Com a chegada de tecnologias emergentes como deep learning, 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 da 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 treinamento mais rápido para seus modelos de IA em paralelo.
De acordo com a pesquisa da Indigo, as GPUs podem oferecer 250 vezes mais rápido desempenho do que 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, manutenção fácil, custo reduzido, dimensionamento rápido e economia de tempo.
Este artigo apresentará os conceitos de GPU na nuvem, como eles se relacionam com IA, ML, aprendizado profundo e algumas das melhores plataformas de GPU na nuvem que você pode encontrar para implantar sua GPU na nuvem preferida.
Vamos começar!
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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 computação gráfica devido à sua estrutura paralela do que as Unidades Centrais de Processamento (CPUs). Uma GPU é incorporada 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 cargas de trabalho massivas de IA e aprendizado profundo na nuvem. Não é necessário que você implante 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 incorporados
- Computadores pessoais
Para que servem 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 polígonos de renderização
- Cálculos geométricos como translações e rotações de vértices em sistemas de coordenadas
- Suportando shaders programáveis para manipular texturas e vértices
- Codificação, decodificação e streaming de vídeo acelerados por GPU
- Jogos ricos em gráficos e jogos na nuvem
- Modelagem matemática, análise e aprendizado profundo em larga escala 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 na 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 sua carga de trabalho aumentada. As GPUs em nuvem podem ajudá-lo a fazer isso, permitindo que você adicione mais GPUs facilmente, sem problemas, para que você possa atender às suas cargas de trabalho crescentes. 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 na nuvem em um aluguel disponível a um custo menor por hora. Você será cobrado pelo número de horas em que usou as GPUs na 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 larga escala ou renderizar uma tarefa, seu computador ficará mais 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 fazer 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. Assim, a produtividade da 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 uma técnica avançada de ML que enfatiza o aprendizado representacional com a ajuda de Redes Neurais Artificiais (RNAs). 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 realizar 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. 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 na nuvem
Começar com GPUs em nuvem não é ciência de foguetes. Na verdade, tudo é fácil e rápido se você puder entender o básico. Antes de tudo, 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 o acompanham, 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 o Jupyter Notebook, para usar uma GPU GRATUITAMENTE. Finalmente, você pode começar a renderizar GPUs para seu caso de uso.
Então, vamos ver as 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, obtendo o acesso da GPU Linode 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 essenciais 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 placas para cada instância, dependendo da potência necessária para 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/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 NÚCLEO
Turbine seu fluxo de trabalho organizacional com a infraestrutura de computação acelerada de última geração, Paperspace NÚCLEO. Ele oferece uma interface simples e fácil de usar para fornecer integração simples, ferramentas de colaboração e aplicativos de desktop para Mac, Linux 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 lugar. Além disso, obtenha um controle soberbo com a interface de gerenciamento do CORE com ferramentas robustas e permitindo que você filtre, classifique, conecte ou crie 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 coisas mais rapidamente com apenas alguns cliques.
Além disso, você encontrará muitas integrações opcionais, mas 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 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 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 máquina 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 a memória, o processador, o 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 dependerá 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 optar por estas soluções:
Serviço de GPU elástica
Serviço de GPU elástica (EGS) fornece recursos de computação paralelos e poderosos com tecnologia GPU. É ideal para muitos cenários, como processamento de vídeo, visualização, computação científica e aprendizado profundo. O 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 serviços e treinamento 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 design 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 simples 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 6000 núcleos e 24 GB de memória GPU que oferece 14 TFLOPS de precisão simples. 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 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 em suas necessidades para obter os recursos e pagar apenas por isso.
Série N do Azure
Série N do Azure das Máquinas Virtuais do Azure (VMs) têm recursos de GPU. As GPUs são ideais para cargas de trabalho com uso intensivo de gráficos e computação, ajudando os usuários a impulsionar 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 a NCsv3, que possui a GPU Tesla V100 da NVIDIA 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 o NDv2 que possui GPUs NVIDIA Tesla V100.
- A série NV se concentra na visualização remota e em outras cargas de trabalho de aplicativos intensivos apoiadas pela GPU NVIDIA Tesla M60.
- As VMs NC, NCsv3, NDs e NCsv2 oferecem interconexão InfiniBand que permite desempenho de expansão. Aqui, você obterá os benefícios como aprendizado profundo, renderização gráfica, edição de vídeo, jogos etc.
Nuvem IBM
Nuvem IBM oferece flexibilidade, potência e muitas opções de GPU. Como a GPU é o cérebro extra que falta em uma 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 obterá 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 obtém opções de Intel Xeon 5218 e Intel Xeon 6248.
- Para servidores virtuais, você obtém AC1,8 × 60, que possui oito vCPU, 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 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. Ele inclui instâncias e serviços do Amazon EC2 com GPU NVIDIA, como AWS IoT Greengrass, que é implantado com módulos NVIDIA Jetson Nano.
Os usuários usam 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. 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 até a 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 aprendizado profundo e aprendizado de máquina.
Eles ajudam a acelerar a computação no campo da computação gráfica, bem como a inteligência artificial. A OVH faz parceria com a NVIDIA para oferecer a melhor plataforma acelerada por GPU para computação de alto desempenho, IA e aprendizagem profunda.
Use a maneira mais simples 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 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 negócio, gerir riscos e implementar um sistema de gestão de informação de privacidade (PIMS).
Além disso, o NVIDIA Tesla V100 possui 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 aprendizado profundo de 112 teraFLOPs.
GPU lambda
Treine modelos de aprendizado profundo, ML e IA com Lambda GPU Cloud e dimensione 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 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 também pode economizar tempo na otimização do modelo dimensionando 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 obter compromissos de vários anos. Use uma única GPU RTX 6000 com seis VCPUs, 46 GiB de RAM, 658 GiB de armazenamento temporário por apenas US$ 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 eficiente de GPU em nuvem a um preço muito acessível de Nuvem Genesis. Eles têm acesso a muitos data centers 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 poder de computação de GPU ilimitado 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 conjuntos de big data, 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 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 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 na nuvem preferida com recursos prontos para uso para acelerar seus modelos de aprendizado profundo e lidar com cargas de trabalho de IA com facilidade.