Com a chegada de tecnologias emergentes, como aprendizado profundo, IA e ML, as GPUs em nuvem estão em alta demanda.
Se sua organização lida com visualizações 3D, aprendizado de máquina (ML), inteligência artificial (IA) ou algum tipo de computação pesada, a forma como você executa a computação de GPU é muito importante.
Tradicionalmente, os modelos de aprendizado profundo nas organizações levavam muito tempo para tarefas de treinamento e computação. Costumava matar seu tempo, custar-lhes muito e deixá-los com problemas de armazenamento e espaço, reduzindo a produtividade.
As GPUs da nova era são projetadas para resolver esse problema. Eles oferecem alta eficiência para realizar cálculos pesados e tr IA ning para seus modelos AI em paralelo.
De acordo com a pesquisa da Indigo, as GPUs podem oferecer 250 vezes mais rápido desempenho do que as CPUs durante o treinamento de redes neurais associadas ao aprendizado profundo.
E com o avanço da computação em nuvem agora temos GPUs em nuvem que estão transformando o mundo da ciência de dados e outras tecnologias emergentes, oferecendo desempenho ainda mais rápido, fácil manutenção, custo reduzido, dimensionamento rápido e economia de tempo.
Este artigo apresentará a você os conceitos de GPU em nuvem, como eles se relacionam com IA ML, deep learning e algumas das melhores plataformas de GPU em nuvem que você pode encontrar para implantar sua GPU em nuvem preferida.
Vamos começar!
O que é uma GPU em nuvem?
Para entender uma GPU em nuvem, vamos primeiro falar sobre GPUs.
Uma unidade de processamento gráfico (GPU) refere-se a um circuito eletrônico especializado usado para alterar e manipular a memória rapidamente para acelerar a criação de imagens ou gráficos.
As GPUs modernas oferecem maior eficiência na manipulação de processamento de imagens e gráficos de computador devido à sua estrutura paralela do que as Unidades Centrais de Processamento (CPUs). Uma GPU é embutida em sua placa-mãe ou colocada na placa de vídeo de um PC ou matriz de CPU.
Cloud Graphics Units (GPUs) são instâncias de computador com aceleração de hardware robusta útil para executar aplicativos para lidar com IA massiva e cargas de trabalho de aprendizado profundo na nuvem. Não é necessário implantar uma GPU física em seu dispositivo.
Algumas GPUs populares são NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce e muito mais.
As GPUs são utilizadas em:
- Celulares
- Consoles de jogos
- Estações de trabalho
- Sistemas embarcados
- Computadores pessoais
Para que são usadas as GPUs:
Aqui estão alguns casos de uso de GPUs:
- Em AI e ML para reconhecimento de imagem
- Cálculos para computação gráfica 3D e desenhos CAD
- Mapeamento de textura e renderização de polígonos
- Cálculos geométricos como translações e rotações de vértices em sistemas de coordenadas
- Suporta shaders programáveis para manipular texturas e vértices
- Codificação, decodificação e streaming de vídeo acelerados por GPU
- Jogos ricos em gráficos e jogos em nuvem
- Modelagem matemática em larga escala, análise e aprendizado profundo que exigem recursos de processamento paralelo de GPUs de uso geral.
- Edição de vídeo, design gráfico e criação de conteúdo
Quais são os benefícios das GPUs em nuvem?
Os principais benefícios do uso de GPUs em nuvem são:
Altamente Escalável
Se você deseja expandir sua organização, sua carga de trabalho acabará aumentando. Você precisará de uma GPU que possa ser dimensionada com o aumento da carga de trabalho. As GPUs em nuvem podem ajudá-lo a fazer isso, permitindo que você adicione mais GPUs facilmente, sem complicações, para que você possa atender às suas crescentes cargas de trabalho. Por outro lado, se você quiser reduzir, isso também é possível rapidamente.
Minimiza o custo
Em vez de comprar GPUs físicas de alta potência que custam incrivelmente alto, você pode optar por GPUs em nuvem em um aluguel disponível a um custo menor por hora. Você será cobrado pelo número de horas que usou as GPUs em nuvem, ao contrário das físicas que teriam um custo alto, mesmo que você não as use muito.
Limpa Recursos Locais
As GPUs em nuvem não consomem seus recursos locais, ao contrário das GPUs físicas que ocupam uma quantidade significativa de espaço em seu computador. Sem mencionar que, se você executar um modelo de ML em grande escala ou renderizar uma tarefa, isso deixará seu computador lento.
Para isso, você pode considerar terceirizar o poder computacional para a nuvem sem sobrecarregar seu computador e usá-lo com facilidade. Basta usar o computador para controlar tudo, em vez de colocar toda a pressão para lidar com a carga de trabalho e as tarefas computacionais.
Poupa tempo
As GPUs em nuvem oferecem aos designers a flexibilidade de iteração rápida com tempos de renderização mais rápidos. Você pode economizar muito tempo concluindo uma tarefa em minutos que costumava levar horas ou dias. Portanto, a produtividade de sua equipe aumentará significativamente para que você possa investir tempo em inovação em vez de renderização ou cálculos.
Como as GPUs ajudam no aprendizado profundo e na IA?
O aprendizado profundo é a base da inteligência artificial. É um técnica avançada de ML que enfatiza a aprendizagem representacional com a ajuda de Redes Neurais Artificiais (ANNs). O modelo de aprendizado profundo é usado para processar grandes conjuntos de dados ou processos altamente computacionais.
Então, como as GPUs entram em cena?
As GPUs são projetadas para executar cálculos paralelos ou vários cálculos simultaneamente. As GPUs podem aproveitar a capacidade do modelo de aprendizado profundo para agilizar grandes tarefas computacionais.
Como as GPUs têm muitos núcleos, elas oferecem excelentes cálculos de processamento paralelo. Além disso, eles têm maior largura de banda de memória para acomodar grandes quantidades de dados para sistemas de aprendizado profundo. Portanto, eles são amplamente usados para treinar modelos de IA, renderizar modelos CAD, jogar videogames ricos em gráficos e muito mais.
Além disso, se você quiser experimentar vários algoritmos simultaneamente, poderá executar várias GPUs separadamente. Ele facilita diferentes processos em GPUs separadas sem paralelismo. Para isso, você pode usar várias GPUs em diferentes máquinas físicas ou em uma única máquina para distribuir modelos de dados pesados.
Como você pode começar a usar a GPU em nuvem
Começar com GPUs na nuvem não é ciência de foguetes. Na verdade, tudo é fácil e rápido se você entender o básico. Em primeiro lugar, você precisa escolher um provedor de GPU em nuvem, por exemplo, Google Cloud Platform (GCP).
Em seguida, inscreva-se no GCP. Aqui, você pode aproveitar todos os benefícios padrão que vêm com ele, como funções de nuvem, opções de armazenamento, gerenciamento de banco de dados, integração com aplicativos e muito mais. Você também pode usar o Google Colboratory que funciona como Caderno Jupyter para usar uma GPU GRATUITAMENTE. Por fim, você pode começar a renderizar GPUs para seu caso de uso.
Então, vamos ver várias opções que você tem para GPUs em nuvem para lidar com IA e cargas de trabalho massivas.
Linode
Linode oferece GPUs sob demanda para cargas de trabalho de processamento paralelo, como processamento de vídeo, computação científica, aprendizado de máquina, IA e muito mais. Ele fornece VMs otimizadas para GPU aceleradas por NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, núcleos RT e aproveita o poder CUDA para executar cargas de trabalho de rastreamento de raio, aprendizado profundo e processamento complexo.
Transforme sua despesa de capital em despesa operacional acessando de Linode GPU para aproveitar o poder da GPU e se beneficiar da proposta de valor real da nuvem. Além disso, o Linode permite que você se concentre nas competências principais, em vez de se preocupar com o hardware.
As GPUs Linode eliminam a barreira para aproveitá-las para casos de uso complexos como streaming de vídeo , IA e aprendizado de máquina. Além disso, você receberá até 4 cartões para cada instância, dependendo da potência necessária para as cargas de trabalho projetadas.
A Quadro RTX 6000 tem 4.608 núcleos CUDA, 576 núcleos Tensor, 72 núcleos RT, 24 GB de memória GPU GDDR6, 84T RTX-OPS, 10 Giga Rays/sec Rays Cast e desempenho FP32 de 16,3 TFLOPs.
O preço do plano de GPU dedicado mais RTX6000 é de 1,5/hora.
Paperspace CORE
Incremente seu fluxo de trabalho organizacional com a infraestrutura de computação acelerada de última geração, Paperspace CORE . Ele oferece uma interface simples e fácil de usar para fornecer integração simples, ferramentas de colaboração e aplicativos de desktop para MacLinux e Windows. Use-o para executar aplicativos de alta demanda por meio de poder de computação ilimitado.
O CORE fornece uma rede extremamente rápida, provisionamento instantâneo, suporte a aplicativos 3D e API completa para acesso programático. Obtenha uma visão completa de sua infraestrutura com uma GUI intuitiva e sem esforço em um único local. Além disso, obtenha excelente controle com a interface de gerenciamento do CORE com ferramentas robustas que permitem filtrar, classificar, conectar ou criar máquinas, redes e usuários.
O poderoso console de gerenciamento do CORE executa tarefas rapidamente, como adicionar integração com o Active Directory ou VPN. Você também pode gerenciar facilmente as complexas configurações de rede e concluir as coisas mais rapidamente com apenas alguns cliques.
Além disso, você encontrará muitas integrações que são opcionais, mas úteis em seu trabalho. Obtenha recursos de segurança avançados, unidades compartilhadas e muito mais com esta plataforma de GPU em nuvem. Aproveite as GPUs de baixo custo obtendo descontos educacionais, alertas de cobrança, cobrança por segundo etc.
Adicione simplicidade e velocidade ao fluxo de trabalho a um preço inicial de 0,07/hora.
GPUs do Google Cloud
Obtenha GPUs de alto desempenho para computação científica, visualização 3D e aprendizado de máquina com GPUs do Google Cloud . Ele pode ajudar a acelerar o HPC, selecionar uma ampla variedade de GPUs para combinar preços e desempenho e minimizar sua carga de trabalho com personalizações de máquinas e preços flexíveis.
Eles também oferecem muitas GPUs como NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 e P100. Além disso, as GPUs do Google Cloud equilibram memória, processador, disco de alto desempenho e até 8 GPUs em cada instância para a carga de trabalho individual.
Além disso, você obtém acesso a rede, análise de dados e armazenamento líderes do setor. Os dispositivos GPU estão disponíveis apenas em zonas específicas em algumas regiões. O preço vai depender da região, da GPU que você está escolhendo e do tipo de máquina. Você pode calcular seu preço definindo seus requisitos na Calculadora de preços do Google Cloud.
Alternativamente, você pode ir para estas soluções:
Serviço de GPU elástica
Serviço de GPU elástica (EGS) fornece capacidades de computação paralelas e poderosas com tecnologia GPU. É ideal para muitos cenários, como processamento de vídeo, visualização, computação científica e aprendizagem profunda. A EGS usa várias GPUs, como NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 e AMD FirePro S7150.
Você obterá benefícios como treinamento e serviços de inferência de aprendizado profundo on-line, identificação de conteúdo, reconhecimento de imagem e voz, codificação de mídia HD, videoconferência, reparo de filme de origem e 4K/8K HD ao vivo.
Além disso, obtenha opções como renderização de vídeo, finanças computacionais, previsão climática, simulação de colisão, engenharia genética, edição não linear, aplicativos de educação a distância e projeto de engenharia.
- A instância GA1 fornece até 4 GPUs AMD FirePro S7150, 160 GB de memória e 56 vCPUs. Ele contém 8192 núcleos e 32 GB de memória GPU que funciona em paralelo e oferece 15 TFLOPS de precisão única e um TFLOPS de precisão dupla.
- A instância GN4 fornece até 2 GPUs NVIDIA Tesla M40, 96 GB de memória e 56 vCPUs. Ele contém 6.000 núcleos e 24 GB de memória GPU que oferece 14 TFLOPS de precisão única. Da mesma forma, você encontrará muitas instâncias como GN5, GN5i e GN6.
- O EGS suporta 25 Gbit/s e até 2.000.000 PPS de largura de banda de rede internamente para fornecer o máximo desempenho de rede necessário para os nós computacionais. Ele possui um cache local de alta velocidade conectado a discos SSD ou ultra cloud.
- As unidades NVMe de alto desempenho lidam com 230.000 IOPS com latência de E/S de 200 s e fornecem 1.900 Mbit/s de largura de banda de leitura e 1.100 Mbit/s de largura de banda de gravação.
Você pode escolher entre diferentes opções de compra com base em suas necessidades para obter os recursos e pagar apenas por isso.
Série N do Azure
Série N do Azure das Máquinas Virtuais (VMs) do Azure têm recursos de GPU. As GPUs são ideais para gráficos e cargas de trabalho intensivas em computação, ajudando os usuários a acelerar a inovação por meio de vários cenários, como aprendizado profundo, análise preditiva e visualização remota.
Diferentes séries N têm ofertas separadas para cargas de trabalho específicas.
- A série NC se concentra em aprendizado de máquina de alto desempenho e cargas de trabalho de computação. A versão mais recente é o NCsv3, que apresenta a GPU NVIDIA Tesla V100 da NVIDIA.
- A série ND se concentra em cenários de inferência e treinamento basicamente para aprendizado profundo. Ele usa GPUs NVIDIA Tesla P40. A versão mais recente é NDv2 que apresenta GPUs NVIDIA Tesla V100.
- A série NV se concentra na visualização remota e em outras cargas de trabalho de aplicativos intensivos com o suporte da GPU NVIDIA Tesla M60.
- As VMs NC, NCsv3, NDs e NCsv2 oferecem interconexão InfiniBand que permite o desempenho de expansão. Aqui, você obterá benefícios como aprendizado profundo, renderização de gráficos, edição de vídeo, jogos etc.
Nuvem IBM
Nuvem IBM oferece flexibilidade, potência e muitas opções de GPU. Como a GPU é a inteligência extra que falta à CPU, o IBM Cloud ajuda você a obter acesso direto à seleção mais acessível do servidor para integração perfeita com a arquitetura, os aplicativos e as APIs do IBM Cloud, juntamente com uma rede distribuída dos data centers globalmente.
- Você terá opções de GPU de servidor bare metal, como Intel Xeon 4210, placa gráfica NVIDIA T4, 20 núcleos, 32 GB de RAM, 2,20 GHz e 20 TB de largura de banda. Da mesma forma, você também obtém opções de Intel Xeon 5218 e Intel Xeon 6248.
- Para servidores virtuais, você obtém o AC1.8×60 que possui oito vCPUs, 60 GB de RAM, 1 x GPU P100. Aqui, você também terá as opções de AC2.8×60 e AC2.8×60.
Obtenha a GPU de servidor bare metal a um preço inicial de 819/mês e a GPU de servidor virtual a um preço inicial de 1,95/hora.
AWS e NVIDIA
AWS e NVIDIA colaboraram para fornecer continuamente soluções econômicas, flexíveis e poderosas baseadas em GPU. Inclui NVIDIA GPU-powered Amazon Instâncias e serviços do EC2, como AWS IoT Greengrass, implantados com módulos NVIDIA Jetson Nano.
Os usuários usam AWS e NVIDIA para estações de trabalho virtuais, aprendizado de máquina (ML), serviços de IoT e computação de alto desempenho. Amazon As instâncias do EC2 alimentadas pelas GPUs da NVIDIA são responsáveis por fornecer desempenho escalável. Além disso, use o AWS IoT Greengrass para estender os serviços de nuvem AWS aos dispositivos de ponta baseados em NVIDIA.
O poder das GPUs NVIDIA A100 Tensor Core Amazon Instâncias EC2 P4d para fornecer rede de baixa latência líder do setor e alta taxa de transferência. Da mesma forma, você encontrará muitas outras instâncias para cenários específicos, como Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4, etc.
Inscreva-se para a avaliação GRATUITA e experimente o poder da GPU na borda da nuvem.
OVHcloud
OVHcloud fornece servidores em nuvem projetados para processar grandes cargas de trabalho paralelas. As GPUs têm muitas instâncias integradas aos processadores gráficos NVIDIA Tesla V100 para atender às necessidades de deep learning e machine learning.
Eles ajudam a acelerar a computação no campo da computação gráfica, bem como da inteligência artificial. A OVH faz parceria com a NVIDIA para oferecer a melhor plataforma acelerada por GPU para computação de alto desempenho, IA e aprendizado profundo.
Use a maneira mais direta de implantar e manter contêineres acelerados por GPU por meio de um catálogo completo. Ele entrega uma das quatro placas para as instâncias diretamente via PCI Passthrough sem nenhuma camada de virtualização para dedicar todos os poderes ao seu uso.
Os serviços e infraestruturas da OVHcloud são certificados ISO/IEC 27017, 27001, 27701 e 27018. As certificações indicam que a OVHcloud possui um sistema de gerenciamento de segurança da informação (ISMS) para gerenciar vulnerabilidades, implementar continuidade de negócios, gerenciar riscos e implementar um sistema de gerenciamento de informações de privacidade (PIMS).
Além disso, NVIDIA Tesla V100 tem muitos recursos valiosos, como PCIe 32 GB/s, 16 GB HBM2 de capacidade, 900 GB/s de largura de banda, precisão dupla de 7 teraFLOPs, precisão única de 14 teraFLOPs e aprendizagem profunda de 112 teraFLOPs.
GPU lambda
Treine modelos de deep learning, ML e AI com Lambda GPU Nuvem e escalar de uma máquina para o número total de VMs em questão de alguns cliques. Obtenha as principais estruturas pré-instaladas e a versão mais recente do lambda Stack, que inclui drivers CUDA e estruturas de aprendizado profundo.
Obtenha acesso ao ambiente de desenvolvimento Jupyter Notebook dedicado para cada máquina rapidamente a partir do painel. Usar SSH diretamente com uma das chaves SSH ou conecte-se através do Web Terminal no painel da nuvem para acesso direto.
Cada instância oferece suporte a um máximo de 10 Gbps de largura de banda entre nós, o que permite treinamento disperso com estruturas como Horovod. Você também pode economizar tempo na otimização do modelo escalando para o número de GPUs em uma ou várias instâncias.
Com o Lambda GPU Cloud, você pode economizar até 50% em computação, reduzir o TCO da nuvem e nunca obterá compromissos de vários anos. Use uma única GPU RTX 6000 com seis VCPUs, 46 GiB de RAM, 658 GiB de armazenamento temporário por apenas 1,25/hora. Escolha entre várias instâncias de acordo com seus requisitos para obter um preço sob demanda para seu uso.
Nuvem Genesis
Obtenha uma plataforma de GPU em nuvem eficiente a um preço muito acessível de Nuvem Genesis . Eles têm acesso a muitos centros de dados eficientes em todo o mundo, com os quais estão colaborando para oferecer uma vasta gama de aplicativos.
Todos os serviços são seguros, escaláveis, robustos e automatizados. O Genesis Cloud fornece potência de computação de GPU ilimitada para efeitos visuais, aprendizado de máquina, transcodificação ou armazenamento, análise de Big Data e muito mais.
O Genesis Cloud oferece muitos recursos avançados GRATUITAMENTE, como instantâneos para salvar seu trabalho, grupos de segurança para o tráfego de rede, volumes de armazenamento para grandes conjuntos de dados, FastAI, PyTorch, imagens pré-configuradas e uma API pública para TensorFlow.
Possui GPUs NVIDIA e AMD de diferentes tipos. Além disso, treine a rede neural ou gere filmes animados aproveitando o poder da computação GPU. Seus data centers operam com 100% de energia renovável de fontes geotérmicas para reduzir as emissões de carbono.
O preço deles é 85% menor do que outros provedores, pois você pagará por incrementos de nível de minuto. Você também pode economizar mais com descontos de longo prazo e preemptivos.
Conclusão
As GPUs em nuvem são projetadas para oferecer desempenho, velocidade, dimensionamento, espaço e conveniência incríveis. Portanto, considere escolher sua plataforma de GPU em nuvem preferida com recursos prontos para uso para acelerar seus modelos de aprendizado profundo e lidar com cargas de trabalho de IA facilmente.
