Розширення горизонтів бізнесу із хмарою з GPU

Навчання

Автор: GigaCloud

23.09.2021

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%.

Для досліджень з використанням AI, 3D-моделювання, розробки відеоігор, проектування та будівництва використовують потужну інфраструктуру за графічними процесорами ― віртуальний сервер з GPU, тобто хмару. Що це та для яких ще завдань просто must have, читайте нижче.

Що таке хмара з GPU

Хмара з графічними ядрами (GPU) ― 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 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:

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

Першим про графічні ядра у хмарі заговорив Microsoft. У 2016 році Azure представив ринку віртуальні машини N-Series на базі графічних процесорів Nvidia. Слідом за ним Amazon Web Services розробив новий тип інстанса ― Amazon Elastic Cloud Compute P2, в який також входять графічні процесори Nvidia. Через рік Google у відповідь на здобутки конкурентів оголосив, що Google Compute Engine та Cloud Machine Learning будуть використовувати у своїх рішеннях ядра GPU.

В Україні подібної практики не було, поки хмарний оператор GigaCloud не додав до своєї публічної хмари E-Cloud на платформі VMware новий тип ресурсів ― графічні ядра. Для їхньої віртуалізації оператор використовує технологію NVIDIA GRID. Вона дозволяє успішно застосовувати хмару для різних типів навантажень.

Для яких задач хмара з GPU ― must have

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

Створення віртуальних робочих місць (VDI)
Якщо в інфраструктурі, яка обслуговує віртуальні робочі місця є відеокарти, то деякі додатки працюватимуть швидше.

3D-моделювання
Оренда GPU-сервера дозволить швидко запускати складні графічні додатки та здійснювати комплексну розробку.

Наукові дослідження та експерименти
Цей вид діяльності передбачає збір великого масиву даних, які потрібно швидко обробляти. Це під силу потужному серверу GPU, який може одночасно виконувати безліч обчислень.

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

Розробка та потокова передача відеоігор через мережу, рендеринг відео
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.

Робота з ML, AI, GPU обчисленнями
Якщо компанія аналізує великі масиви даних: телеметрію обладнання, дані з датчиків IoT, переміщення об'єктів, покупки, телефонні дзвінки, дані погоди, і використовує машинне навчання або штучний інтелект, 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.

Переваги використання рішення для бізнесу

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.

Хмара з GPU від GigaCloud

Відеокарти Nvidia використовують різні закордонні хмарні оператори для побудови своїх хмарних рішень. В Україні ― лише GigaCloud. Більшість українських компаній обирає AWS, Google, Azure, не знаючи, що робота з ними має декілька недоліків:

  • Спілкування зі спеціалістами відділу технічної підтримки відбувається у вигляді email чи тікетної системи, англійською мовою, з більшою затримкою, ніж у локального оператора.
  • Ціна за послугу вища, ніж в українського оператора.
  • Якщо потрібно працювати з великою кількістю даних, може знадобитися міжнародний канал інтернет великої місткості. Це буде здорожувати вартість рішення.

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.

Хмарний оператор GigaCloud надає безкоштовну технічну підтримку рідною мовою, можливість оплачувати послуги у гривні, а надійність та інформаційна безпека інфраструктури підтверджена сертифікатами ISO 27001, КСЗІ та PCI DSS.

То навіщо платити більше?

subscribe

Підписатись на новини

Залиште свій Email, и будьте завжди в курсі свіжих новин!