Графічний процесор (GPU), який спочатку з'явився для покращення візуальної графіки комп'ютера, сьогодні став ключовим компонентом досліджень з використанням AI, 3D-моделювання, розробки відеоігор, проєктування, будівництва тощо.

Що таке GPU cloud

Хмара з графічними ядрами (GPU) ― це публічна хмара (IaaS) з обчислювальними ресурсами: оперативною пам’яттю, місцем у сховищах різних типів, процесорними та графічними ядрами. Наявність графічних ядер допомагає вирішити завдання, що вимагають підвищених обчислювальних потужностей.

GPU розшифровується як графічний процесор або прискорювач, який можна встановити на сервер. Це спрощує роботу компаній з графічними додатками та контентом. Обробка даних за допомогою GPU Cloud відбувається швидше, тому що аналіз великих об’ємів різних даних ведеться одночасно, паралельно та великою кількістю потоків. Графічне ядро може виконати у 10-14 разів більше операцій, ніж процесорні ядра (CPU). І обробка даних обходиться дешевше. Щоб зробити один і той самий обсяг розрахунків, необхідно виділити та оплатити більше процесорних ядер, ніж графічних.

Рішення підходить для різних сегментів бізнесу:

• IT-компаній;
• компаній, що займаються проєктуванням та моделюванням;
• підприємств, які використовують VDI;
• агрокомпаній, які застосовують IoT;
• ритейлу;
• мобільних операторів;
• наукових інститутів.

Для яких задач хмара з відеокартами ― must have

Якщо хоч один із пунктів, перечислених нижче, характеризує сферу діяльності вашої компанії, то вам корисно задуматися про впровадження цього рішення.

3D-моделювання

Оренда GPU-сервера дозволить швидко запускати складні графічні додатки та здійснювати комплексну розробку.

Проєктування, архітектура та будівництво

Хмарні обчислення дозволяють займатися графічним дизайном на будь-яких пристроях, надійно зберігати та передавати файли, віддалено підключатися до необхідних додатків.

Глибоке навчання та AI

Глибоке навчання є основою штучного інтелекту. Це вдосконалена техніка ML, яка робить акцент на репрезентативному навчанні за допомогою штучних нейронних мереж (ANNs). Модель глибокого навчання використовується для обробки великих наборів даних або високообчислювальних процесів.

У 2018 році вчені із США, Франції та Німеччини навчили нейромережі розпізнавати знімки для діагностики перших стадій раку шкіри. Машині показали понад 100 тисяч знімків звичайних родимок та небезпечних меланом. Ці ж фото потім переглянули лікарі-дерматологи. В результаті нейромережі впоралися із завданням краще фахівців. Вони правильно розпізнали злоякісні утворення в 95% випадків, тоді як люди показали результат лише в 86%.

Робота з ML

Якщо компанія аналізує великі масиви даних: телеметрію обладнання, дані з датчиків IoT, переміщення об'єктів, покупки, телефонні дзвінки, дані погоди, і використовує машинне навчання, то за допомогою графічних ядер такі обчислення будуть виконуватися швидше.

Наприклад, технологічна платформа Valossa AI отримує інформацію з відео за допомогою просунутого пошуку та розпізнавання аудіовізуального контенту. Для цього використовує GPU NVIDIA на AWS. А найбільша нафтова компанія Schlumberger прискорює НРС-моделювання за допомогою графічних ядер в Google Cloud, щоб охарактеризувати підземні нафтові родовища, економлячи при цьому час і кошти.

Розробка та потокова передача відеоігор через мережу, відео рендеринг онлайн

Якщо компанія займається розробкою ігор чи створенням відеоконтенту, то її працівникам потрібні потужні комп’ютери. Їх замінять віддалені робочі місця на виділеному сервері з GPU.

Наукові дослідження та експерименти

Цей вид діяльності передбачає збір великого масиву даних, які потрібно швидко обробляти. Це може зробити потужний GPU хмарний сервер, який одночасно виконує безліч обчислень.

Переваги використання рішення для бізнесу

Побудова власної IT-інфраструктури з графічними ядрами тягне за собою необхідність утримувати кваліфікований ІТ-персонал для її обслуговування, потребу інвестувати значні кошти у закупівлю обладнання «на виріст», оскільки традиційна інфраструктура може масштабуватися лише шляхом додавання апаратних компонентів.

Міграція у хмару, яка має у своєму складі графічні ядра, надає ряд переваг:

• Необмежені обчислювальні можливості за запитом. Хмарна інфраструктура цілодобово доступна у будь-якій точці світу та може масштабуватися за необхідності.
• Зменшення витрат. TCO хмари менше, ніж володіння власною робочою станцією з відеокартою. Також потрібно врахувати витрати на обслуговування обладнання, витратні матеріали, електроенергію тощо.
• Прискорення роботи. Якщо обчислення чи рендеринг займали години, з використанням графічних карт цей процес буде займати хвилини.
• Спрощення віддаленої роботи. 3D-моделери, бізнес-аналітики, спеціалісти зі створення відеоконтенту зможуть працювати із будь-якого місця, пристрою та у будь-який час. Компанії можуть залучати працівників з різних країн.
• Контроль над даними. Дані зберігаються централізовано, під наглядом адміністратора, а не на локальній машині.

Раніше ми писали навіщо бізнесу використовувати штучний інтелект.