«Создание компьютера с графическим процессором (GPU) и использование облачного GPU»

«Высокая эффективность облачного использования графического процессора (GPU) в создании компьютерных систем»

 

Появление графических процессоров (GPUs) и несчетная вычислительная мощь, которую они дают, стали рубежным моментом как для стартапов, так и для предприятий. 

GPUs обеспечивают впечатляющую вычислительную мощь для выполнения сложных задач, включающих такие технологии, как искусственный интеллект, машинное обучение и трехмерное моделирование. 

Однако, когда речь идет о использовании этой изобилии вычислительной мощности, технический мир стоит перед выбором идеального решения. Следует ли создавать специальную GPU-машину или использовать облачный GPU? 

• «Как Bing Chat превосходит ChatGPT в предоставлении актуальных данных в режиме реального времени? Знакомьтесь с Retrieval Augmented Generation (RAG)».
• Исследование альтернатив с открытым исходным кодом для моделей OpenAI
• Inflection-2 превосходит PaLM-2 от Google прорыв в моделях AI-языка

Эта статья разбирается в суть этой дебаты, анализируя расходы, показатели производительности и факторы масштабируемости каждого из этих вариантов.

 

Что такое GPU?

 

GPUs (графические процессоры) – это компьютерные чипы, предназначенные для быстрого отображения графики и изображений путем выполнения математических расчетов практически мгновенно. В историческом плане GPUs часто ассоциировались с персональными игровыми компьютерами, но они также используются в профессиональных вычислениях, поскольку современные технологии требуют дополнительной вычислительной мощности. 

GPUs изначально разрабатывались для снижения нагрузки на центральный процессор со стороны современных графически интенсивных приложений, осуществляя обработку 2D и 3D графики с использованием параллельной обработки, метода, включающего несколько процессоров, обрабатывающих различные части одной задачи. 

В бизнесе такая методология эффективна для ускорения рабочих процессов и обеспечения достаточной вычислительной мощности для реализации проектов, таких как искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML).

 

Применение GPU

 

За последние годы графические процессоры стали гораздо более программируемыми по сравнению со своими ранними предшественниками, что позволило их использовать в широком спектре применений, таких как:

• Быстрая отрисовка 2D и 3D графических приложений в реальном времени, с использованием программного обеспечения, такого как Blender и ZBrush
• Монтаж видео и создание видеоконтента, особенно в формате 4K, 8K или с высоким кадровым разрешением
• Предоставление графической мощности для отображения видеоигр на современных дисплеях, включая 4K
• Ускорение моделей машинного обучения, от простого преобразования изображений в формат JPG до развертывания настраиваемых моделей с полноценными интерфейсами за несколько минут
• Распределение нагрузки на ЦПУ для достижения более высокой производительности в широком спектре приложений
• Обеспечение вычислительных ресурсов для обучения глубоких нейронных сетей
• Майнинг криптовалют, таких как Bitcoin и Ethereum

Сосредотачиваясь на развитии нейронных сетей, каждая сеть состоит из узлов, выполняющих вычисления как часть широкой аналитической модели. 

GPUs могут улучшить производительность этих моделей по всей глубине нейронной сети благодаря большей параллельной обработке, создавая модели с более высокой устойчивостью к ошибкам. В результате на рынке сейчас есть много GPU, которые специально созданы для проектов глубокого обучения, таких как недавно анонсированный H200.

 

Создание GPU-машин

 

Многие бизнесы, особенно стартапы, выбирают создание собственных GPU-машин из-за их экономической целесообразности при сохранении высокой производительности, как у решений в облачной среде с GPU. Однако это не значит, что такой проект не сопровождается сложностями. 

В этом разделе мы обсудим преимущества и недостатки создания GPU-машин, включая ожидаемые затраты и управление машиной, что может оказывать влияние на такие факторы, как безопасность и масштабируемость. 

 

Почему создавать свою собственную GPU-машину?

Основным преимуществом создания локальной графической системы с обработкой графических данных (GPU) является экономия стоимости. Однако такой проект не всегда возможен без значительных внутренних знаний. Также следует учитывать постоянное обслуживание и будущие модификации, которые могут сделать такое решение невыполнимым. Однако, если команде удается справиться с таким строительством, или если вы нашли стороннего поставщика, который может выполнить проект для вас, финансовая экономия может быть значительной.

Рекомендуется создать масштабируемую систему GPU для проектов по глубокому обучению, особенно учитывая арендные затраты на облачные GPU-сервисы, такие как Amazon Web Services EC2, Google Cloud или Microsoft Azure. Хотя управляемый сервис может быть идеальным для организаций, желающих начать свой проект как можно скорее.

Рассмотрим два основных преимущества локальной системы GPU, созданной самим пользователем: стоимость и производительность.

Стоимость

Если организация разрабатывает нейронную сеть с большими наборами данных для проектов искусственного интеллекта и машинного обучения, то операционные расходы могут иногда резко увеличиваться. Это может помешать разработчикам достигнуть желаемых результатов при обучении моделей и ограничить масштабируемость проекта. В результате финансовые последствия могут привести к уменьшению продукта или даже к модели, которая не соответствует целям.

Создание локальной системы GPU, управление которой осуществляется самостоятельно, может значительно снизить затраты, предоставив разработчикам и инженерам по обработке данных необходимые ресурсы для многочисленных итераций, тестирования и экспериментов.

Однако это только на первый взгляд, когда речь идет о локальных системах GPU, особенно в случае с открытыми LLMs, которые становятся все более популярными. С появлением фактического пользовательского интерфейса вы вот-вот сможете увидеть, как ваш зубной врач во дворе запустит пару 4090 для таких задач, как проверка страховки, планирование, перекрестная обработка данных и многое другое.

Производительность

Обширные модели и алгоритмы глубокого обучения и машинного обучения требуют большого количества ресурсов, что означает, что им необходимы очень высокопроизводительные вычислительные возможности. То же самое можно сказать и о организациях, которым необходимо синхронизировать видео высокого качества, сотрудникам требуются несколько систем, основанных на GPU или сервер с самой современной аппаратной частью.

Рекомендуется использовать самостоятельно созданные системы на базе GPU для моделей данных и тренировки, где некоторые GPU могут обеспечивать двойную точность, функцию, которая представляет числа с помощью 64 битов и обеспечивает больший диапазон значений и лучшую десятичную точность. Однако эта функциональность требуется только для моделей, рассчитанных на очень высокую точность. Рекомендуемым вариантом для системы с двойной точностью является сервер на базе GPU Titan от Nvidia, созданный для локального использования.

Операции

Многие организации не имеют достаточной экспертизы и возможностей для управления локальными системами GPU. Это связано с тем, что для настройки инфраструктуры, основанной на GPU, на самом высоком уровне производительности, требуются специалисты в области внутренней информационной технологии.

Более того, отсутствие компетенций может привести к недостаточной безопасности, что повлечет за собой уязвимости, на которые могут нацелиться киберпреступники. Предстоящее масштабирование системы в будущем также может представлять проблему.

Использование облачных вычислений с применением GPU

Локальные системы GPU обладают явными преимуществами в терминах производительности и эффективности затрат, но только если в организации есть необходимые эксперты. Поэтому многие организации предпочитают использовать облачные сервисы GPU, такие как Saturn Cloud, которые полностью управляются для обеспечения простоты и надежности.

Облачные решения для GPU делают проекты глубокого обучения доступнее для широкого круга организаций и отраслей, в то время как многие системы могут достигать такой же производительности, как и самостоятельно собранные машины с GPU. Появление облачных решений для GPU является одной из основных причин, по которым люди все больше и больше инвестируют в развитие искусственного интеллекта, особенно в открытые модели, такие как Mistral, чья открытая природа идеально подходит для «аренды vRAM» и запуска LLM без зависимости от крупных поставщиков, таких как OpenAI или Anthropic.

 

Стоимость

 

В зависимости от потребностей организации или модели, которая обучается, облачное решение с GPU может оказаться выгоднее, при условии, что количество необходимых часов в неделю разумное. Для маленьких проектов, которые не требуют большого объема данных,, вероятно, нет необходимости вложения в дорогостоящие пары H100, так как облачные решения с GPU доступны по контракту, а также в различных ежемесячных планах, удовлетворяющих любителям и предприятиям.

 

Производительность

 

Существует множество облачных вариантов с CPU, которые могут сравняться с производительностью системы с DIY GPU, обеспечивая оптимально сбалансированные процессоры, точную память, высокопроизводительный диск и восемь GPU на каждый экземпляр для обработки индивидуальных рабочих нагрузок. Конечно, такие решения могут иметь свою стоимость, но организации могут регулировать оплату почасово, чтобы убедиться, что они платят только за использование.

 

Операции

 

Основное преимущество облачного графического процессора перед сборкой собственной системы с состоит в его операциях, благодаря наличию команды опытных инженеров, доступных для помощи в любых вопросах и предоставления технической поддержки. Необходимо управлять GPU-машины или серверы внутри организации или сторонняя компания должна управлять ими удаленно, что также связано с дополнительными затратами.

С облачным сервисом GPU можно быстро исправить такие проблемы, как сбой сети, обновления программного обеспечения, сбои питания, отказ оборудования или недостаточное дисковое пространство. Фактически, с полностью управляемым решением такие проблемы вообще маловероятны, так как GPU-сервер будет оптимально настроен, чтобы избежать перегрузок и сбоев системы. Это означает, что IT-команды могут сосредоточиться на основных потребностях бизнеса.

 

Заключение

 

Выбор между созданием собственной системы с GPU или использованием облачной GPU зависит от случая использования; для проектов с большим объемом данных, требующих дополнительной производительности без значительных затрат, самостоятельно созданная система может предложить необходимую производительность без высоких месячных издержек.

В качестве альтернативы, для организаций, которым не хватает профессиональных навыков внутри компании или им не требуется высокая производительность, управляемое облачное решение с GPU может быть предпочтительным, поскольку управление и обслуживание машины осуществляется поставщиком.

****[Nahla Davies](http://nahlawrites.com/)**** – разработчик программного обеспечения и технический писатель. До того, как она полностью посвятила свою работу техническому писательству, она работала ведущим программистом в организации по созданию брендов с 5000 наиболее успешных компаний, клиентами которой являются Samsung, Time Warner, Netflix и Sony.