Die 10 besten Cloud-GPU-Plattformen für KI und massive Workloads

Mit dem Aufkommen neuer Technologien wie Deep Learning, KI und ML sind Cloud-GPUs sehr gefragt.

Wenn sich Ihr Unternehmen mit 3D-Visualisierungen, maschinellem Lernen (ML), künstlicher Intelligenz (KI) oder irgendeiner Art von Heavy Computing beschäftigt, ist die Art und Weise, wie Sie die GPU-Berechnung durchführen, von großer Bedeutung.

Traditionell brauchten Deep-Learning-Modelle in Organisationen viel Zeit für Trainings- und Berechnungsaufgaben. Früher kostete dies viel Zeit, kostete sie viel und ließ sie mit Lager- und Platzproblemen zurück, was die Produktivität verringerte.

Die New-Age-GPUs wurden entwickelt, um dieses Problem zu lösen. Sie bieten eine hohe Effizienz, um umfangreiche Berechnungen und schnellere Berechnungen durchzuführenAIning für Ihre KI-Modelle parallel.

Laut Indigo-Forschung können GPUs bieten 250 mal schneller Leistung als CPUs beim Trainieren neuronaler Netze im Zusammenhang mit Deep Learning.

Und mit der Weiterentwicklung von Cloud Computing, haben wir jetzt Cloud-GPUs, die die Welt der Datenwissenschaft und anderer aufkommender Technologien verändern, indem sie noch schnellere Leistung, einfache Wartung, reduzierte Kosten, schnelle Skalierung und Zeitersparnis bieten.

Dieser Artikel stellt Ihnen Cloud-GPU-Konzepte vor und wie sie sich darauf beziehen AI, ML, Deep Learning und einige der besten Cloud-GPU-Plattformen, die Sie finden können, um Ihre bevorzugte Cloud-GPU bereitzustellen.

Lassen Sie uns beginnen!

Was ist eine Cloud-GPU?

Um eine Cloud-GPU zu verstehen, sprechen wir zunächst über GPUs.

Eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) bezieht sich auf eine spezialisierte elektronische Schaltung, die verwendet wird, um den Speicher schnell zu ändern und zu manipulieren, um die Erstellung von Bildern oder Grafiken zu beschleunigen.

Moderne GPUs bieten aufgrund ihrer parallelen Struktur eine höhere Effizienz bei der Manipulation von Bildverarbeitung und Computergrafik als Central Processing Units (CPUs). Eine GPU ist auf ihrem Motherboard eingebettet oder auf der Grafikkarte oder dem CPU-Die eines PCs platziert.

Cloud Graphics Units (GPUs) sind Computerinstanzen mit robuster Hardwarebeschleunigung, die für die Ausführung von Anwendungen hilfreich sind, um massive KI- und Deep-Learning-Workloads in der Cloud zu bewältigen. Sie müssen keine physische GPU auf Ihrem Gerät bereitstellen.

Einige beliebte GPUs sind NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce und mehr.

GPUs werden verwendet in:

• Mobiltelefone
• Spielekonsole
• Workstations
• Eingebettete Systeme
• Persönliche Computer

Wofür werden GPUs verwendet:

Hier sind einige Anwendungsfälle von GPUs:

• In AI und ML zur Bilderkennung
• Berechnungen für 3D-Computergrafik und CAD-Zeichnungen
• Textur-Mapping und Rendering-Polygone
• Geometrische Berechnungen wie Translationen und Drehungen von Scheitelpunkten in Koordinatensysteme
• Unterstützung programmierbarer Shader zum Bearbeiten von Texturen und Vertices
• GPU-beschleunigte Videocodierung, -decodierung und -streaming
• Grafikreiches Gaming und Cloud-Gaming
• Umfangreiche mathematische Modellierung, Analyse und Deep Learning, die parallele Verarbeitungsfunktionen von Allzweck-GPUs erfordern.
• Videobearbeitung, Grafikdesign und Inhaltserstellung

Was sind die Vorteile von Cloud-GPUs? 👍

Die wichtigsten Vorteile der Verwendung von Cloud-GPUs sind:

Hoch skalierbar

Wenn Sie Ihre Organisation erweitern möchten, wird die Arbeitsbelastung schließlich zunehmen. Sie benötigen eine GPU, die mit Ihrer erhöhten Arbeitslast skalieren kann. Cloud-GPUs können Ihnen dabei helfen, indem Sie problemlos weitere GPUs hinzufügen können, damit Sie Ihre erhöhten Arbeitslasten bewältigen können. Umgekehrt, wenn Sie verkleinern möchten, ist dies auch schnell möglich.

Minimiert die Kosten

Anstatt physische GPUs mit hoher Leistung zu kaufen, die unglaublich teuer sind, können Sie Cloud-GPUs zu einem geringeren Preis auf Stundenbasis mieten. Ihnen wird die Anzahl der Stunden in Rechnung gestellt, in denen Sie die Cloud-GPUs verwendet haben, im Gegensatz zu den physischen, die Sie viel kosten würden, obwohl Sie sie nicht viel verwenden.

Löscht lokale Ressourcen

Cloud-GPUs verbrauchen nicht Ihre lokalen Ressourcen, im Gegensatz zu physischen GPUs, die viel Speicherplatz auf Ihrem Computer belegen. Ganz zu schweigen davon, dass Ihr Computer verlangsamt wird, wenn Sie ein umfangreiches ML-Modell ausführen oder eine Aufgabe rendern.

Dazu können Sie erwägen, die Rechenleistung in die Cloud auszulagern, ohne Ihren Computer zu belasten und ihn mit Leichtigkeit zu nutzen. Verwenden Sie einfach den Computer, um alles zu steuern, anstatt ihm den ganzen Druck zu geben, die Arbeitslast und Rechenaufgaben zu bewältigen.

Spart Zeit

Cloud-GPUs geben Designern die Flexibilität einer schnellen Iteration mit schnelleren Renderingzeiten. Sie können viel Zeit sparen, indem Sie eine Aufgabe in Minuten erledigen, die früher Stunden oder Tage dauerte. Daher wird die Produktivität Ihres Teams erheblich gesteigert, sodass Sie Zeit in Innovationen investieren können, anstatt in Rendering oder Berechnungen.

Wie helfen GPUs bei Deep Learning und KI?

Deep Learning ist die Grundlage der künstlichen Intelligenz. Es ist ein fortgeschrittene ML-Technik die das repräsentationale Lernen mit Hilfe von Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN) betont. Das Deep-Learning-Modell wird verwendet, um große Datensätze oder hochrechenintensive Prozesse zu verarbeiten.

Wie kommen GPUs ins Bild?

GPUs sind darauf ausgelegt, parallele Berechnungen oder mehrere Berechnungen gleichzeitig durchzuführen. GPUs können die Fähigkeit des Deep-Learning-Modells nutzen, um große Rechenaufgaben zu beschleunigen.

Da GPUs viele Kerne haben, bieten sie hervorragende parallele Verarbeitungsberechnungen. Darüber hinaus verfügen sie über eine höhere Speicherbandbreite, um riesige Datenmengen für Deep-Learning-Systeme aufzunehmen. Daher werden sie häufig zum Trainieren von KI-Modellen, zum Rendern von CAD-Modellen, zum Spielen grafikintensiver Videospiele und mehr verwendet.

Wenn Sie außerdem mit mehreren Algorithmen gleichzeitig experimentieren möchten, können Sie zahlreiche GPUs separat ausführen. Es ermöglicht verschiedene Prozesse auf separaten GPUs ohne Parallelität. Dazu können Sie mehrere GPUs auf verschiedenen physischen Maschinen oder auf einer einzigen Maschine verwenden, um umfangreiche Datenmodelle zu verteilen.

Erste Schritte mit Cloud-GPU

Der Einstieg in Cloud-GPUs ist kein Hexenwerk. Tatsächlich ist alles einfach und schnell, wenn Sie die Grundlagen verstehen. Zunächst müssen Sie einen Cloud-GPU-Anbieter auswählen, zum Beispiel die Google Cloud Platform (GCP).

Melden Sie sich als Nächstes für die GCP an. Hier können Sie alle damit verbundenen Standardvorteile wie Cloud-Funktionen, Speicheroptionen, Datenbankverwaltung, Integration mit Anwendungen und mehr nutzen. Sie können auch ihre Google Collaboratory verwenden, die wie folgt funktioniert Jupyter Notizbuch um eine GPU KOSTENLOS zu verwenden. Schließlich können Sie mit dem Rendern von GPUs für Ihren Anwendungsfall beginnen.

Schauen wir uns also verschiedene Optionen an, die Sie für Cloud-GPUs haben, um KI und massive Workloads zu bewältigen.

Linode

Linode bietet On-Demand-GPUs für die parallele Verarbeitung von Workloads wie Videoverarbeitung, wissenschaftliches Rechnen, maschinelles Lernen, KI und mehr. Es bietet GPU-optimierte VMs, die durch NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, RT-Kerne beschleunigt werden, und nutzt die CUDA-Leistung, um Raytracing-Workloads, Deep Learning und komplexe Verarbeitung auszuführen.

Wandeln Sie Ihre Kapitalausgaben in Betriebsausgaben um, indem Sie den Zugriff von Linode GPU nutzen, um die GPU-Leistung zu nutzen und vom echten Wertversprechen der Cloud zu profitieren. Außerdem können Sie sich mit Linode auf die Kernkompetenzen konzentrieren, anstatt sich um die Hardware zu kümmern.

Linode GPUs beseitigen die Barriere, um sie für komplexe Anwendungsfälle wie . zu nutzen Video-Streaming, KI und maschinelles Lernen. Darüber hinaus erhalten Sie für jede Instanz bis zu 4 Karten, abhängig von der Leistung, die Sie für die projizierten Arbeitslasten benötigen.

Quadro RTX 6000 verfügt über 4,608 CUDA-Kerne, 576 Tensor-Kerne, 72 RT-Kerne, 24 GB GDDR6-GPU-Speicher, 84T RTX-OPS, 10 Giga Rays/Sek. Rays Cast und eine FP32-Leistung von 16.3 TFLOPs.

Der Preis für den dedizierten RTX6000-GPU-Plan beträgt 1.5 US-Dollar pro Stunde.

Paperspace CORE

Verbessern Sie Ihren organisatorischen Workflow mit der beschleunigten Computing-Infrastruktur der nächsten Generation, indem Sie Papierbereich CORE. Es bietet eine einfach zu bedienende und unkomplizierte Schnittstelle, um einfach bereitzustellen onboarding, Tools für die Zusammenarbeit und Desktop-Apps für Mac, Linux und Windows. Verwenden Sie es, um Anwendungen mit hoher Nachfrage durch unbegrenzte Rechenleistung auszuführen.

CORE bietet ein blitzschnelles Netzwerk, sofortige Bereitstellung, 3D-App-Unterstützung und eine vollständige API für den programmatischen Zugriff. Verschaffen Sie sich mit einer mühelosen und intuitiven Benutzeroberfläche an einem einzigen Ort einen vollständigen Überblick über Ihre Infrastruktur. Darüber hinaus erhalten Sie mit der Verwaltungsoberfläche des CORE mit robusten Tools eine hervorragende Kontrolle, mit der Sie Maschinen, Netzwerke und Benutzer filtern, sortieren, verbinden oder erstellen können.

Die leistungsstarke Verwaltungskonsole von CORE führt Aufgaben wie das Hinzufügen von Active Directory-Integration oder VPN schnell aus. Sie können auch die komplexen Netzwerkkonfigurationen einfach verwalten und mit wenigen Klicks schneller erledigen.

Darüber hinaus finden Sie viele Integrationen, die optional, aber hilfreich für Ihre Arbeit sind. Holen Sie sich mit dieser Cloud-GPU-Plattform erweiterte Sicherheitsfunktionen, freigegebene Laufwerke und mehr. Profitieren Sie von den kostengünstigen GPUs, indem Sie Bildungsrabatte, Abrechnungswarnungen, eine Sekunde in Rechnung stellen usw.

Machen Sie den Workflow zu einem Startpreis von 0.07 USD/Stunde einfacher und schneller.

Google Cloud GPUs

Holen Sie sich leistungsstarke GPUs für wissenschaftliches Rechnen, 3D-Visualisierung und maschinelles Lernen mit Google Cloud-GPUs. Es kann dazu beitragen, HPC zu beschleunigen, eine breite Palette von GPUs auszuwählen, um Preispunkten und Leistung zu entsprechen, und Ihren Arbeitsaufwand durch Maschinenanpassungen und flexible Preise minimieren.

Sie bieten auch viele GPUs wie NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 und P100. Außerdem gleichen Google Cloud-GPUs Arbeitsspeicher, Prozessor, Hochleistungsfestplatte und bis zu 8 GPUs in jeder Instanz für die individuelle Arbeitslast aus.

Darüber hinaus erhalten Sie Zugriff auf branchenführende Netzwerke, Datenanalysen und Speicher. GPU-Geräte sind in einigen Regionen nur in bestimmten Zonen verfügbar. Der Preis hängt von der Region, der gewählten GPU und dem Maschinentyp ab. Sie können Ihren Preis berechnen, indem Sie Ihre Anforderungen im Google Cloud-Preisrechner definieren.

Alternativ können Sie sich für diese Lösungen entscheiden:

Elastic GPU Service

Elastischer GPU-Service (EGS) bietet parallele und leistungsstarke Rechenfunktionen mit GPU-Technologie. Es ist ideal für viele Szenarien wie Videoverarbeitung, Visualisierung, wissenschaftliches Rechnen und Deep Learning. EGS verwendet mehrere GPUs wie NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 und AMD FirePro S7150.

Sie erhalten Vorteile wie Online-Deep-Learning-Inferenzdienste und -Schulungen, Inhaltsidentifizierung, Bild- und Spracherkennung, HD-Mediencodierung, Videokonferenzen, Reparatur von Quellfilmen und 4K/8K HD Live.

Darüber hinaus erhalten Sie Optionen wie Video-Rendering, Computational Finance, Klimavorhersage, Kollisionssimulation, Gentechnik, nichtlineare Bearbeitung, Fernunterrichtsanwendungen und technisches Design.

• Die GA1-Instanz bietet bis zu 4 AMD FirePro S7150 GPUs, 160 GB Arbeitsspeicher und 56 vCPUs. Es enthält 8192 Kerne und 32 GB GPU-Speicher, der parallel arbeitet und 15 TFLOPS mit einfacher Genauigkeit und einen TFLOPS mit doppelter Genauigkeit liefert.
• Die GN4-Instanz bietet bis zu 2 NVIDIA Tesla M40-GPUs, 96 GB Arbeitsspeicher und 56 vCPUs. Es enthält 6000 Kerne und 24 GB GPU-Speicher, der 14 TFLOPS Single-Precision liefert. Ebenso finden Sie viele Instanzen wie GN5, GN5i und GN6.
• EGS unterstützt intern 25 Gbit/s und bis zu 2,000,000 PPS Netzwerkbandbreite, um die maximale Netzwerkleistung bereitzustellen, die von den Rechenknoten benötigt wird. Es verfügt über einen lokalen Hochgeschwindigkeits-Cache, der mit SSD- oder Ultra-Cloud-Festplatten verbunden ist.
• Hochleistungs-NVMe-Laufwerke verarbeiten 230,000 IOPS mit einer E/A-Latenz von 200 us und bieten 1900 Mbit/s Lesebandbreite und 1100 Mbit/s Schreibbandbreite.

Sie können je nach Bedarf aus verschiedenen Kaufoptionen wählen, um die Ressourcen zu erhalten und nur dafür zu bezahlen.

Azure N series

Azure N-Serie der virtuellen Azure-Computer (VMs) verfügen über GPU-Funktionen. GPUs sind ideal für grafik- und rechenintensive Workloads und helfen Benutzern, Innovationen durch verschiedene Szenarien wie Deep Learning, Predictive Analytics und Remote-Visualisierung voranzutreiben.

Verschiedene N-Serien haben separate Angebote für bestimmte Workloads.

• Die NC-Serie konzentriert sich auf leistungsstarkes maschinelles Lernen und Computing-Workloads. Die neueste Version ist NCsv3 mit NVIDIAs NVIDIAs Tesla V100 GPU.
• Die ND-Serie konzentriert sich auf Inferenz- und Trainingsszenarien im Wesentlichen für Deep Learning. Es verwendet NVIDIA Tesla P40-GPUs. Die neueste Version ist NDv2 mit NVIDIA Tesla V100-GPUs.
• Die NV-Serie konzentriert sich auf Remote-Visualisierung und andere intensive Anwendungsworkloads, die von NVIDIA Tesla M60 GPU unterstützt werden.
• Die NC-, NCsv3-, NDs- und NCsv2-VMs bieten eine InfiniBand-Verbindung, die eine Scale-up-Leistung ermöglicht. Hier erhalten Sie die Vorteile wie Deep Learning, Grafik-Rendering, Videobearbeitung, Spiele usw.

IBM Cloud

IBM Cloud bietet Ihnen Flexibilität, Leistung und viele GPU-Optionen. Da GPU die zusätzliche Gehirnleistung ist, die einer CPU fehlt, hilft Ihnen IBM Cloud dabei, direkten Zugriff auf die zugänglichere Auswahl des Servers zu erhalten, um eine nahtlose Integration in die IBM Cloud-Architektur, Anwendungen und APIs zusammen mit einem verteilten Netzwerk der Rechenzentren weltweit zu ermöglichen.

• Sie erhalten Bare-Metal-Server-GPU-Optionen wie Intel Xeon 4210, NVIDIA T4-Grafikkarte, 20 Kerne, 32 GB RAM, 2.20 GHz und 20 TB Bandbreite. Ebenso erhalten Sie auch Optionen von Intel Xeon 5218 und Intel Xeon 6248.
• Für virtuelle Server erhalten Sie AC1.8×60 mit acht vCPU, 60 GB RAM, 1 x P100 GPU. Hier erhalten Sie auch die Optionen AC2.8×60 und AC2.8×60.

Holen Sie sich die Bare-Metal-Server-GPU zu einem Startpreis von 819 USD/Monat und die virtuelle Server-GPU zu einem Startpreis von 1.95 USD/Stunde.

AWS and NVIDIA

AWS und NVIDIA haben zusammengearbeitet, um kontinuierlich kostengünstige, flexible und leistungsstarke GPU-basierte Lösungen bereitzustellen. Es umfasst NVIDIA-GPU-betriebene Amazon EC2-Instances und Services wie AWS IoT Greengrass, das mit NVIDIA Jetson Nano-Modulen bereitgestellt wird.

Benutzer verwenden AWS und NVIDIA für virtuelle Workstations, maschinelles Lernen (ML), IoT-Services und Hochleistungsrechnen. Amazon EC2-Instances, die von NVIDIA-GPUs angetrieben werden, sind für die Bereitstellung skalierbarer Leistung verantwortlich. Verwenden Sie außerdem AWS IoT Greengrass, um die AWS-Cloud-Services auf NVIDIA-basierte Edge-Geräte zu erweitern.

Die NVIDIA A100 Tensor Core-GPUs versorgen Amazon EC2 P4d-Instances und bieten branchenführende Netzwerke mit geringer Latenz und hohem Durchsatz. Ebenso finden Sie viele andere Instanzen für bestimmte Szenarien wie Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4 usw.

Bewerben Sie sich für die KOSTENLOSE Testversion und erleben Sie die Leistung der GPU bis zum Edge aus der Cloud.

OVHcloud

OVH-Wolke bietet Cloud-Server, die darauf ausgelegt sind, massive parallele Workloads zu verarbeiten. Die GPUs verfügen über viele Instanzen, die in NVIDIA Tesla V100-Grafikprozessoren integriert sind, um die Anforderungen von Deep Learning und Machine Learning zu erfüllen.

Sie helfen, das Computing im Bereich des grafischen Computings sowie der künstlichen Intelligenz zu beschleunigen. OVH arbeitet mit NVIDIA zusammen, um die beste GPU-beschleunigte Plattform für Hochleistungs-Computing, KI und Deep Learning anzubieten.

Nutzen Sie den einfachsten Weg zur Bereitstellung und Wartung von GPU-beschleunigten Containern über einen vollständigen Katalog. Es liefert eine von vier Karten direkt über PCI Passthrough an die Instanzen, ohne Virtualisierungsschicht, um alle Befugnisse für Ihre Verwendung zu verwenden.

Die Dienste und Infrastrukturen von OVHcloud sind nach ISO/IEC 27017, 27001, 27701 und 27018 zertifiziert. Die Zertifizierungen zeigen, dass OVHcloud über ein Informationssicherheitsmanagementsystem (ISMS) verfügt, um Schwachstellen zu verwalten, Geschäftskontinuität zu implementieren, Risiken zu managen und ein Datenschutzinformationsmanagementsystem (PIMS) zu implementieren.

Darüber hinaus verfügt NVIDIA Tesla V100 über viele wertvolle Funktionen wie PCIe 32 GB/s, 16 GB HBM2 Kapazität, 900 GB/s Bandbreite, Double Precision-7 TeraFLOPs, Single Precision-14 TeraFLOPs und Deep Learning-112 TeraFLOPs.

Lambda GPU

Trainieren Sie Deep-Learning-, ML- und KI-Modelle mit Lambda-GPU-Cloud und skalieren Sie mit wenigen Klicks von einer Maschine auf die Gesamtzahl der VMs. Holen Sie sich vorinstallierte Haupt-Frameworks und die neueste Version des Lambda-Stack, der CUDA-Treiber und Deep-Learning-Frameworks enthält.

Erhalten Sie über das Dashboard schnell Zugriff auf die dedizierte Jupyter Notebook-Entwicklungsumgebung für jeden Computer. Verwenden SSH direkt mit einem der SSH-Schlüssel oder verbinden Sie sich über das Web Terminal im Cloud-Dashboard für den direkten Zugriff.

Jede Instanz unterstützt maximal 10 Gbit/s Bandbreite zwischen Knoten, die ein verstreutes Training mit Frameworks wie Horovod ermöglicht. Sie können auch Zeit bei der Modelloptimierung sparen, indem Sie auf die Anzahl der GPUs auf einer oder mehreren Instanzen skalieren.

Mit Lambda GPU Cloud können Sie sogar 50 % beim Computing sparen, die Cloud-TCO reduzieren und erhalten keine mehrjährigen Verpflichtungen. Verwenden Sie eine einzelne RTX 6000-GPU mit sechs VCPUs, 46 GiB RAM, 658 GiB temporärem Speicher für nur 1.25 US-Dollar/Stunde. Wählen Sie aus vielen Instanzen entsprechend Ihren Anforderungen, um einen On-Demand-Preis für Ihre Nutzung zu erhalten.

Genesis Cloud

Holen Sie sich eine effiziente Cloud-GPU-Plattform zu einem sehr günstigen Preis von Genesis-Wolke. Sie haben Zugang zu vielen effizienten Rechenzentren auf der ganzen Welt, mit denen sie zusammenarbeiten, um eine breite Palette von Anwendungen anzubieten.

Alle Dienste sind sicher, skalierbar, robust und automatisiert. Genesis Cloud bietet unbegrenzte GPU-Rechenleistung für visuelle Effekte, maschinelles Lernen, Transcodierung oder Speicherung, Big-Data-Analyse und vieles mehr.

Genesis Cloud bietet KOSTENLOS viele reichhaltige Funktionen wie Snapshots zum Speichern Ihrer Arbeit, Sicherheitsgruppen für den Netzwerkverkehr, Speichervolumen für die großen Datensätze, FastAI, PyTorch, vorkonfigurierte Bilder und eine öffentliche API für TensorFlow.

Es verfügt über NVIDIA- und AMD-GPUs verschiedener Typen. Trainieren Sie außerdem das neuronale Netzwerk oder erstellen Sie Animationsfilme, indem Sie die Leistung des GPU-Computings nutzen. Ihre Rechenzentren werden mit 100 % erneuerbarer Energie aus geothermischen Quellen betrieben, um die COXNUMX-Emissionen zu senken.

Ihre Preise sind 85 % niedriger als bei anderen Anbietern, da Sie für Minutenstufen bezahlen. Außerdem können Sie mit Langzeit- und Vorzugsrabatten mehr sparen.

Fazit

Cloud-GPUs bieten unglaubliche Leistung, Geschwindigkeit, Skalierung, Platz und Komfort. Ziehen Sie daher in Betracht, Ihre bevorzugte Cloud-GPU-Plattform mit sofort einsatzbereiten Funktionen auszuwählen, um Ihre Deep-Learning-Modelle zu beschleunigen und KI-Workloads verarbeiten einfach.