A Revolução das GPUs em Nuvem: Potencializando IA e Aprendizado de Máquina
Com o surgimento de tecnologias inovadoras como deep learning, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), a demanda por GPUs em nuvem tem crescido exponencialmente.
Se sua empresa trabalha com visualizações 3D, aprendizado de máquina, inteligência artificial ou qualquer tipo de computação intensiva, a maneira como você processa seus cálculos de GPU é crucial.
Tradicionalmente, o treinamento e processamento de modelos de aprendizado profundo consumiam um tempo excessivo nas organizações, além de gerar custos elevados e problemas de armazenamento, impactando negativamente a produtividade.
As GPUs da nova geração foram projetadas para solucionar esses problemas. Elas oferecem alta eficiência para realizar cálculos complexos e acelerar o treinamento de seus modelos de IA, processando dados em paralelo.
Segundo uma pesquisa da Indigo, as GPUs podem proporcionar um desempenho até 250 vezes mais rápido em comparação com as CPUs durante o treinamento de redes neurais associadas ao aprendizado profundo.
Com o avanço da computação em nuvem, as GPUs em nuvem estão transformando o cenário da ciência de dados e outras tecnologias emergentes, oferecendo desempenho ainda mais rápido, facilidade de manutenção, redução de custos, escalabilidade ágil e economia de tempo.
Este artigo abordará os conceitos de GPU em nuvem, sua relação com IA, ML, deep learning e apresentará algumas das melhores plataformas de GPU em nuvem para você implementar sua solução preferida.
Vamos começar!
O que é uma GPU em Nuvem?
Para compreender o que é uma GPU em nuvem, vamos primeiro entender o conceito de GPU.
Uma Unidade de Processamento Gráfico (GPU) é um circuito eletrônico especializado, projetado para manipular e alterar dados na memória de forma rápida, acelerando a criação de imagens ou gráficos.
As GPUs atuais oferecem maior eficiência no processamento de imagens e computação gráfica devido à sua arquitetura paralela, quando comparadas às Unidades Centrais de Processamento (CPUs). Uma GPU pode estar integrada à placa-mãe do seu computador ou adicionada através de uma placa de vídeo.
Unidades Gráficas em Nuvem (GPUs) são instâncias de computadores com aceleração de hardware robusta, ideais para executar aplicativos que lidam com grandes volumes de trabalho de IA e deep learning na nuvem. Com elas, você não precisa instalar uma GPU física em seu dispositivo.
Algumas GPUs populares são da NVIDIA, AMD, Radeon e GeForce.
As GPUs são utilizadas em:
- Celulares
- Consoles de jogos
- Estações de trabalho
- Sistemas embarcados
- Computadores pessoais
Aplicações das GPUs
Veja algumas das aplicações das GPUs:
- Reconhecimento de imagem em IA e ML.
- Cálculos para computação gráfica 3D e desenhos CAD.
- Mapeamento de texturas e renderização de polígonos.
- Cálculos geométricos como translações e rotações de vértices em sistemas de coordenadas.
- Suporte a shaders programáveis para manipular texturas e vértices.
- Codificação, decodificação e streaming de vídeo acelerados por GPU.
- Jogos com gráficos avançados e jogos na nuvem.
- Modelagem matemática, análise e deep learning em larga escala, que exigem recursos de processamento paralelo de GPUs de uso geral.
- Edição de vídeo, design gráfico e criação de conteúdo.
Benefícios das GPUs em Nuvem
Os principais benefícios de usar GPUs em nuvem são:
Altamente Escalável
Se sua organização está crescendo, o volume de trabalho também aumentará. Você precisará de uma GPU que possa escalar junto com o aumento da demanda. As GPUs em nuvem permitem adicionar mais GPUs facilmente, sem complicações, para atender ao crescimento de suas cargas de trabalho. Se precisar reduzir, isso também pode ser feito rapidamente.
Redução de Custos
Em vez de adquirir GPUs físicas de alto desempenho, que têm custos altíssimos, você pode optar por GPUs em nuvem, disponíveis para aluguel a um custo menor por hora. Você paga pelas horas de uso das GPUs em nuvem, enquanto as físicas teriam um custo elevado, mesmo quando não usadas.
Liberação de Recursos Locais
As GPUs em nuvem não consomem recursos do seu dispositivo, diferente das GPUs físicas que ocupam um espaço significativo no seu computador. Além disso, executar um modelo de ML em larga escala ou uma tarefa de renderização pode deixar seu computador mais lento.
Para evitar esses problemas, você pode terceirizar o poder computacional para a nuvem, sem sobrecarregar seu computador. Você pode usar seu computador para controlar o processo, em vez de ele realizar toda a carga de trabalho e tarefas computacionais.
Economia de Tempo
As GPUs em nuvem oferecem aos designers a flexibilidade de iterar rapidamente, com tempos de renderização mais ágeis. Você economiza muito tempo, concluindo tarefas em minutos, que antes levavam horas ou dias. Assim, a produtividade da sua equipe aumentará significativamente, permitindo que você invista tempo em inovação em vez de renderização ou cálculos.
Como as GPUs Auxiliam no Deep Learning e na IA?
O deep learning é a base da inteligência artificial. É uma técnica avançada de ML que se concentra no aprendizado representacional com o auxílio de Redes Neurais Artificiais (RNAs). O modelo de deep learning é usado para processar grandes conjuntos de dados ou processos que demandam alta capacidade computacional.
Como as GPUs entram em cena?
As GPUs são projetadas para realizar cálculos paralelos, ou seja, vários cálculos simultaneamente. Elas podem otimizar as capacidades do modelo de deep learning para agilizar tarefas computacionais complexas.
Como as GPUs possuem muitos núcleos, elas oferecem excelente desempenho em cálculos de processamento paralelo. Além disso, elas têm maior largura de banda de memória, acomodando grandes quantidades de dados para sistemas de deep learning. Por isso, são amplamente utilizadas no treinamento de modelos de IA, renderização de modelos CAD, jogos de vídeo com gráficos avançados e muito mais.
Além disso, se você quiser experimentar vários algoritmos simultaneamente, pode executar várias GPUs separadamente. Facilita a execução de 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 Começar a Usar GPUs em Nuvem
Começar a utilizar GPUs em nuvem não é complexo. Na verdade, é simples e rápido se você entender o básico. Primeiro, você precisa escolher um provedor de GPU em nuvem, como o Google Cloud Platform (GCP), por exemplo.
Em seguida, inscreva-se no GCP. Aqui, você pode aproveitar todos os benefícios padrão que ele oferece, como funções na nuvem, opções de armazenamento, gerenciamento de banco de dados, integração com aplicativos e muito mais. Você também pode usar o Google Colaboratory, que funciona como o Jupyter Notebook, para usar uma GPU GRATUITAMENTE. Finalmente, você pode começar a utilizar GPUs para sua necessidade.
Agora, vamos explorar as diversas opções de GPUs em nuvem disponíveis para lidar com IA e grandes volumes de trabalho.
Linode
Linode fornece GPUs sob demanda para cargas de trabalho de processamento paralelo, como processamento de vídeo, computação científica, aprendizado de máquina e IA. Ela oferece VMs otimizadas para GPU aceleradas pela NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, núcleos RT e utiliza a tecnologia CUDA para executar cargas de trabalho de rastreamento de raios, deep learning e processamento complexo.
Converta seu gasto de capital em despesa operacional, obtendo acesso à GPU Linode para aproveitar o poder da GPU e se beneficiar da proposta de valor da nuvem. Além disso, o Linode permite que você se concentre nas competências essenciais, em vez de se preocupar com hardware.
As GPUs Linode eliminam a barreira para utilização em casos de uso complexos como streaming de vídeo, IA e aprendizado de máquina. Além disso, você recebe até 4 placas por instância, dependendo da necessidade de poder para cargas de trabalho.
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/seg Rays Cast e desempenho FP32 de 16,3 TFLOPs.
O preço do plano de GPU dedicado mais RTX6000 é de US$ 1,5/hora.
Paperspace CORE
Otimize o fluxo de trabalho da sua organização com a infraestrutura de computação acelerada de última geração, Paperspace CORE. Ele oferece uma interface simples e fácil de usar, fornecendo integração simples, ferramentas de colaboração e aplicativos de desktop para Mac, Linux e Windows. Use-o para executar aplicativos de alta demanda com poder de computação ilimitado.
O CORE oferece uma rede extremamente rápida, provisionamento instantâneo, suporte a aplicativos 3D e API completa para acesso programático. Obtenha uma visão completa da sua infraestrutura com uma GUI intuitiva e sem esforço, em um único lugar. Além disso, tenha um controle total com a interface de gerenciamento do CORE, que oferece ferramentas robustas, permitindo filtrar, classificar, conectar ou criar máquinas, redes e usuários.
O poderoso console de gerenciamento do CORE executa tarefas rapidamente, como adicionar integração ao Active Directory ou VPN. Você também pode gerenciar as configurações de rede complexas com facilidade e concluir as tarefas com apenas alguns cliques.
Além disso, você encontra diversas integrações opcionais, que podem ser úteis em seu trabalho. Obtenha recursos avançados de segurança, drives compartilhados 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 seu fluxo de trabalho a um preço inicial de US$ 0,07/hora.
GPUs do Google Cloud
Obtenha GPUs de alto desempenho para computação científica, visualização 3D e aprendizado de máquina com as GPUs do Google Cloud. Elas podem ajudar a acelerar o HPC, oferecer uma ampla variedade de GPUs para combinar preço e desempenho, e minimizar sua carga de trabalho com personalizações de máquina e preços flexíveis.
Elas também oferecem várias 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 tem 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 dependerá da região, da GPU que você escolher e do tipo de máquina. Você pode calcular o preço definindo seus requisitos na calculadora de preços do Google Cloud.
Alternativamente, você pode optar por estas soluções:
Serviço de GPU Elástica
O Serviço de GPU Elástica (EGS) fornece recursos de computação paralelos e poderosos com tecnologia GPU. É ideal para diversos cenários, como processamento de vídeo, visualização, computação científica e deep learning. O EGS usa várias GPUs, como NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 e AMD FirePro S7150.
Você terá benefícios como serviços e treinamento de inferência de deep learning online, identificação de conteúdo, reconhecimento de imagem e voz, codificação de mídia HD, videoconferência, reparo de filmes de origem e 4K/8K HD ao vivo.
Além disso, você terá opções como renderização de vídeo, finanças computacionais, previsão do tempo, simulação de colisões, engenharia genética, edição não linear, aplicativos de ensino a distância e design de engenharia.
- A instância GA1 fornece até 4 GPUs AMD FirePro S7150, 160 GB de memória e 56 vCPUs. Ela contém 8192 núcleos e 32 GB de memória GPU, que funcionam em paralelo, oferecendo 15 TFLOPS de precisão simples e um TFLOPS de precisão dupla.
- A instância GN4 fornece até 2 GPUs NVIDIA Tesla M40, 96 GB de memória e 56 vCPUs. Ela contém 6000 núcleos e 24 GB de memória GPU, que oferece 14 TFLOPS de precisão simples. Você encontra diversas outras 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 de desempenho de rede necessário para os nós computacionais. Ele possui um cache local de alta velocidade conectado a discos SSD ou ultranuvem.
- As unidades NVMe de alto desempenho lidam com 230.000 IOPS, com latência de E/S de 200 𝝻s 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 nas suas necessidades, para obter os recursos e pagar apenas pelo que usar.
Série N do Azure
A Série N do Azure das Máquinas Virtuais do Azure (VMs) tem recursos de GPU. As GPUs são ideais para cargas de trabalho que demandam muito poder computacional e gráficos avançados, auxiliando os usuários a impulsionar a inovação por meio de diversos cenários, como deep learning, análise preditiva e visualização remota.
As diferentes séries N têm ofertas distintas para cargas de trabalho específicas.
- A série NC foca no aprendizado de máquina de alto desempenho e cargas de trabalho de computação. A versão mais recente é a NCsv3, que possui a GPU Tesla V100 da NVIDIA.
- A série ND foca em cenários de inferência e treinamento, basicamente para deep learning. Ela utiliza GPUs NVIDIA Tesla P40. A versão mais recente é o NDv2, que possui GPUs NVIDIA Tesla V100.
- A série NV foca na visualização remota e em outras cargas de trabalho de aplicativos intensivos, suportadas pela GPU NVIDIA Tesla M60.
- As VMs NC, NCsv3, NDs e NCsv2 oferecem interconexão InfiniBand, que permite desempenho de expansão. Aqui, você obtém benefícios como deep learning, renderização gráfica, edição de vídeo, jogos, etc.
Nuvem IBM
A Nuvem IBM oferece flexibilidade, poder e diversas opções de GPU. Como a GPU é o cérebro extra que falta em uma CPU, o IBM Cloud auxilia você a ter 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 de data centers globalmente.
- Você tem 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 largura de banda de 20 TB. Da mesma forma, você também tem opções de Intel Xeon 5218 e Intel Xeon 6248.
- Para servidores virtuais, você obtém AC1,8 × 60, que possui oito vCPUs, 60 GB de RAM, 1 x GPU P100. Aqui, você também terá as opções AC2.8×60 e AC2.8×60.
Obtenha a GPU de servidor bare metal a um preço inicial de US$ 819/mês e a GPU de servidor virtual a um preço inicial de US$ 1,95/hora.
AWS e NVIDIA
AWS e NVIDIA colaboraram para fornecer continuamente soluções baseadas em GPU econômicas, flexíveis e poderosas. Elas incluem instâncias e serviços do Amazon EC2 com GPU NVIDIA, como AWS IoT Greengrass, que é implementado com módulos NVIDIA Jetson Nano.
Usuários utilizam AWS e NVIDIA para estações de trabalho virtuais, machine learning (ML), serviços de IoT e computação de alto desempenho. As instâncias do Amazon EC2 alimentadas por GPUs NVIDIA são responsáveis por fornecer desempenho escalável. Além disso, use o AWS IoT Greengrass para estender os serviços de nuvem da AWS aos dispositivos de borda baseados em NVIDIA.
As GPUs NVIDIA A100 Tensor Core alimentam as instâncias Amazon EC2 P4d para fornecer rede de baixa latência e alta taxa de transferência líderes do setor. Você encontra diversas 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 até a borda da nuvem.
OVHcloud
OVHcloud oferece servidores em nuvem projetados para processar grandes cargas de trabalho paralelas. As GPUs têm diversas instâncias integradas aos processadores gráficos NVIDIA Tesla V100, para atender às necessidades de deep learning e aprendizado de máquina.
Elas auxiliam a acelerar a computação no campo da computação gráfica, bem como na inteligência artificial. A OVH faz parceria com a NVIDIA para oferecer a melhor plataforma acelerada por GPU para computação de alto desempenho, IA e deep learning.
Utilize a maneira mais simples de implementar 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 têm certificação ISO/IEC 27017, 27001, 27701 e 27018. As certificações indicam que a OVHcloud dispõe de um sistema de gestão de segurança da informação (ISMS) para gerir vulnerabilidades, implementar a continuidade de negócios, gerir riscos e implementar um sistema de gestão de informação de privacidade (PIMS).
Além disso, a NVIDIA Tesla V100 possui diversos 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 deep learning de 112 teraFLOPs.
GPU Lambda
Treine modelos de deep learning, ML e IA com a Lambda GPU Cloud e escale de uma máquina para o número total de VMs com alguns cliques. Obtenha as principais estruturas pré-instaladas e a versão mais recente do lambda Stack, que inclui drivers CUDA e estruturas de deep learning.
Tenha acesso ao ambiente de desenvolvimento dedicado do Jupyter Notebook para cada máquina rapidamente, a partir do painel. Use 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, que permite treinamento disperso com estruturas como Horovod. Você pode economizar tempo na otimização do modelo, escalando para o número de GPUs em uma ou várias instâncias.
Com a Lambda GPU Cloud, você pode economizar até 50% em computação, reduzir o TCO da nuvem e não ter compromissos de vários anos. Use uma única GPU RTX 6000, com seis VCPUs, 46 GiB de RAM e 658 GiB de armazenamento temporário por apenas US$ 1,25/hora. Escolha entre diversas instâncias, de acordo com seus requisitos, para obter um preço sob demanda para seu uso.
Nuvem Genesis
Obtenha uma plataforma eficiente de GPU em nuvem, a um preço muito acessível, com a Nuvem Genesis. Eles têm acesso a muitos data centers eficientes em todo o mundo, com os quais colaboram para oferecer uma ampla gama de aplicativos.
Todos os serviços são seguros, escaláveis, robustos e automatizados. A Genesis Cloud fornece poder de computação de GPU ilimitado para efeitos visuais, aprendizado de máquina, transcodificação ou armazenamento, análise de Big Data e muito mais.
A 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 conjuntos de big data, FastAI, PyTorch, imagens pré-configuradas e uma API pública para TensorFlow.
Ela possui GPUs NVIDIA e AMD de diferentes tipos. Além disso, treine redes neurais ou gere filmes animados, aproveitando o poder da computação GPU. Seus data centers funcionam com energia 100% renovável de fontes geotérmicas, para reduzir as emissões de carbono.
Seu preço é 85% menor do que outros provedores, pois você paga 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, escalabilidade, espaço e conveniência. Portanto, considere escolher sua plataforma de GPU em nuvem preferida com recursos prontos para uso, para acelerar seus modelos de deep learning e lidar com cargas de trabalho de IA com facilidade.