GPU-cерверы для работы с нейросетями и искусственным интеллектом

Облачные серверы с GPU могут одновременно обрабатывать тысячи задач и быстро выполнять матричные умножения, что ускоряет разработку сложных ИИ-алгоритмов.

Особенности при работе с ИИ:

• параллельная обработка: алгоритмы ИИ требуют выполнения множества параллельных вычислений, для этого используются GPU-адаптеры;
• работа с большими данными: GPU помогают делить большие наборы данных на маленькие фрагменты и обрабатывать их одновременно, что значительно ускоряет процесс обучения;
• улучшение больших языковых моделей: LLM содержат миллиарды параметров и для их обучения нужны огромные вычислительные мощности. С помощью графических процессоров процесс обучения становится возможным и относительно быстрым.

Серверы для искусственного интеллекта — специализированные вычислительные системы, которые предназначены для выполнения сложных ИИ-задач. Есть ряд причин, по которым не каждый сервер может справиться с этими задачами.

Вычислительная мощность. Не все серверы обладают достаточной мощностью, чтобы выдерживать высокие нагрузки, характерные для ИИ-приложений.

Память и скорость. Для ИИ-задач нужна высокоскоростная оперативная память. Недостаточный объём RAM и низкая скорость передачи данных приводят к снижению производительности или полной неработоспособности модели.

Масштабируемость. Серверы должны быть адаптивными, чтобы компании могли увеличивать свои ресурсы по мере роста потребностей, не прибегая к значительным изменениям в инфраструктуре.

Аренда сервера для обучения нейросети избавляет от необходимости покупать дорогостоящее оборудование. GPU-серверы от MWS помогают избежать трат на обслуживание и обновление оборудования. При этом арендуемые мощности легко масштабировать в зависимости от развития проекта и вычислительных потребностей.

Облачные серверы с видеокартами обеспечивают быструю обработку массивов данных и сложных ИИ-алгоритмов. Рассмотрим, как их применяют в этой области.

Обучение нейронных сетей

Основное преимущество использования GPU-сервера для обучения нейросетей — это возможность параллельной обработки данных, что значительно ускоряет вычисления.

Глубокое обучение основано на матричных вычислениях. Модель получает входные данные, например изображение, и распознает объекты, выявляя закономерности и отмечая их как «истина» или «ложь». Модели глубокого обучения содержат миллиарды параметров, каждый из которых влияет на матричные вычисления, и каждый из них должен быть учтён. Поэтому процесс распознавания требует миллиардов итераций одних и тех же матричных вычислений. Итерации не связаны друг с другом, они выполняются параллельно.

Обработка изображений и видео

ИИ применяется для анализа видеопотоков в реальном времени, например в системах видеонаблюдения. С его помощью можно распознавать лица, выявлять подозрительное поведение, отслеживать перемещение объектов и прогнозировать возможные угрозы.

Системы могут различать сумки, коробки, личные вещи и другие предметы, которые не должны находиться в определённом месте. Или, наоборот, сообщать о пропаже какого-либо объекта.

Умные камеры следят за тем, чтобы сотрудники соблюдали правила техники безопасности, использовали средства индивидуальной защиты, находились на своих рабочих местах и не нарушали производственные процессы.

Видеоаналитика помогает выявлять попытки несанкционированного вторжения на закрытую территорию. При проникновении людей в охраняемую зону система выдаёт предупреждение, например выделяет нарушителя рамкой.

Сегментация изображений на основе ИИ — одна из важных операций в компьютерном зрении. Это процесс выделения пикселей, принадлежащих конкретным объектам на изображении, как, например, опухоли на медицинских изображениях или дорожные знаки и пешеходы в автономных автомобилях.

Машинное обучение (ML) также помогает улучшать качество фотографий. Можно устранять шумы, делать цветокоррекцию и восстанавливать потерянные детали. Алгоритмы ML анализируют соседние пиксели и заполняют пробелы с большой точностью. Это актуально для старых фото и изображений с дефектами.

Генерация текста и речи

Графические процессоры способствуют более эффективному обучению моделей обработки естественного языка (NLP). Они значительно ускоряют работу с большими объёмами текста, позволяя улучшить обработку контекста, синтаксиса и семантики. Это важно для таких задач, как автоматический перевод, создание текстов и ответы на вопросы.

Системы синтеза и распознавания речи используют GPU для преобразования текста в речь и наоборот. Качественная синтезированная речь нужна для чат-ботов, виртуальных помощников и инструментов для людей с ограниченными возможностями.

Языковые модели, GPT и BERT, требуют больших вычислительных мощностей для обучения и инференса. Облако для нейросети позволяет запускать эти модели без инвестиций в физическую инфраструктуру, быстро адаптируясь к изменениям на рынке.

Рекомендательные системы

Рекомендательные системы анализируют информацию о поведении пользователей, их предпочтениях и взаимодействиях с контентом. На основе этих данных они создают персонализированные рекомендации, будь то фильмы, музыка, книги или товары. Например, вы заходите в стриминговый сервис и он сразу же предлагает вам фильм на вечер.

Мгновенная обработка данных в режиме реального времени важна для стриминговых сервисов, интернет-магазинов и социальных сетей, где скорость принятия решений напрямую влияет на пользовательский опыт. Быстрая адаптация рекомендаций, основанная на текущем поведении пользователя, способствует повышению конверсии.

Генетические исследования и биоинформатика

В генетических исследованиях генерируются огромные объёмы информации. Например, данные о геномах, которые нужно обработать и проанализировать, содержат миллиарды пар оснований ДНК. Облачные серверы с GPU ускоряют анализ генетических данных благодаря параллельной обработке.

Можно строить сложные модели для прогнозирования и анализа. Например, исследователи используют машинное обучение, чтобы предсказывать вероятность возникновения генетических заболеваний. Или для выявления скрытых закономерностей, чтобы улучшать диагностику заболеваний и создавать новые лекарственные препараты.

Правильно выбранный сервер с GPU обеспечит эффективное обучение моделей, более высокую скорость вывода данных и успешное развёртывание ИИ-приложений. Что нужно учесть при выборе сервера для ИИ-проектов:

Производительность

Оцените производительность ваших ИИ-приложений, сложность моделей, объём информации и ожидаемую скорость обработки данных. Сервер должен быть достаточно мощным, чтобы соответствовать этим требованиям. Не обязательно выбирать самое дорогое решение на рынке — можно опытным путём, через эксперименты, подобрать оптимальные мощности. Например, у MWS есть две недели для бесплатного тестирования и выбора подходящего варианта.

Объём памяти

Сервер должен иметь достаточный объём памяти для обработки огромных наборов данных в ИИ-приложениях:

• 16 ГБ оперативной памяти могут выполнять базовые задачи ИИ, но этого быстро становится недостаточно;
• 32 ГБ для большинства приложений ИИ — хорошая отправная точка;
• от 64 ГБ и более нужно для обработки больших наборов данных и создания масштабных нейросетей;
• для распределённых систем на базе кластеров требуется больше памяти — «чем больше, тем лучше».

Быстрая передача данных

Это важный параметр для приложений, работающих с машинным обучением и глубоким обучением. Алгоритмы нуждаются в большом объёме данных, которые должны быть оперативно переданы через высокоскоростные сетевые интерфейсы.

Масштабируемость

Учтите будущий рост проекта и выбирайте сервер, который можно масштабировать и добавлять новые GPU-адаптеры по мере необходимости. Это сэкономит ресурсы в долгосрочной перспективе.

MWS предлагает виртуальные GPU-серверы с физическим выделением одного или двух графических адаптеров, поддержкой от 8 до 32 CPU и оперативной памятью от 16 до 1024 ГБ на каждый виртуальный сервер. А это значит, что они подойдут даже для самых ресурсозатратных задач.