Avec l'arrivée de technologies émergentes telles que l'apprentissage en profondeur, l'IA et le ML, les GPU cloud sont très demandés.

Si votre organisation traite des visualisations 3D, de l'apprentissage automatique (ML), de l'intelligence artificielle (IA) ou de l'informatique lourde, la façon dont vous effectuez le calcul GPU est très importante.

Traditionnellement, les modèles d'apprentissage en profondeur dans les organisations prenaient beaucoup de temps pour les tâches de formation et de calcul. Auparavant, cela leur tuait le temps, leur coûtait cher et leur laissait des problèmes de stockage et d'espace, réduisant ainsi la productivité.

Les GPU new age sont conçus pour résoudre ce problème. Ils offrent une grande efficacité pour effectuer des calculs lourds et une formation plus rapide pour vos modèles d'IA en parallèle.

Selon les recherches d'Indigo, les GPU peuvent offrir 250 fois plus vite performances que les processeurs tout en entraînant les réseaux de neurones associés à l'apprentissage en profondeur.

Et avec l'avancée de le cloud computing, nous avons maintenant des GPU cloud qui transforment le monde de la science des données et d'autres technologies émergentes en offrant des performances encore plus rapides, une maintenance facile, des coûts réduits, une mise à l'échelle rapide et un gain de temps.

Cet article vous présentera les concepts de GPU cloud, comment cela se rapporte à AI, ML, apprentissage en profondeur et certaines des meilleures plateformes de GPU cloud que vous pouvez trouver pour déployer votre GPU cloud préféré.

Commençons!

Qu'est-ce qu'un GPU Cloud ?

Pour comprendre un GPU cloud, parlons d'abord des GPU.

Une unité de traitement graphique (GPU) fait référence à un circuit électronique spécialisé utilisé pour modifier et manipuler rapidement la mémoire afin d'accélérer la création d'images ou de graphiques.

Les GPU modernes offrent une plus grande efficacité dans la manipulation du traitement d'images et de l'infographie en raison de leur structure parallèle que les unités centrales de traitement (CPU). Un GPU est intégré à sa carte mère ou placé sur la carte vidéo ou le processeur d'un PC.

Les unités graphiques cloud (GPU) sont des instances informatiques avec une accélération matérielle robuste utile pour exécuter des applications afin de gérer des charges de travail massives d'IA et d'apprentissage en profondeur dans le cloud. Il n'est pas nécessaire que vous déployiez un GPU physique sur votre appareil.

Certains GPU populaires sont NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce, etc.

Les GPU sont utilisés dans :

  • Téléphones mobiles
  • Consoles de jeux
  • Stations de travail
  • Systèmes embarqués
  • Ordinateur personnel

À quoi servent les GPU :

Voici quelques cas d'utilisation de GPU :

  • En AI et ML pour la reconnaissance d'images
  • Calculs pour l'infographie 3D et Dessins CAO
  • Mappage de texture et rendu des polygones
  • Calculs géométriques comme les translations et les rotations de sommets dans des systèmes de coordonnées
  • Prise en charge des shaders programmables pour manipuler les textures et les sommets
  • Encodage, décodage et streaming vidéo accélérés par GPU
  • Jeux riches en graphismes et jeux en nuage
  • Modélisation mathématique à grande échelle, analyse et apprentissage en profondeur qui nécessitent des capacités de traitement parallèle des GPU à usage général.
  • Montage vidéo, conception graphique et création de contenu

Quels sont les avantages des GPU cloud ? ??

Les principaux avantages de l'utilisation des GPU Cloud sont :

Très évolutif

Si vous souhaitez développer votre organisation, sa charge de travail finira par augmenter. Vous aurez besoin d'un GPU qui peut évoluer avec votre charge de travail accrue. Les GPU cloud peuvent vous aider à le faire en vous permettant d'ajouter facilement plus de GPU sans aucun tracas afin que vous puissiez répondre à vos charges de travail accrues. A l'inverse, si vous souhaitez réduire la taille, cela est également possible rapidement.

Minimise les coûts

Au lieu d'acheter des GPU physiques de haute puissance qui coûtent incroyablement cher, vous pouvez opter pour des GPU cloud en location qui sont disponibles à moindre coût sur une base horaire. Vous serez facturé pour le nombre d'heures d'utilisation des GPU cloud, contrairement aux GPU physiques qui vous auraient coûté cher même si vous ne les utilisez pas beaucoup.

Efface les ressources locales

Les GPU cloud ne consomment pas vos ressources locales, contrairement aux GPU physiques qui occupent une place importante sur votre ordinateur. Sans oublier que si vous exécutez un modèle ML à grande échelle ou effectuez le rendu d'une tâche, cela ralentit votre ordinateur.

Pour cela, vous pouvez envisager d'externaliser la puissance de calcul vers le cloud sans stresser votre ordinateur et l'utiliser avec facilité. Utilisez simplement l'ordinateur pour tout contrôler au lieu de lui donner toute la pression nécessaire pour gérer la charge de travail et les tâches de calcul.

Gain de temps

Les GPU cloud offrent aux concepteurs la flexibilité d'une itération rapide avec des temps de rendu plus rapides. Vous pouvez gagner beaucoup de temps en effectuant une tâche en quelques minutes qui prenait auparavant des heures ou des jours. Par conséquent, la productivité de votre équipe augmentera considérablement afin que vous puissiez investir du temps dans l'innovation au lieu du rendu ou des calculs.

Comment les GPU aident-ils à l'apprentissage en profondeur et à l'IA ?

L'apprentissage profond est la base de l'intelligence artificielle. C'est un technique avancée de ML qui met l'accent sur l'apprentissage représentationnel à l'aide de réseaux de neurones artificiels (ANN). Le modèle d'apprentissage en profondeur est utilisé pour traiter de grands ensembles de données ou des processus hautement informatiques.

Alors, comment les GPU entrent-ils en jeu ?

Les GPU sont conçus pour effectuer des calculs parallèles ou plusieurs calculs simultanément. Les GPU peuvent tirer parti de la capacité du modèle d'apprentissage en profondeur pour accélérer les tâches de calcul volumineuses.

Comme les GPU ont de nombreux cœurs, ils offrent d'excellents calculs de traitement parallèle. De plus, ils ont une bande passante mémoire plus élevée pour accueillir des quantités massives de données pour les systèmes d'apprentissage en profondeur. Par conséquent, ils sont largement utilisés pour former des modèles d'IA, rendre des modèles CAO, jouer à des jeux vidéo riches en graphismes, etc.

De plus, si vous souhaitez expérimenter plusieurs algorithmes simultanément, vous pouvez exécuter plusieurs GPU séparément. Il facilite différents processus sur des GPU séparés sans parallélisme. Pour cela, vous pouvez utiliser plusieurs GPU sur différentes machines physiques ou dans une seule machine pour distribuer des modèles de données lourds.

Comment démarrer avec Cloud GPU

Se lancer avec les GPU cloud n'est pas sorcier. En fait, tout est facile et rapide si vous comprenez les bases. Tout d'abord, vous devez choisir un fournisseur de GPU cloud, par exemple Google Cloud Platform (GCP).

Ensuite, inscrivez-vous à GCP. Ici, vous pouvez profiter de tous les avantages standard qui l'accompagnent, comme les fonctions cloud, les options de stockage, la gestion de la base de données, l'intégration avec les applications, etc. Vous pouvez également utiliser leur Google Colboratory qui fonctionne comme Jupyter Notebook pour utiliser un GPU GRATUITEMENT. Enfin, vous pouvez commencer à rendre les GPU pour votre cas d'utilisation.

Examinons donc les différentes options dont vous disposez pour les GPU cloud pour gérer l'IA et les charges de travail massives.

Linode

Linode propose des GPU à la demande pour les charges de travail de traitement parallèle telles que le traitement vidéo, le calcul scientifique, l'apprentissage automatique, l'IA, etc. Il fournit des machines virtuelles optimisées pour le GPU accélérées par NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, des cœurs RT et exploite la puissance de CUDA pour exécuter des charges de travail de lancer de rayons, un apprentissage en profondeur et un traitement complexe.

Transformez vos dépenses d'investissement en dépenses d'exploitation en utilisant l'accès du GPU Linode pour tirer parti de la puissance du GPU et bénéficier de la proposition de valeur réelle du cloud. Plus, Linode vous permet de vous concentrer sur les compétences de base au lieu de vous soucier du matériel.

Les GPU Linode éliminent la barrière pour les exploiter pour des cas d'utilisation complexes tels que le streaming vidéo, IA et apprentissage automatique. De plus, vous obtiendrez jusqu'à 4 cartes pour chaque instance, en fonction de la puissance dont vous avez besoin pour les charges de travail prévues.

Quadro RTX 6000 a 4,608 576 cœurs CUDA, 72 cœurs Tensor, 24 cœurs RT, 6 Go de mémoire GPU GDDR84, 10T RTX-OPS, 32 Giga Rays/sec Rays Cast et des performances FP16.3 de XNUMX TFLOP.

Le prix du plan GPU dédié plus RTX6000 est de 1.5 $/heure.

Paperspace CORE

Boostez votre flux de travail organisationnel avec l'infrastructure informatique accélérée de nouvelle génération en CORE de l'espace papier. Il offre une interface simple et facile à utiliser pour fournir des onboarding, des outils de collaboration et des applications de bureau pour Mac, Linux et Windows. Utilisez-le pour exécuter des applications à forte demande grâce à une puissance de calcul illimitée.

CORE fournit un réseau ultra-rapide, un provisionnement instantané, une prise en charge des applications 3D et une API complète pour l'accès par programmation. Obtenez une vue complète de votre infrastructure avec une interface graphique intuitive et sans effort en un seul endroit. De plus, bénéficiez d'un contrôle exceptionnel avec l'interface de gestion de CORE dotée d'outils robustes et vous permettant de filtrer, trier, connecter ou créer des machines, des réseaux et des utilisateurs.

La puissante console de gestion de CORE exécute des tâches rapidement, comme l'ajout d'une intégration Active Directory ou d'un VPN. Vous pouvez également gérer facilement les configurations réseau complexes et terminer les choses plus rapidement en quelques clics.

De plus, vous trouverez de nombreuses intégrations facultatives mais utiles dans votre travail. Bénéficiez de fonctionnalités de sécurité avancées, de disques partagés et plus encore avec cette plate-forme GPU cloud. Profitez des GPU à faible coût en obtenant des remises pour l'éducation, des alertes de facturation, facturés à la seconde, etc.

Ajoutez de la simplicité et de la vitesse au flux de travail à un prix de départ de 0.07 $/heure.

Google Cloud GPUs

Obtenez des GPU hautes performances pour le calcul scientifique, la visualisation 3D et l'apprentissage automatique avec GPU Google Cloud. Il peut aider à accélérer le HPC, à sélectionner une large gamme de GPU pour correspondre aux prix et aux performances et à minimiser votre charge de travail avec des personnalisations de machine et une tarification flexible.

Ils proposent également de nombreux GPU comme NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 et P100. De plus, les GPU Google Cloud équilibrent la mémoire, le processeur, le disque hautes performances et jusqu'à 8 GPU dans chaque instance pour la charge de travail individuelle.

De plus, vous avez accès à un réseau, à une analyse de données et à un stockage de pointe. Les périphériques GPU ne sont disponibles que dans des zones spécifiques de certaines régions. Le prix dépendra de la région, du GPU que vous choisissez et du type de machine. Vous pouvez calculer votre prix en définissant vos besoins dans le calculateur de prix Google Cloud.

Alternativement, vous pouvez opter pour ces solutions:

Elastic GPU Service

Service GPU élastique (EGS) fournit des capacités de calcul parallèles et puissantes avec la technologie GPU. Il est idéal pour de nombreux scénarios tels que le traitement vidéo, la visualisation, le calcul scientifique et l'apprentissage en profondeur. EGS utilise plusieurs GPU tels que NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 et AMD FirePro S7150.

Vous bénéficierez d'avantages tels que des services et une formation en ligne d'inférence d'apprentissage profond, l'identification de contenu, la reconnaissance d'images et de voix, le codage multimédia HD, la vidéoconférence, la réparation de film source et la 4K/8K HD en direct.

En outre, obtenez des options telles que le rendu vidéo, la finance informatique, la prévision climatique, la simulation de collision, le génie génétique, le montage non linéaire, les applications d'enseignement à distance et la conception technique.

  • L'instance GA1 fournit jusqu'à 4 GPU AMD FirePro S7150, 160 Go de mémoire et 56 vCPU. Il contient 8192 cœurs et 32 ​​Go de mémoire GPU qui fonctionne en parallèle et délivre 15 TFLOPS de simple précision et un TFLOPS de double précision.
  • L'instance GN4 fournit jusqu'à 2 GPU NVIDIA Tesla M40, 96 Go de mémoire et 56 vCPU. Il contient 6000 cœurs et 24 Go de mémoire GPU qui délivre 14 TFLOPS de simple précision. De même, vous trouverez de nombreuses instances telles que GN5, GN5i et GN6.
  • EGS prend en charge 25 Gbit/s et jusqu'à 2,000,000 XNUMX XNUMX PPS de bande passante réseau en interne pour fournir les performances réseau maximales nécessaires aux nœuds de calcul. Il dispose d'un cache local haute vitesse qui est attaché à des disques SSD ou ultra cloud.
  • Les disques NVMe hautes performances gèrent 230,000 200 IOPS avec une latence d'E/S de 1900 s et fournissent 1100 Mbit/s de bande passante en lecture et XNUMX Mbit/s de bande passante en écriture.

Vous pouvez choisir parmi différentes options d'achat en fonction de vos besoins pour obtenir les ressources et ne payer que pour cela.

Azure N series

Série Azure N des machines virtuelles Azure (VM) ont des capacités GPU. Les GPU sont idéaux pour les charges de travail graphiques et de calcul intensif, aidant les utilisateurs à préparer l'innovation à travers divers scénarios tels que l'apprentissage en profondeur, l'analyse prédictive et la visualisation à distance.

Différentes séries N proposent des offres distinctes pour des charges de travail spécifiques.

  • La série NC se concentre sur l'apprentissage automatique et les charges de travail informatiques hautes performances. La dernière version est NCsv3 qui intègre le GPU Tesla V100 de NVIDIA.
  • La série ND se concentre sur les scénarios d'inférence et de formation essentiellement pour l'apprentissage en profondeur. Il utilise les GPU NVIDIA Tesla P40. La dernière version est NDv2 qui intègre les GPU NVIDIA Tesla V100.
  • La série NV se concentre sur la visualisation à distance et d'autres charges de travail d'applications intensives soutenues par le GPU NVIDIA Tesla M60.
  • Les machines virtuelles NC, NCsv3, ND et NCsv2 offrent une interconnexion InfiniBand qui permet des performances d'évolutivité. Ici, vous bénéficierez d'avantages tels que l'apprentissage en profondeur, le rendu graphique, le montage vidéo, les jeux, etc.

IBM Cloud

IBM Cloud vous offre flexibilité, puissance et de nombreuses options GPU. Comme le GPU est la matière grise supplémentaire qui manque à un processeur, IBM Cloud vous aide à obtenir un accès direct à la sélection la plus accessible du serveur pour une intégration transparente avec l'architecture, les applications et les API d'IBM Cloud ainsi qu'un réseau distribué des centres de données dans le monde.

  • Vous obtiendrez des options GPU de serveur nu telles que Intel Xeon 4210, carte graphique NVIDIA T4, 20 cœurs, 32 Go de RAM, 2.20 GHz et 20 To de bande passante. De même, vous obtenez également des options d'Intel Xeon 5218 et d'Intel Xeon 6248.
  • Pour les serveurs virtuels, vous obtenez AC1.8 × 60 qui a huit vCPU, 60 Go de RAM, 1 x GPU P100. Ici, vous obtiendrez également les options AC2.8×60 et AC2.8×60.

Obtenez le GPU du serveur bare metal à un prix de départ de 819 $/mois et le GPU du serveur virtuel à un prix de départ de 1.95 $/heure.

AWS and NVIDIA

AWS et NVIDIA ont collaboré pour fournir en continu des solutions basées sur GPU rentables, flexibles et puissantes. Il comprend des instances et des services Amazon EC2 alimentés par GPU NVIDIA comme AWS IoT Greengrass qui se déploie avec les modules NVIDIA Jetson Nano.

YouTube vidéo

Les utilisateurs utilisent AWS et NVIDIA pour les postes de travail virtuels, l'apprentissage automatique (ML), les services IoT et le calcul hautes performances. Amazon Les instances EC2 alimentées par les GPU NVIDIA sont chargées de fournir des performances évolutives. De plus, utilisez AWS IoT Greengrass pour étendre les services cloud AWS aux appareils de périphérie basés sur NVIDIA.

Les GPU NVIDIA A100 Tensor Core alimentent les instances Amazon EC2 P4d pour offrir une mise en réseau à faible latence et un débit élevé de pointe. De même, vous trouverez de nombreuses autres instances pour des scénarios spécifiques tels que Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4, etc.

Demandez l'essai GRATUIT et découvrez la puissance du GPU à la périphérie du cloud.

OVHcloud

OVHcloud fournit des serveurs cloud conçus pour traiter des charges de travail parallèles massives. Les GPU ont de nombreuses instances intégrées aux processeurs graphiques NVIDIA Tesla V100 pour répondre aux besoins d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique.

Ils contribuent à accélérer le calcul dans le domaine de l'informatique graphique ainsi que l'intelligence artificielle. OVH s'associe à NVIDIA pour offrir la meilleure plateforme accélérée par GPU pour le calcul haute performance, l'IA et le deep learning.

Utilisez le moyen le plus simple de déployer et de maintenir des conteneurs accélérés par GPU via un catalogue complet. Il délivre l'une des quatre cartes aux instances directement via PCI Passthrough sans aucune couche de virtualisation pour dédier tous les pouvoirs à votre utilisation.

Les services et infrastructures d'OVHcloud sont certifiés ISO/IEC 27017, 27001, 27701 et 27018. Les certifications indiquent qu'OVHcloud dispose d'un système de gestion de la sécurité de l'information (ISMS) pour gérer les vulnérabilités, mettre en œuvre la continuité des activités, gérer les risques et mettre en œuvre un système de gestion de la confidentialité des informations (PIMS).

De plus, NVIDIA Tesla V100 possède de nombreuses fonctionnalités intéressantes telles que PCIe 32 Go/s, 16 Go HBM2 de capacité, 900 Go/s de bande passante, double précision-7 téraFLOPs, simple précision-14 téraFLOPs et deep learning-112 téraFLOPs.

Lambda GPU

Entraînez des modèles d'apprentissage en profondeur, de ML et d'IA avec Nuage de GPU Lambda et passez d'une machine au nombre total de machines virtuelles en quelques clics. Obtenez les principaux frameworks préinstallés et la dernière version de la pile lambda qui inclut les pilotes CUDA et les frameworks d'apprentissage en profondeur.

Accédez rapidement à l'environnement de développement Jupyter Notebook dédié pour chaque machine depuis le tableau de bord. Utilisation SSH directement avec l'une des clés SSH ou connectez-vous via le terminal Web dans le tableau de bord cloud pour un accès direct.

Chaque instance prend en charge un maximum de 10 Gbit/s de bande passante inter-nœuds qui permet une formation dispersée avec des frameworks comme Horovod. Vous pouvez également gagner du temps dans l'optimisation du modèle en adaptant le nombre de GPU sur une ou plusieurs instances.

Avec Lambda GPU Cloud, vous pouvez même économiser 50 % sur l'informatique, réduire le coût total de possession du cloud et ne jamais obtenir d'engagements pluriannuels. Utilisez un seul GPU RTX 6000 avec six VCPU, 46 Gio de RAM, 658 Gio de stockage temporaire pour seulement 1.25 $/heure. Choisissez parmi de nombreuses instances en fonction de vos besoins pour obtenir un prix à la demande pour votre utilisation.

Genesis Cloud

Obtenez une plate-forme GPU cloud efficace à un tarif très abordable à partir de Cloud Genesis. Ils ont accès à de nombreux centres de données efficaces à travers le monde avec lesquels ils collaborent pour offrir une vaste gamme d'applications.

Tous les services sont sécurisés, évolutifs, robustes et automatisés. Genesis Cloud fournit une puissance de calcul GPU illimitée pour les effets visuels, l'apprentissage automatique, le transcodage ou le stockage, l'analyse Big Data et bien d'autres.

Genesis Cloud offre GRATUITEMENT de nombreuses fonctionnalités riches telles que des instantanés pour enregistrer votre travail, des groupes de sécurité pour le trafic réseau, des volumes de stockage pour les grands ensembles de données, FastAI, PyTorch, des images préconfigurées et une API publique pour TensorFlow.

Il dispose de GPU NVIDIA et AMD de différents types. De plus, entraînez le réseau de neurones ou générez des films d'animation en exploitant la puissance de l'informatique GPU. Leurs centres de données fonctionnent avec 100 % d'énergie renouvelable provenant de sources géothermiques pour réduire les émissions de carbone.

Leur prix est 85 % inférieur à celui des autres fournisseurs, car vous paierez pour des incréments au niveau de la minute. Vous pouvez également économiser davantage avec des remises à long terme et préemptives.

Conclusion

Les GPU cloud sont conçus pour offrir des performances, une vitesse, une évolutivité, un espace et une commodité incroyables. Par conséquent, envisagez de choisir votre plate-forme GPU cloud préférée avec des capacités prêtes à l'emploi pour accélérer vos modèles d'apprentissage en profondeur et gérer les charges de travail de l'IA facilement.