11 mejores plataformas GPU en la nube para IA y cargas de trabajo masivas

Con la llegada de tecnologías emergentes como el aprendizaje profundo, la IA y el ML, las GPU en la nube están muy solicitadas.

Si su organización trabaja con visualizaciones 3D, aprendizaje automático (ML), inteligencia artificial (IA) o algún tipo de cálculo pesado, la forma en que realiza el cálculo en la GPU es muy importante.

Tradicionalmente, los modelos de aprendizaje profundo en las organizaciones requerían una gran cantidad de tiempo para las tareas de formación y cálculo. Esto les quitaba tiempo, les costaba mucho y les dejaba con problemas de almacenamiento y espacio, lo que reducía la productividad.

Las GPU de la nueva era están diseñadas para resolver este problema. Ofrecen alta eficiencia para realizar cálculos pesados y trAIde sus modelos de IA en paralelo.

Según la investigación de Indigo, las GPU pueden ofrecer 250 veces más rápido que las CPU a la hora de entrenar redes neuronales asociadas al aprendizaje profundo.

Y con el avance de computación en nubeAhora disponemos de GPU en la nube que están transformando el mundo de la ciencia de datos y otras tecnologías emergentes al ofrecer un rendimiento aún más rápido, un mantenimiento sencillo, un coste reducido, un escalado rápido y un ahorro de tiempo.

Este artículo le introducirá en los conceptos de GPU en la nube, su relación con AIML, aprendizaje profundo y algunas de las mejores plataformas de GPU en la nube que puedes encontrar para implementar tu GPU en la nube preferida.

¡Comencemos!

¿Qué es una GPU en la nube?

Para entender una GPU en la nube, hablemos primero de las GPU.

Una unidad de procesamiento gráfico (GPU) es un circuito electrónico especializado que se utiliza para alterar y manipular rápidamente la memoria con el fin de acelerar la creación de imágenes o gráficos.

Las GPU modernas ofrecen mayor eficiencia en el procesamiento de imágenes y gráficos por ordenador gracias a su estructura paralela que las Unidades Centrales de Procesamiento (CPU). La GPU se integra en la placa base o se coloca en la tarjeta de vídeo del PC o en la matriz de la CPU.

Las unidades gráficas en la nube (GPU) son instancias informáticas con una sólida aceleración de hardware útiles para ejecutar aplicaciones que manejen cargas de trabajo masivas de IA y aprendizaje profundo en la nube. No es necesario que instales una GPU física en tu dispositivo.

Algunas GPU populares son NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce, etc.

Las GPU se utilizan en:

• Teléfonos móviles
• Consolas de videojuegos
• Puestos de trabajo
• Sistemas integrados
• Ordenadores personales

Para qué se utilizan las GPU:

He aquí algunos casos de uso de las GPU:

• En IA y ML para el reconocimiento de imágenes
• Cálculos para gráficos por ordenador en 3D y Dibujos CAD
• Mapeado de texturas y renderizado de polígonos
• Cálculos geométricos como traslaciones y rotaciones de vértices en sistemas de coordenadas.
• Soporte de sombreadores programables para manipular texturas y vértices
• Codificación, descodificación y transmisión de vídeo aceleradas en la GPU
• Juegos ricos en gráficos y juegos en la nube
• Modelado matemático a gran escala, análisis y aprendizaje profundo que requieren la capacidad de procesamiento paralelo de las GPU de propósito general.
• Edición de vídeo, diseño gráfico y creación de contenidos

¿Cuáles son las ventajas de las GPU en la nube? 👍

Las principales ventajas de utilizar GPUs Cloud son:

Alta escalabilidad

Si desea ampliar su organización, su carga de trabajo acabará aumentando. Necesitará una GPU que pueda escalar con el aumento de la carga de trabajo. Las GPU en la nube pueden ayudarte a conseguirlo, ya que te permiten añadir más GPU fácilmente y sin complicaciones para que puedas hacer frente al aumento de la carga de trabajo. A la inversa, si quieres reducir el tamaño, también puedes hacerlo rápidamente.

Minimiza los costes

En lugar de comprar GPUs físicas de alta potencia que cuestan increíblemente caras, puedes optar por GPUs en la nube en alquiler que están disponibles a un coste menor por horas. Se te cobrará por el número de horas que hayas utilizado las GPU en la nube, a diferencia de las físicas que tendrían un coste elevado aunque no las utilices mucho.

Limpia los recursos locales

Las GPU en la nube no consumen tus recursos locales, a diferencia de las GPU físicas que ocupan una cantidad significativa de espacio en tu ordenador. Por no hablar de que, si ejecutas un modelo ML a gran escala o renderizas una tarea, ralentizan tu ordenador.

Para ello, puedes plantearte externalizar la potencia de cálculo a la nube sin estresar a tu ordenador y utilizarlo con facilidad. Simplemente utiliza el ordenador para controlarlo todo en lugar de darle toda la presión para manejar la carga de trabajo y las tareas computacionales.

Ahorra tiempo

Las GPU en la nube ofrecen a los diseñadores la flexibilidad de una iteración rápida con tiempos de renderizado más rápidos. Puedes ahorrar mucho tiempo completando en minutos una tarea que antes te llevaba horas o días. Por lo tanto, la productividad de tu equipo aumentará considerablemente para que puedas invertir tiempo en innovación en lugar de renderizar o realizar cálculos.

¿Cómo ayudan las GPU en el aprendizaje profundo y la IA?

El aprendizaje profundo es la base de la inteligencia artificial. Se trata de un técnica avanzada de ML que hace hincapié en el aprendizaje representacional con la ayuda de redes neuronales artificiales (RNA). El modelo de aprendizaje profundo se utiliza para procesar grandes conjuntos de datos o procesos altamente computacionales.

Entonces, ¿cómo entran en escena las GPU?

Las GPU están diseñadas para realizar cálculos paralelos o múltiples cálculos simultáneamente. Las GPU pueden aprovechar la capacidad del modelo de aprendizaje profundo para agilizar grandes tareas computacionales.

Como las GPU tienen muchos núcleos, ofrecen excelentes cálculos de procesamiento paralelo. Además, tienen un mayor ancho de banda de memoria para acomodar cantidades masivas de datos para sistemas de aprendizaje profundo. De ahí que se utilicen ampliamente para entrenar modelos de IA, renderizar modelos CAD, jugar a videojuegos ricos en gráficos y mucho más.

Además, si quieres experimentar con varios algoritmos simultáneamente, puedes ejecutar numerosas GPU por separado. Facilita diferentes procesos en GPUs separadas sin paralelismo. Para ello, puedes utilizar varias GPU en diferentes máquinas físicas o en una sola máquina para distribuir modelos de datos pesados.

Cómo empezar a utilizar la GPU en la nube

Empezar a utilizar las GPU en la nube no es ciencia de cohetes. De hecho, todo es fácil y rápido si se comprenden los conceptos básicos. En primer lugar, tienes que elegir un proveedor de GPU en la nube, por ejemplo, Google Cloud Platform (GCP).

A continuación, regístrese en GCP. Aquí podrás aprovechar todas las ventajas estándar que incluye, como funciones en la nube, opciones de almacenamiento, gestión de bases de datos, integración con aplicaciones y mucho más. También puedes utilizar su Google Colboratory que funciona como Cuaderno Jupyter para utilizar una GPU GRATIS. Por último, puedes empezar a renderizar GPUs para tu caso de uso.

Veamos, pues, las distintas opciones de GPU en la nube para manejar IA y cargas de trabajo masivas.

Linode

Linode ofrece GPU bajo demanda para cargas de trabajo de procesamiento paralelo como procesamiento de vídeo, cálculo científico, aprendizaje automático, IA y mucho más. Proporciona máquinas virtuales optimizadas para GPU aceleradas por núcleos NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor y RT, y aprovecha la potencia CUDA para ejecutar cargas de trabajo de trazado de rayos, aprendizaje profundo y procesamiento complejo.

Convierta su gasto de capital en gasto de explotación tomando el acceso de Linode GPU para aprovechar la potencia de la GPU y beneficiarse de la propuesta de valor real de la nube. Además, Linode te permite concentrarte en las competencias básicas en lugar de preocuparte por el hardware.

Las GPU de Linode eliminan la barrera que supone aprovecharlas para casos de uso complejos como transmisión de vídeoy aprendizaje automático. Además, obtendrá hasta 4 tarjetas por cada instancia, en función de la potencia que necesite para las cargas de trabajo previstas.

Quadro RTX 6000 tiene 4.608 núcleos CUDA, 576 núcleos Tensor, 72 núcleos RT, 24 GB de memoria GPU GDDR6, 84T RTX-OPS, 10 Giga Rays/sec Rays Cast, y un rendimiento FP32 de 16,3 TFLOPs.

El precio del plan dedicado más GPU RTX6000 es de $1,5/hora.

Latitud.sh

Latitud.sh es una plataforma de GPU en la nube que cambia las reglas del juego, diseñada específicamente para potenciar las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático. Impulsada por las GPU H100 de NVIDIA, la infraestructura de Latitude.sh ofrece un entrenamiento de modelos hasta dos veces más rápido en comparación con GPU de la competencia como la A100.

Optar por Latitude.sh significa tener la libertad de desplegar servidores dedicados de alto rendimiento en más de 18 ubicaciones en todo el mundo, garantizando una latencia mínima y un rendimiento óptimo.

Cada instancia está optimizada para cargas de trabajo de IA y viene preinstalada con herramientas de aprendizaje profundo como TensorFlow, PyTorch y Jupyter. Olvídate de complicadas configuraciones; solo tienes que desplegar y listo.

El enfoque API-first de Latitude.sh simplifica la automatización, facilitando la integración con herramientas como Terraform. Haga más cosas con el intuitivo panel de Latitude.sh, que le permite crear vistas, gestionar proyectos y añadir recursos con solo unos clics.

Para aquellos que se toman en serio el rendimiento, las instancias de primer nivel de Latitude.sh cuentan con hasta 8 GPUs NVIDIA H100 80GB NVLink, Dual AMD 9354, 64 Cores @ 3.25 GHz, y 1536 GB RAM. Y para los amantes de los números, los precios bajo demanda empiezan en $17,6/hora.

Libere todo el potencial de sus proyectos de IA y ML con Latitud.shla plataforma de GPU en la nube más eficiente y escalable del mercado.

Paperspace CORE

Potencie el flujo de trabajo de su organización con la infraestructura informática acelerada de última generación mediante Paperspace CORE. Ofrece una interfaz fácil de usar y directa para proporcionar una incorporación sencilla, herramientas de colaboración y aplicaciones de escritorio para Mac, Linux y Windows. Utilícelo para ejecutar aplicaciones de alta demanda a través de una potencia informática ilimitada.

CORE proporciona una red ultrarrápida, aprovisionamiento instantáneo, compatibilidad con aplicaciones 3D y una API completa para acceso programático. Obtenga una visión completa de su infraestructura con una interfaz gráfica de usuario intuitiva y sin esfuerzo en un único lugar. Además, obtenga un control soberbio con la interfaz de gestión de CORE, que cuenta con sólidas herramientas y le permite filtrar, ordenar, conectar o crear máquinas, redes y usuarios.

La potente consola de gestión de CORE realiza tareas rápidamente, como añadir la integración de Active Directory o VPN. También puede gestionar las complejas configuraciones de red fácilmente y completar las cosas más rápido con unos pocos clics.

Además, encontrarás muchas integraciones que son opcionales pero útiles en tu trabajo. Consigue funciones de seguridad avanzadas, unidades compartidas y mucho más con esta plataforma de GPU en la nube. Disfruta de las GPU de bajo coste obteniendo descuentos en educación, alertas de facturación, facturación por segundo, etc.

Añada sencillez y rapidez al flujo de trabajo a un precio inicial de $0,07/hora.

GPU de Google Cloud

Consigue GPUs de alto rendimiento para cálculo científico, visualización 3D y aprendizaje automático con GPU de Google Cloud. Puede ayudar a acelerar la HPC, seleccionar una amplia gama de GPU para ajustarse a los precios y el rendimiento y minimizar la carga de trabajo con personalizaciones de máquinas y precios flexibles.

También ofrecen muchas GPU como NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 y P100. Además, las GPU de Google Cloud equilibran la memoria, el procesador, el disco de alto rendimiento y hasta 8 GPU en cada instancia para la carga de trabajo individual.

Además, obtienes acceso a redes, análisis de datos y almacenamiento líderes del sector. Los dispositivos GPU sólo están disponibles en zonas específicas de algunas regiones. El precio dependerá de la región, la GPU que elijas y el tipo de máquina. Puedes calcular el precio definiendo tus requisitos en la calculadora de precios de Google Cloud.

También puede optar por estas soluciones:

Servicio GPU elástico

Servicio GPU elástico (EGS) proporciona funciones de cálculo paralelo y potente con tecnología de GPU. Es ideal para muchos escenarios como el procesamiento de vídeo, la visualización, la computación científica y el aprendizaje profundo. EGS utiliza varias GPU como NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 y AMD FirePro S7150.

Obtendrá ventajas como servicios y formación en línea de inferencia de aprendizaje profundo, identificación de contenidos, reconocimiento de imagen y voz, codificación de medios HD, videoconferencia, reparación de películas de origen y 4K/8K HD en directo.

Además, obtén opciones como renderizado de vídeo, finanzas computacionales, predicción climática, simulación de colisiones, ingeniería genética, edición no lineal, aplicaciones de educación a distancia y diseño de ingeniería.

• La instancia GA1 proporciona hasta 4 GPU AMD FirePro S7150, 160 GB de memoria y 56 vCPU. Contiene 8192 núcleos y 32 GB de memoria GPU que funcionan en paralelo y ofrecen 15 TFLOPS de precisión simple y un TFLOPS de precisión doble.
• La instancia GN4 proporciona hasta 2 GPU NVIDIA Tesla M40, 96 GB de memoria y 56 vCPU. Contiene 6000 núcleos y 24 GB de memoria GPU que proporcionan 14 TFLOPS de precisión única. Del mismo modo, encontrará muchas instancias como GN5, GN5i y GN6.
• EGS soporta internamente 25 Gbit/s y hasta 2.000.000 PPS de ancho de banda de red para proporcionar el máximo rendimiento de red que necesitan los nodos de cálculo. Dispone de una caché local de alta velocidad que se conecta con discos SSD o ultra cloud.
• Las unidades NVMe de alto rendimiento gestionan 230 000 IOPS con una latencia de E/S de 200 𝝻s y proporcionan 1900 Mbit/s de ancho de banda de lectura y 1100 Mbit/s de ancho de banda de escritura.

Puede elegir entre diferentes opciones de compra en función de sus necesidades para obtener los recursos y pagar sólo por ello.

Serie Azure N

Serie Azure N de las máquinas virtuales (VM) Azure tienen capacidades de GPU. Las GPU son ideales para cargas de trabajo gráficas y de cálculo intensivo, lo que ayuda a los usuarios a impulsar la innovación a través de diversos escenarios como el aprendizaje profundo, el análisis predictivo y la visualización remota.

Las distintas series N tienen ofertas separadas para cargas de trabajo específicas.

• La serie NC se centra en cargas de trabajo de cálculo y aprendizaje automático de alto rendimiento. La última versión es NCsv3, que incorpora la GPU Tesla V100 de NVIDIA.
• La serie ND se centra en escenarios de inferencia y entrenamiento básicamente para aprendizaje profundo. Utiliza GPUs NVIDIA Tesla P40. La última versión es NDv2 que incorpora GPUs NVIDIA Tesla V100.
• La serie NV se centra en la visualización remota y otras cargas de trabajo de aplicaciones intensivas respaldadas por la GPU NVIDIA Tesla M60.
• Las máquinas virtuales NC, NCsv3, NDs y NCsv2 ofrecen interconexión InfiniBand que permite escalar el rendimiento. Aquí obtendrá ventajas como el aprendizaje profundo, el renderizado de gráficos, la edición de vídeo, los juegos, etc.

Nube de IBM

Nube de IBM le ofrece flexibilidad, potencia y muchas opciones de GPU. Como la GPU es la potencia intelectual adicional de la que carece una CPU, IBM Cloud le ayuda a obtener acceso directo a la selección más accesible del servidor para una integración perfecta con la arquitectura, las aplicaciones y las API de IBM Cloud junto con una red distribuida de los centros de datos a nivel mundial.

• Tendrás opciones de GPU de servidor bare metal como Intel Xeon 4210, tarjeta gráfica NVIDIA T4, 20 núcleos, 32 GB de RAM, 2,20 GHz y 20 TB de ancho de banda. Del mismo modo, también tienes opciones de Intel Xeon 5218 e Intel Xeon 6248.
• Para servidores virtuales, tienes AC1.8×60 que tiene ocho vCPU, 60 GB RAM, 1 x P100 GPU. Aquí también tienes las opciones AC2.8×60 y AC2.8×60.

Consiga la GPU de servidor bare metal a un precio inicial de $819/mes y la GPU de servidor virtual a un precio inicial de $1,95/hora.

AWS y NVIDIA

AWS y NVIDIA han colaborado para ofrecer continuamente soluciones rentables, flexibles y potentes basadas en la GPU. Esto incluye instancias Amazon EC2 con GPU NVIDIA y servicios como AWS IoT Greengrass, que se implementa con módulos NVIDIA Jetson Nano.

Los usuarios utilizan AWS y NVIDIA para estaciones de trabajo virtuales, aprendizaje automático (ML), servicios IoT y computación de alto rendimiento. Las instancias de Amazon EC2 que alimentan las GPU NVIDIA son responsables de ofrecer un rendimiento escalable. Además, utilizan AWS IoT Greengrass para extender los servicios en la nube de AWS a los dispositivos de borde basados en NVIDIA.

Las GPU NVIDIA A100 Tensor Core alimentan las instancias de Amazon EC2 P4d para ofrecer redes de baja latencia y alto rendimiento líderes del sector. Del mismo modo, encontrará muchas otras instancias para escenarios específicos como Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4, etc.

Solicite la prueba GRATUITA y experimente la potencia de la GPU al límite desde la nube.

OVHcloud

OVHcloud proporciona servidores en la nube diseñados para procesar cargas de trabajo paralelas masivas. Disponen de numerosas instancias integradas con procesadores gráficos NVIDIA Tesla V100 para satisfacer las necesidades de aprendizaje profundo y aprendizaje automático.

Ayudan a acelerar la computación en el campo de la computación gráfica, así como la inteligencia artificial. OVH colabora con NVIDIA para ofrecer la mejor plataforma acelerada por GPU para computación de alto rendimiento, IA y aprendizaje profundo.

Utiliza la forma más sencilla de desplegar y mantener contenedores acelerados por GPU a través de un catálogo completo. Entrega una de las cuatro tarjetas a las instancias directamente a través de PCI Passthrough sin ninguna capa de virtualización para dedicar todas las potencias a su uso.

Los servicios e infraestructuras de OVHcloud cuentan con las certificaciones ISO/IEC 27017, 27001, 27701 y 27018. Las certificaciones indican que OVHcloud dispone de un sistema de gestión de la seguridad de la información (SGSI) para gestionar vulnerabilidades, aplicar la continuidad del negocio, gestionar riesgos e implantar un sistema de gestión de la información sobre privacidad (SGIP).

Además, NVIDIA Tesla V100 tiene muchas características valiosas como PCIe 32 GB/s, 16 GB de capacidad HBM2, 900 GB/s de ancho de banda, doble precisión-7 teraFLOPs, precisión simple-14 teraFLOPs y aprendizaje profundo-112 teraFLOPs.

GPU Lambda

Entrene modelos de aprendizaje profundo, ML e IA con Nube GPU Lambda y escale desde una máquina hasta el número total de máquinas virtuales en cuestión de algunos clics. Obtén los principales frameworks preinstalados y la última versión de Lambda Stack que incluye controladores CUDA y frameworks de aprendizaje profundo.

Acceda al entorno de desarrollo dedicado Jupyter Notebook para cada máquina rápidamente desde el panel de control. Utilice SSH directamente con una de las claves SSH o conéctese a través del Terminal Web en el panel de control de la nube para acceder directamente.

Cada instancia admite un máximo de 10 Gbps de ancho de banda entre nodos que permite el entrenamiento disperso con frameworks como Horovod. También puede ahorrar tiempo en la optimización de modelos escalando al número de GPU en una o varias instancias.

Con Lambda GPU Cloud, puede incluso ahorrar 50% en computación, reducir el TCO de la nube y nunca tendrá compromisos plurianuales. Utilice una sola GPU RTX 6000 con seis VCPU, 46 GiB de RAM y 658 GiB de almacenamiento temporal por solo $1,25/hora. Elija entre muchas instancias según sus necesidades para obtener un precio bajo demanda para su uso.

Nube Génesis

Consiga una plataforma GPU en la nube eficaz a un precio muy asequible en Nube Génesis. Tienen acceso a muchos centros de datos eficientes en todo el mundo con los que colaboran para ofrecer una amplia gama de aplicaciones.

Todos los servicios son seguros, escalables, robustos y automatizados. Genesis Cloud proporciona potencia de cálculo de GPU ilimitada para efectos visuales, aprendizaje automático, transcodificación o almacenamiento, análisis de Big Data y mucho más.

Genesis Cloud ofrece muchas funciones ricas de forma GRATUITA, como instantáneas para guardar el trabajo, grupos de seguridad para el tráfico de red, volúmenes de almacenamiento para los conjuntos de big data, FastAI, PyTorch, imágenes preconfiguradas y una API pública para TensorFlow.

Dispone de GPUs NVIDIA y AMD de diferentes tipos. Además, entrena la red neuronal o genera películas animadas aprovechando la potencia del GPU Computing. Sus centros de datos funcionan con 100 % de energía renovable procedente de fuentes geotérmicas para reducir las emisiones de carbono.

Sus precios son 85% inferiores a los de otros proveedores, ya que pagará por incrementos de nivel de minutos. También puedes ahorrar más con descuentos a largo plazo y preferentes.

Conclusión 👩‍🏫

Las GPU en la nube están diseñadas para ofrecer un rendimiento, una velocidad, un escalado, un espacio y una comodidad increíbles. Por lo tanto, considere la posibilidad de elegir su plataforma de GPU en la nube preferida con capacidades listas para usar para acelerar sus modelos de aprendizaje profundo y... manejar cargas de trabajo de IA fácilmente.