Cloud GPU: что это и какие преимущества предоставляет
15.02.2023
Графический процессор (GPU), который сначала появился для улучшения визуальной графики компьютера, сегодня стал ключевым компонентом исследований с использованием AI, 3D-моделирования, разработки видеоигр, проектирования, строительства и т.д.
Что такое GPU cloud
Облако с графическими ядрами (GPU) ― это публичное облако (IaaS) с вычислительными ресурсами: оперативной памятью, местом в хранилищах разных типов, процессорными и графическими ядрами. Наличие графических ядер помогает решить задачи, требующие повышенных вычислительных мощностей.
GPU расшифровывается как графический процессор или ускоритель, который можно установить на сервер. Это упрощает работу компаний с графическими приложениями и контентом. Обработка данных с помощью GPU Cloud происходит быстрее, потому что анализ больших объемов разных данных ведется одновременно, параллельно и большим количеством потоков. Графическое ядро может выполнить в 10-14 раз больше операций, чем процессорные ядра (CPU). И обработка данных обходится дешевле. Чтобы произвести один и тот же объем расчетов, необходимо выделить и оплатить больше процессорных ядер, чем графических.
Решение подходит для разных сегментов бизнеса:
- IT-компаний;
- компаний, которые занимаются проектированием и моделированием;
- предприятий, использующих VDI;
- агрокомпаний, применяющих IoT;
- ритейла;
- мобильных операторов;
- научных институтов
Для каких задач облако с видеокартами ― must have
Если хоть один из пунктов, перечисленных ниже, характеризует сферу деятельности вашей компании, то вам полезно задуматься о внедрении этого решения.
3D-моделирование
Аренда GPU-сервера позволит быстро запускать сложные графические приложения и производить комплексную разработку.
Проектирование, архитектура и строительство
Облачные вычисления позволяют заниматься графическим дизайном на любых устройствах, надежно хранить и передавать файлы, удаленно подключаться к необходимым приложениям.
Глубокое обучение и AI
Глубокое обучение является основой искусственного интеллекта. Это усовершенствованная техника ML, которая делает акцент на репрезентативном обучении с помощью искусственных нейронных сетей (ANNs). Модель глубокого обучения используют для обработки огромных наборов данных либо высоко вычислительных процессов.
В 2018 году ученые из США, Франции и Германии научили нейросети распознавать снимки для диагностики первых стадий рака кожи. Машине показали более 100 тысяч снимков обычных родинок и опасных меланом. Эти фото потом просмотрели врачи-дерматологи. В результате нейросети справились с задачей лучше специалистов. Они правильно распознали злокачественные образования в 95% случаев, в то время как люди показали результат лишь в 86%.
Работа с ML
Если компания анализирует большие массивы данных: телеметрию оборудования, данные с датчиков IoT, перемещение объектов, покупки, телефонные звонки, данные погоды, и использует машинное обучение, то с помощью графических ядер такие вычисления будут производиться быстрее.
К примеру, технологическая платформа Valossa AI получает информацию из видео с помощью продвинутого поиска и распознавания аудиовизуального контента. Для этого использует GPU NVIDIA на AWS. А крупнейшая нефтяная компания Schlumberger ускоряет НРС-моделирование с помощью графических ядер в Google Cloud, чтобы охарактеризовать подземные нефтяные месторождения, экономя при этом время и деньги.
Разработка и потоковая передача видеоигр через сеть, видео рендеринг онлайн
Если компания занимается разработкой игр или созданием видеоконтента, то ее работникам требуются мощные компьютеры. Их заменят удаленные рабочие места на выделенном сервере с GPU.
Научные исследования и эксперименты
Этот вид деятельности подразумевает сбор большого массива данных, которые нужно быстро обрабатывать. Это может сделать мощный GPU облачный сервер, одновременно выполняющий множество вычислений.
Преимущества использования решения для бизнеса
Построение собственной IT-инфраструктуры с графическими ядрами влечет за собой необходимость содержать квалифицированный IT-персонал для ее обслуживания, потребность инвестировать значительные средства в закупку оборудования на вырост, поскольку традиционная инфраструктура может масштабироваться только путем добавления аппаратных компонентов.
Миграция в облако, имеющая в своем составе графические ядра, предоставляет ряд преимуществ:
- Неограниченные вычислительные возможности по запросу. Облачная инфраструктура круглосуточно доступна в любой точке мира и может при необходимости масштабироваться.
- Уменьшение издержек. TCO облака меньше, чем владение собственной рабочей станцией с видеокартой. Также следует учесть затраты на обслуживание оборудования, расходные материалы, электроэнергию и т.д.
- Ускорение работы. Если вычисление или рендеринг занимали часы, то с использованием графических карт этот процесс будет занимать минуты.
- Упрощение удаленной работы. 3D-моделеры, бизнес-аналитики, специалисты по созданию видеоконтента смогут работать из любого места, устройства и в любое время. Компании могут привлекать работников из разных стран.
- Контроль над данными. Данные хранятся централизованно под надзором администратора, а не на локальной машине.
Раньше мы писали зачем бизнесу использовать искусственный интеллект.