počítačovou grafiku a CAD výkresy
- Mapování textur a vykreslování polygonů
- Geometrické výpočty jako 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 bohaté na grafiku
- Rozsáhlé matematické modelování, analytika a hluboké učení, které vyžadují možnosti paralelního zpracování univerzálních GPU.
- Úprava videa, grafický design a tvorba obsahu
Jaké jsou výhody cloudových GPU? 👍
Klíčové výhody používání cloudových GPU jsou:
Vysoce škálovatelné
Pokud chcete rozšířit svou organizaci, její pracovní zátěž se časem zvýší. Budete potřebovat GPU, který se bude moci škálovat s vaším zvýšeným pracovním zatížením. Cloudové GPU vám v tom mohou pomoci tím, že vám umožní snadno přidávat další GPU bez jakýchkoli potíží, abyste mohli zvládnout své zvýšené pracovní zatížení. A naopak, pokud chcete zmenšit, je to také možné rychle.
Minimalizuje náklady
Namísto nákupu fyzických GPU s vysokým výkonem, které stojí neuvěřitelně vysoké, si můžete pronajmout cloudová GPU, která je k dispozici za nižší cenu na hodinu. Bude vám účtován počet hodin používání cloudových GPU, na rozdíl od fyzických, které by vás stály vysoké náklady, i když je příliš nevyužíváte.
Vymaže místní zdroje
Cloudová GPU nespotřebovávají vaše místní zdroje, na rozdíl od fyzických GPU, které zabírají značné množství místa ve vašem počítači. Nemluvě o tom, že pokud spustíte model ML ve velkém měřítku nebo vykreslíte úlohu, zpomalí to váš počítač.
Chcete-li to provést, můžete zvážit outsourcing výpočetního výkonu do cloudu, aniž byste zatěžovali svůj počítač a snadno jej používali. Jednoduše použijte počítač k ovládání všeho, místo abyste na něj vyvíjeli veškerý tlak, aby zvládl pracovní zátěž a výpočetní úkoly.
Šetří čas
Cloudové GPU poskytují návrhářům flexibilitu rychlé iterace s kratší dobou vykreslování. Můžete ušetřit spoustu času dokončením úkolu během několika minut, který dříve trval hodiny nebo dny. Produktivita vašeho týmu se tedy výrazně zvýší, takže můžete investovat čas do inovací místo vykreslování nebo výpočtů.
Jak GPU pomáhají při hlubokém učení a umělé inteligenci?
Hluboké učení je základem umělé inteligence. Jde o pokročilou techniku ML, která klade důraz na reprezentativní učení pomocí umělých neuronových sítí (ANN). Model hlubokého učení se používá ke zpracování velkých datových sad nebo vysoce výpočetních procesů.
Jak se tedy GPU dostanou do obrazu?
GPU jsou navrženy tak, aby prováděly paralelní výpočty nebo více výpočtů současně. GPU mohou využít schopnosti modelu hlubokého učení k urychlení velkých výpočetních úloh.
Protože GPU mají mnoho jader, nabízejí vynikající výpočty s paralelním zpracováním. Kromě toho mají větší šířku pásma paměti, aby pojaly obrovské množství dat pro systémy hlubokého učení. Proto se široce používají pro trénování modelů AI, vykreslování modelů CAD, hraní videoher bohatých na grafiku a další.
Navíc, pokud chcete experimentovat s více algoritmy současně, můžete provozovat mnoho GPU samostatně. Usnadňuje různé procesy na samostatných GPU bez paralelismu. K tomu můžete použít více GPU na různých fyzických počítačích nebo v jednom počítači k distribuci těžkých datových modelů.
Jak můžete začít s cloudovým GPU
Začít s cloudovými GPU není žádná velká věda. Ve skutečnosti je vše snadné a rychlé, pokud rozumíte základům. Nejprve si musíte vybrat poskytovatele cloudového GPU, například Google Cloud Platform (GCP).
Dále se zaregistrujte do GCP. Zde můžete využít všech standardních výhod s tím spojených, jako jsou cloudové funkce, možnosti úložiště, správa databází, integrace s aplikacemi a další. Můžete také použít jejich službu Google Colboratory, která funguje jako Jupyter Notebook, k použití jednoho GPU ZDARMA. Nakonec můžete začít vykreslovat GPU pro váš případ použití.
Pojďme se tedy podívat na různé možnosti, které máte pro cloudová GPU pro zvládnutí umělé inteligence a masivního zatížení.
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 jádra a využívá výkon CUDA k provádění pracovních zátěží ray tracing, hlubokého učení a komplexního zpracování.
Proměňte své kapitálové výdaje v provozní náklady tím, že získáte přístup od Linode GPU, abyste využili výkon GPU a těžili z nabídky skutečné hodnoty cloudu. Linode vám navíc umožňuje soustředit se na klíčové kompetence místo toho, abyste se museli starat o hardware.
Linode GPU eliminují překážku pro jejich využití pro komplexní případy použití, jako je streamování videa, AI a strojové učení. Navíc získáte až 4 karty pro každou instanci, v závislosti na výkonu, který potřebujete pro plánované pracovní zatížení.
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 plus RTX6000 GPU je 1,5 $ za hodinu.
Paperspace JÁDRO
Rozšiřte pracovní tok vaší organizace pomocí zrychlené výpočetní infrastruktury nové generace Paperspace JÁDRO. Nabízí snadno použitelné a přímočaré rozhraní, které poskytuje jednoduchou integraci, nástroje pro spolupráci a desktopové aplikace pro Mac, Linux a Windows. Použijte jej ke spouštění vysoce náročných aplikací s neomezeným výpočetním výkonem.
CORE poskytuje bleskově rychlou síť, okamžité zřizování, podporu 3D aplikací a plné API pro programový přístup. Získejte kompletní přehled o vaší infrastruktuře s jednoduchým a intuitivním GUI na jednom místě. Navíc získáte vynikající kontrolu s rozhraním pro správu CORE, které obsahuje robustní nástroje a umožňuje filtrovat, třídit, připojovat nebo vytvářet stroje, sítě a uživatele.
Výkonná konzola pro správu CORE provádí úkoly rychle, jako je přidání integrace Active Directory nebo VPN. Můžete také snadno spravovat složité konfigurace sítě a dokončit věci rychleji pomocí několika kliknutí.
Kromě toho najdete mnoho integrací, které jsou volitelné, ale užitečné ve vaší práci. Získejte pokročilé funkce zabezpečení, sdílené disky a další s touto cloudovou platformou GPU. Užijte si levné GPU tím, že získáte slevy na vzdělávání, upozornění na fakturaci, fakturaci za sekundu atd.
Přidejte jednoduchost a rychlost k pracovnímu postupu za počáteční cenu 0,07 $/hod.
GPU Google Cloud
Získejte vysoce výkonná GPU pro vědecké výpočty, 3D vizualizaci a strojové učení GPU Google Cloud. Může pomoci urychlit HPC, vybrat širokou škálu GPU tak, aby odpovídala cenovým úrovním a výkonu, a minimalizovat vaši pracovní zátěž pomocí přizpůsobení strojů a flexibilních cen.
Nabízejí také mnoho GPU jako NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 a P100. GPU Google Cloud navíc vyvažují paměť, procesor, vysoce výkonný disk a až 8 GPU v každém případě pro individuální pracovní zatížení.
Navíc získáte přístup k špičkovým sítím, analýze dat a úložišti. Zařízení GPU jsou dostupná pouze ve specifických zónách v některých regionech. Cena bude záviset na regionu, zvoleném GPU a typu stroje. Cenu si můžete vypočítat definováním svých požadavků v Google Cloud Pricing Calculator.
Případně můžete použít tato 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 používá 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 4K/8K HD.
Kromě toho získáte možnosti, jako je vykreslování videa, výpočetní finance, předpověď klimatu, simulace kolizí, genetické inženýrství, nelineární úpravy, aplikace pro distanční vzdělávání a inženýrský design.
- Instance GA1 poskytuje až 4 GPU AMD FirePro S7150, 160 GB paměti a 56 vCPU. Obsahuje 8192 jader a 32 GB GPU paměti, která pracuje paralelně a poskytuje 15 TFLOPS jednoduché přesnosti a jeden TFLOPS dvojnásobné přesnosti.
- Instance GN4 poskytuje až 2 GPU NVIDIA Tesla M40, 96 GB paměti a 56 vCPU. Obsahuje 6000 jader a 24 GB GPU paměti, která poskytuje 14 TFLOPS s jednoduchou přesností. Podobně najdete mnoho příkladů, jako jsou GN5, GN5i a GN6.
- EGS interně podporuje 25 Gbit/s a až 2 000 000 PPS šířky pásma sítě pro zajištění maximálního síťového výkonu potřebného pro výpočetní uzly. Má vysokorychlostní místní mezipaměť, která je připojena k SSD nebo ultra cloudovým diskům.
- Vysoce výkonné disky NVMe zvládnou 230 000 IOPS s I/O latencí 200 𝝻s a poskytují 1900 Mbit/s šířku pásma pro čtení a 1100 Mbit/s pro zápis.
Můžete si vybrat z různých možností nákupu na základě vašich potřeb, abyste získali zdroje a zaplatili pouze za to.
Řada Azure N
Řada Azure N virtuálních počítačů Azure (VM) mají funkce GPU. GPU jsou ideální pro grafické a výpočetně náročné pracovní zátěže a pomáhají uživatelům připravit inovace prostřednictvím různých scénářů, jako je hluboké učení, prediktivní analytika a vzdálená vizualizace.
Různé řady N mají samostatné nabídky pro konkrétní pracovní zatížení.
- Řada NC se zaměřuje na vysoce výkonné strojové učení a výpočetní zátěž. Nejnovější verze je NCsv3, která obsahuje grafický procesor NVIDIA NVIDIA Tesla V100.
- Řada ND se zaměřuje na odvození a scénáře školení v podstatě pro hluboké učení. Využívá GPU NVIDIA Tesla P40. Nejnovější verze je NDv2, která obsahuje GPU NVIDIA Tesla V100.
- Řada NV se zaměřuje na vzdálenou vizualizaci a další intenzivní aplikační zátěže podporované 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, vykreslování grafiky, střih videa, hraní her atd.
IBM Cloud
IBM Cloud nabízí flexibilitu, výkon a mnoho možností GPU. Vzhledem k tomu, že GPU je dodatečný výkon, který CPU postrádá, IBM Cloud vám pomůže získat přímý přístup k dostupnějšímu výběru serveru pro bezproblémovou integraci s architekturou IBM Cloud, aplikacemi a rozhraními API spolu s distribuovanou sítí datových center po celém světě.
- Získáte možnosti holého kovu serveru GPU, jako je Intel Xeon 4210, grafická karta NVIDIA T4, 20 jader, 32 GB RAM, 2,20 GHz a šířka pásma 20 TB. Podobně získáte také možnosti Intel Xeon 5218 a Intel Xeon 6248.
- Pro virtuální servery získáte AC1,8×60, který má osm vCPU, 60 GB RAM, 1 x P100 GPU. Zde také získáte možnosti AC2,8×60 a AC2,8×60.
Získejte GPU holého kovového serveru za počáteční cenu 819 USD/měsíc a GPU virtuálního serveru za počáteční cenu 1,95 USD/hodinu.
AWS a NVIDIA
AWS a NVIDIA spolupracovali na nepřetržitém poskytování cenově efektivních, flexibilních a výkonných řešení založených na GPU. Zahrnuje instance Amazon EC2 napájené NVIDIA GPU a služby jako AWS IoT Greengrass, které se nasazují s moduly NVIDIA Jetson Nano.
Uživatelé používají AWS a NVIDIA pro virtuální pracovní stanice, strojové učení (ML), služby IoT a vysoce výkonné výpočty. Instance Amazon EC2, které napájejí GPU NVIDIA, jsou zodpovědné za poskytování škálovatelného výkonu. Kromě toho použijte AWS IoT Greengrass k rozšíření cloudových služeb AWS na okrajová zařízení založená na NVIDIA.
GPU NVIDIA A100 Tensor Core pohání instance Amazon EC2 P4d, aby poskytovaly špičkové sítě s nízkou latencí a vysokou propustností. Podobně najdete mnoho dalších instancí pro konkrétní scénáře, jako je Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4 atd.
Požádejte o zkušební verzi ZDARMA a vyzkoušejte výkon GPU až na hranici cloudu.
OVHcloud
OVHcloud poskytuje cloudové servery, které jsou navrženy tak, aby zpracovávaly masivní paralelní pracovní zátěže. GPU mají mnoho instancí integrovaných s grafickými procesory NVIDIA Tesla V100, aby vyhovovaly potřebám hlubokého učení a strojového učení.
Pomáhají urychlit výpočty v oblasti grafických počítačů i umělé inteligence. OVH spolupracuje s NVIDIA, aby nabídla nejlepší GPU akcelerovanou platformu pro vysoce výkonné výpočty, AI a hluboké učení.
Použijte nejpřímější způsob nasazení a údržby GPU akcelerovaných kontejnerů prostřednictvím kompletního katalogu. Dodává jednu ze čtyř karet do instancí přímo přes PCI Passthrough bez jakékoli virtualizační vrstvy, aby věnoval všechny síly vašemu použití.
Služby a infrastruktury OVHcloud jsou certifikovány ISO/IEC 27017, 27001, 27701 a 27018. Certifikace naznačují, že OVHcloud má systém řízení bezpečnosti informací (ISMS) pro správu zranitelností, implementaci kontinuity podnikání, řízení rizik a implementaci systému řízení informací o soukromí (PIMS).
Kromě toho má NVIDIA Tesla V100 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 Lambda GPU Cloud a škálovat z počítače na celkový počet virtuálních počítačů pomocí několika kliknutí. Získejte předinstalované hlavní rámce a nejnovější verzi sady lambda, která obsahuje ovladače CUDA a rámce pro hluboké učení.
Získejte přístup k vyhrazenému vývojovému prostředí Jupyter Notebook pro každý počítač rychle z řídicího panelu. Použijte SSH přímo s jedním z klíčů SSH nebo se připojte přes webový terminál v cloudovém řídicím panelu pro přímý přístup.
Každá instance podporuje maximálně 10 Gb/s šířky pásma mezi uzly, což umožňuje rozptýlené školení s rámcemi jako Horovod. Můžete také ušetřit čas při optimalizaci modelu škálováním na počet GPU v jedné nebo mnoha instancích.
S Lambda GPU Cloud můžete dokonce ušetřit 50 % na počítači, snížit TCO cloudu a nikdy nezískáte víceleté závazky. Použijte jeden GPU RTX 6000 se šesti VCPU, 46 GiB RAM, 658 GiB dočasným úložištěm za pouhých 1,25 $/hodinu. Vyberte si z mnoha instancí podle svých požadavků a získejte cenu na vyžádání pro své použití.
Genesis Cloud
Získejte efektivní cloudovou platformu GPU za velmi dostupnou cenu Genesis Cloud. Mají přístup k mnoha efektivním datovým centrům po celém světě, se kterými spolupracují na nabídce široké škály aplikací.
Všechny služby jsou bezpečné, škálovatelné, robustní a automatizované. Genesis Cloud poskytuje neomezený výpočetní výkon GPU pro vizuální efekty, strojové učení, překódování nebo ukládání, analýzu velkých dat a mnoho dalších.
Genesis Cloud nabízí mnoho bohatých funkcí ZDARMA, jako jsou snímky pro ukládání vaší práce, skupiny zabezpečení pro síťový provoz, objemy úložiště pro velké datové sady, FastAI, PyTorch, předkonfigurované obrázky a veřejné API pro TensorFlow.
Má GPU NVIDIA a AMD různých typů. Kromě toho trénujte neuronovou síť nebo generujte animované filmy využitím výkonu GPU. Jejich datová centra využívají 100 % obnovitelné energie z geotermálních zdrojů, aby se snížily emise uhlíku.
Jejich cena je o 85 % nižší než u jiných poskytovatelů, protože budete platit za minutové zvýšení úrovně. Více ušetřit můžete také díky dlouhodobým a předkupním slevám.
Závěr 👩🏫
Cloudová GPU jsou navržena tak, aby nabízela neuvěřitelný výkon, rychlost, škálování, prostor a pohodlí. Zvažte proto výběr preferované cloudové platformy GPU s předinstalovanými funkcemi, abyste urychlili své modely hlubokého učení a snadno zvládli pracovní zátěž AI.