Облачный сервер с GPU: что это и зачем его арендовать

GPU-сервер — это вычислительная система, которая использует графический процессор (GPU) вместе с одним или несколькими центральными процессорами (CPU).

Графические процессоры обычно имеют более низкую тактовую частоту, чем центральные, но оснащены гораздо большим количеством ядер, которые работают параллельно. Благодаря этому они лучше справляются с большими массивами данных и одновременно обрабатывают множество операций.

Существуют три варианта применения технологии для организации ИТ-инфраструктуры:

• Облачный сервер с GPU. Cloud-сервер представляет собой виртуальную инфраструктуру с физическим адаптером GPU. Виртуальной машине презентуются выделенные GPU, которые не используют другие клиенты.
• Виртуализация GPU. Один графический процессор делится между несколькими виртуальными машинами, что снижает стоимость аренды по сравнению с выделенными графическими процессорами.
• Выделенный железный сервер с GPU. Физический сервер, ресурсы которого клиент использует монопольно. Он может использовать мощности этого физического сервера без ограничений.

Клиент получает виртуальную машину, в которой в режиме passthrough презентуется один или несколько физических GPU. Графические процессоры предназначены только для этого клиента и не используются другими. Это означает, что можно использовать всю мощность графических адаптеров для своих задач, без конкуренции за ресурсы с другими пользователями.

Изначально серверы с GPU использовались для работы с графикой, но благодаря высокой производительности сфера их применения стала значительно шире:

• рендеринг видео, создание анимации и спецэффектов для кино и телевидения;
• разработка игр, сложной графики и визуальных эффектов, тестирование и оптимизация игр в реальном времени;
• статистические расчёты, создание моделей прогнозирования, анализ больших данных;
• тестирование, обучение ML-моделей и инференс;
• задачи в области криптоанализа;
• исследования в области химии, биологии, медицины и других научных сфер и индустрий;
• разработка 3D-моделей и визуализация данных в сферах, где нужна высокая точность и детализация, например BIM-проектирование в строительстве или моделирование в медицине.

Сервер с GPU в облаке выполняет все эти задачи, таким образом, вам не требуются значительные вложения для закупки и обслуживания собственного оборудования.

1. Выберите облачного провайдера, который предлагает сервер с GPU. Учитывайте цену за использование GPU и типы доступных графических процессоров (например, V100, A100).
2. Создайте учётную запись у выбранного провайдера. После регистрации получите доступ к инфраструктурным ресурсам, на которых используются графические процессоры.
3. Установите все необходимые программы и загрузите данные, инструменты и библиотеки, которые нужны для проекта.
4. Подключение к серверу обычно осуществляется удалённо с помощью SSH (в случае Linux) или RDP (в случае Windows). Или через консоль платформы выбранного провайдера. Также провайдеры часто предлагают возможность для удалённого управления посредством API, протокола Terraform и др.

Теперь можно использовать сервер для своих задач. У пользователя будет полный контроль над ним, включая установку программ, передачу данных, управление состоянием, мониторинг производительности и доступности и интеграцию с другими системами и сервисами.

MWS поддерживает несколько типов GPU для различных задач:

• A100 предназначены для крупномасштабных задач машинного обучения, ИИ и высокопроизводительных вычислений (HPC);
• V100 подходят для задач с менее строгими требованиями к вычислительной мощности и ограниченным бюджетом.

Повышенная производительность. Графические процессоры обрабатывают данные параллельно, то есть выполняют несколько задач одновременно. Это удобно для работы с большими объёмами информации, а также для приложений, которые требуют высокой производительности.

Экономическая выгода. Покупка серверов требует крупных первоначальных вложений, постоянного обслуживания оборудования и регулярных обновлений. В случае GPU Cloud платить нужно только за используемые ресурсы на период аренды.

Краткосрочное использование. Можно арендовать серверы на непродолжительное время. Такие решения подходят для небольших проектов и экспериментов, когда не надо покупать оборудование.

Масштабируемость. Облачные GPU-серверы позволяют гибко управлять ресурсами в зависимости от потребностей бизнеса. Это удобно для компаний с изменяющимися нагрузками: можно добавлять или убирать ресурсы при необходимости.

Доступность. Арендуя сервер с GPU, компания получает доступ к ресурсам из любой точки, где есть интернет. Команды, которые находятся в разных регионах, могут эффективно сотрудничать и стабильно работать.

Аренда GPU-мощностей имеет преимущества, но также может вызвать и некоторые сложности. Например, не все приложения и программы могут работать с облачными GPU-серверами. Иногда для этого нужно выполнить дополнительные настройки или заменить используемые инструменты.

Если хотите поднять производительность своих вычислений на новый уровень, аренда сервера с графическим процессором станет оптимальным решением. Но важно выбрать поставщика услуг, который обеспечит стабильную работу серверов, техническую поддержку и надёжные меры защиты информации. Обратитесь к специалистам MWS: мы расскажем, как использовать облако с GPU для решения ваших бизнес-задач.