11 meilleures plateformes GPU Cloud pour l'IA et les charges de travail massives

Avec l’arrivée de technologies émergentes telles que l’apprentissage profond, l’IA et la ML, les GPU en nuage sont très demandés.

Si votre entreprise s’occupe de visualisations 3D, de machine learning (ML), d’intelligence artificielle (IA) ou de calcul intensif, la façon dont vous exécutez les calculs sur GPU est très importante.

Traditionnellement, les modèles d’apprentissage profond dans les organisations prenaient beaucoup de temps pour les tâches d’entraînement et de calcul. Cela leur faisait perdre du temps, leur coûtait cher et leur posait des problèmes de stockage et d’espace, ce qui réduisait leur productivité.

Les GPU de nouvelle génération sont conçus pour résoudre ce problème. Ils offrent une grande efficacité pour effectuer des calculs lourds et un traitementplus rapide de vos modèles d’IA en parallèle.

Selon une étude d’Indigo, les GPU peuvent offrir des performances 250 fois plus rapides que les CPU lors de l’entraînement des réseaux neuronaux associés à l’apprentissage profond.

Et avec les progrès de l’informatique en nuage, nous avons maintenant des GPU en nuage 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 en nuage, leur lien avec l’IA, la ML et l’apprentissage profond, ainsi que certaines des meilleures plateformes de GPU en nuage que vous pouvez trouver pour déployer votre GPU en nuage préféré.

Commençons !

Qu’est-ce qu’un GPU dématérialisé ?

Pour comprendre ce qu’est un GPU dématérialisé, parlons d’abord des GPU.

Une unité de traitement graphique (GPU) est 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 le traitement des images et des graphiques informatiques grâce à leur structure parallèle que les unités centrales de traitement (CPU). Un GPU est intégré à la carte mère ou placé sur la carte vidéo ou le processeur d’un PC.

Les unités graphiques en nuage (GPU) sont des instances informatiques dotées d’une solide accélération matérielle utile pour l’exécution d’applications permettant de gérer des charges de travail massives d’IA et d’apprentissage en profondeur dans le nuage. Il n’est pas nécessaire de déployer un GPU physique sur votre appareil.

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

Les GPU sont utilisés dans :

• Les téléphones portables
• Consoles de jeux
• Les stations de travail
• Systèmes embarqués
• Les ordinateurs personnels

À quoi servent les GPU ?

Voici quelques cas d’utilisation des GPU :

• Dans l’IA et la ML pour la reconnaissance d’images
• Calculs pour l’infographie 3D et les dessins CAO
• Cartographie des textures et rendu des polygones
• Calculs géométriques tels que les translations et les rotations des sommets dans les systèmes de coordonnées
• Prise en charge des shaders programmables pour manipuler les textures et les sommets
• Encodage, décodage et diffusion vidéo accélérés par le GPU
• Jeux riches en graphiques et jeux en nuage
• La modélisation mathématique à grande échelle, l’analyse et l’apprentissage profond qui nécessitent des capacités de traitement parallèle des GPU à usage général.
• L’édition vidéo, la conception graphique et la création de contenu

Quels sont les avantages des GPU en nuage ? 👍

Les principaux avantages de l’utilisation des GPU en nuage sont les suivants :

Très évolutifs

Si vous souhaitez développer votre organisation, sa charge de travail finira par augmenter. Vous aurez besoin d’un GPU capable d’évoluer avec votre charge de travail accrue. Les GPU en nuage peuvent vous aider à y parvenir en vous permettant d’ajouter facilement des GPU supplémentaires sans aucun problème, afin que vous puissiez faire face à l’augmentation de votre charge de travail. Inversement, si vous souhaitez réduire votre charge de travail, cela est également possible rapidement.

Réduction des coûts

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

Effacement des ressources locales

Les GPU en nuage ne consomment pas vos ressources locales, contrairement aux GPU physiques qui occupent un espace important sur votre ordinateur. De plus, si vous exécutez un modèle ML à grande échelle ou si vous effectuez le rendu d’une tâche, cela ralentit votre ordinateur.

Vous pouvez donc envisager d’externaliser la puissance de calcul vers le cloud sans solliciter votre ordinateur et l’utiliser en toute simplicité. 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 en nuage offrent aux concepteurs la flexibilité d’une itération rapide avec des temps de rendu plus courts. Vous pouvez gagner beaucoup de temps en réalisant en quelques minutes une tâche qui prenait auparavant des heures ou des jours. La productivité de votre équipe augmentera donc de manière significative, ce qui vous permettra de consacrer du temps à l’innovation plutôt qu’au rendu ou aux calculs.

Comment les GPU contribuent-ils à l’apprentissage profond et à l’intelligence artificielle ?

L’apprentissage profond est la base de l’intelligence artificielle. Il s’agit d’une technique avancée de ML qui met l’accent sur l’apprentissage représentationnel à l’aide de réseaux neuronaux artificiels (ANN). Le modèle d’apprentissage profond est utilisé pour traiter de grands ensembles de données ou des processus hautement informatiques.

Comment les GPU entrent-ils en jeu ?

Les GPU sont conçus pour effectuer des calculs parallèles ou plusieurs calculs simultanément. Les GPU peuvent exploiter les capacités du modèle d’apprentissage profond pour accélérer les tâches de calcul de grande envergure.

Comme les GPU possèdent de nombreux cœurs, ils offrent d’excellentes possibilités de traitement parallèle. En outre, ils disposent d’une plus grande largeur de bande de mémoire pour gérer des quantités massives de données pour les systèmes d’apprentissage profond. Ils sont donc largement utilisés pour l’entraînement des modèles d’IA, le rendu des modèles de CAO, les jeux vidéo riches en graphismes, etc.

En outre, si vous souhaitez expérimenter plusieurs algorithmes simultanément, vous pouvez faire fonctionner plusieurs GPU séparément. Cela permet d’exécuter différents processus sur des GPU distincts sans parallélisme. Pour cela, vous pouvez utiliser plusieurs GPU sur différentes machines physiques ou sur une seule machine pour distribuer des modèles de données lourds.

Comment commencer à utiliser les GPU en nuage ?

L’utilisation des GPU en nuage n’a rien de sorcier. En fait, tout est facile et rapide si vous comprenez les principes de base. Tout d’abord, vous devez choisir un fournisseur de GPU en nuage, par exemple Google Cloud Platform (GCP).

Ensuite, inscrivez-vous à GCP. Vous pourrez ainsi profiter de tous les avantages standard qui y sont associés, tels que les fonctions de cloud, les options de stockage, la gestion des bases de données, l’intégration avec les applications, etc. Vous pouvez également utiliser Google Colboratory, qui fonctionne comme Jupyter Notebook, pour utiliser un GPU GRATUITEMENT. Enfin, vous pouvez commencer à calculer le rendement des GPU pour votre cas d’utilisation.

Examinons donc les différentes options qui s’offrent à vous pour les GPU en nuage afin de 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 VM optimisées pour le GPU et accélérées par les cœurs NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor et RT, et exploite la puissance CUDA pour exécuter des charges de travail de ray tracing, d’apprentissage profond et de traitement complexe.

Transformez vos dépenses d’investissement en dépenses d’exploitation en profitant de l’accès au GPU Linode pour exploiter la puissance du GPU et bénéficier de la véritable proposition de valeur du cloud. De plus, Linode vous permet de vous concentrer sur vos compétences principales au lieu de vous préoccuper du matériel.

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

La Quadro RTX 6000 possède 4 608 cœurs CUDA, 576 cœurs Tensor, 72 cœurs RT, 24 Go de mémoire GPU GDDR6, 84T RTX-OPS, 10 Giga Rays/sec Rays Cast, et une performance FP32 de 16,3 TFLOPs.

Le prix du plan dédié plus RTX6000 GPU est de 1,5 $/heure.

Latitude.sh

Latitude.sh change la donne dans le paysage des plateformes GPU cloud, spécialement conçues pour surcharger les charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique. Alimentée par les GPU H100 de NVIDIA, l’infrastructure de Latitude.sh offre un apprentissage de modèle jusqu’à deux fois plus rapide que les GPU concurrents tels que le A100.

En optant pour Latitude.sh, vous bénéficiez de la liberté de déployer des serveurs dédiés haute performance sur 18 sites mondiaux, garantissant une latence minimale et des performances optimales.

Chaque instance est optimisée pour les charges de travail d’IA et est préinstallée avec des outils d’apprentissage profond tels que TensorFlow, PyTorch et Jupyter. Plus besoin de s’embêter avec des configurations compliquées ; il suffit de déployer et d’aller de l’avant.

L’approche API-first de Latitude.sh simplifie l’automatisation, ce qui facilite l’intégration avec des outils comme Terraform. Le tableau de bord intuitif de Latitude.sh vous permet de créer des vues, de gérer des projets et d’ajouter des ressources en quelques clics.

Pour ceux qui sont très attachés aux performances, les instances de haut niveau de Latitude.sh disposent de 8 GPU NVIDIA H100 80 Go NVLink, de deux AMD 9354, de 64 cœurs à 3,25 GHz et de 1 536 Go de RAM. Et pour les amateurs de chiffres, la tarification à la demande commence à 17,6 $/heure.

Libérez le plein potentiel de vos projets d’IA et de ML avec Latitude.sh, la plateforme GPU en nuage la plus efficace et la plus évolutive qui soit.

Paperspace CORE

Optimisez votre flux de travail organisationnel grâce à l’infrastructure de calcul accéléré de nouvelle génération de Paperspace CORE. Il offre une interface simple et directe pour faciliter l’accueil, les outils de collaboration et les 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 offre un réseau ultra-rapide, un provisionnement instantané, une prise en charge des applications 3D et une API complète pour l’accès programmatique. Obtenez une vue complète de votre infrastructure grâce à une interface graphique intuitive et sans effort, en un seul endroit. De plus, vous bénéficiez d’un contrôle optimal grâce à l’interface de gestion de CORE qui comporte des outils robustes et vous permet de filtrer, trier, connecter ou créer des machines, des réseaux et des utilisateurs.

La puissante console de gestion de CORE permet d’effectuer rapidement des tâches telles que l’ajout d’une intégration Active Directory ou d’un VPN. Vous pouvez également gérer les configurations réseau complexes facilement et compléter les choses plus rapidement en quelques clics.

De plus, vous trouverez de nombreuses intégrations qui sont optionnelles mais utiles dans votre travail. Bénéficiez de fonctions de sécurité avancées, de disques partagés et bien plus encore avec cette plateforme GPU en nuage. Profitez des GPU à bas prix en obtenant des remises sur l’éducation, des alertes de facturation, une facturation à la seconde, etc.

Simplifiez et accélérez votre flux de travail pour un prix de départ de 0,07 $/heure.

Google Cloud GPUs

Obtenez des GPU très performants pour le calcul scientifique, la visualisation 3D et l’apprentissage automatique avec Google Cloud GPUs. Il peut aider à accélérer le HPC, sélectionner une large gamme de GPU pour correspondre aux prix et aux performances et minimiser votre charge de travail avec des personnalisations de machines et des prix flexibles.

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

En outre, vous avez accès à des réseaux, à des analyses de données et à des systèmes de stockage de pointe. Les GPU ne sont disponibles que dans des zones spécifiques de certaines régions. Le prix dépend de la région, du GPU choisi et du type de machine. Vous pouvez calculer votre prix en définissant vos besoins dans le calculateur de prix de Google Cloud.

Vous pouvez également opter pour les solutions suivantes :

Elastic GPU Service

Elastic GPU Service (EGS) offre des capacités de calcul parallèles et puissantes grâce à 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 d’inférence et de formation en ligne sur l’apprentissage profond, l’identification de contenu, la reconnaissance d’images et de voix, le codage de médias HD, la vidéoconférence, la réparation de films sources et le 4K/8K HD en direct.

En outre, bénéficiez d’options telles que le rendu vidéo, la finance computationnelle, la prédiction climatique, la simulation de collision, le génie génétique, l’édition non linéaire, les applications d’enseignement à distance et la conception d’ingénierie.

• L’instance GA1 fournit jusqu’à 4 GPU AMD FirePro S7150, 160 Go de mémoire et 56 vCPU. Elle contient 8192 cœurs et 32 Go de mémoire GPU qui travaillent en parallèle et fournissent 15 TFLOPS en simple précision et 1 TFLOPS en double précision.
• L’instance GN4 fournit jusqu’à 2 GPU NVIDIA Tesla M40, 96 Go de mémoire et 56 vCPU. Elle contient 6 000 cœurs et 24 Go de mémoire GPU, ce qui permet d’obtenir 14 TFLOPS en simple précision. De même, vous trouverez de nombreuses instances telles que GN5, GN5i et GN6.
• L’EGS prend en charge 25 Gbit/s et jusqu’à 2 000 000 PPS de bande passante réseau en interne afin de fournir les performances réseau maximales requises par les nœuds de calcul. Il dispose d’un cache local à grande vitesse qui est attaché à des disques SSD ou ultra cloud.
• Les disques NVMe très performants gèrent 230 000 IOPS avec une latence d’E/S de 200 𝝻s et fournissent une bande passante de 1900 Mbit/s en lecture et 1100 Mbit/s 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.

Série N d’Azure

Les machines virtuelles Azure de lasérie N sont dotées de capacités GPU. Les GPU sont idéaux pour les charges de travail graphiques et informatiques intensives, aidant les utilisateurs à accélérer l’innovation par le biais de divers scénarios tels que l’apprentissage en profondeur, l’analyse prédictive et la visualisation à distance.

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

• La série NC se concentre sur les charges de travail d’apprentissage automatique et de calcul à haute performance. La dernière version est NCsv3 qui intègre le GPU Tesla V100 de NVIDIA.
• La série ND se concentre sur les scénarios d’inférence et d’entraînement, essentiellement pour l’apprentissage profond. Elle utilise les GPU Tesla P40 de NVIDIA. La dernière version est NDv2 qui utilise 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 VM NC, NCsv3, NDs et NCsv2 offrent une interconnexion InfiniBand qui permet d’augmenter les performances. Vous bénéficierez ainsi d’avantages tels que l’apprentissage en profondeur, le rendu graphique, l’édition vidéo, les jeux, etc.

IBM Cloud

IBM Cloud vous offre flexibilité, puissance et de nombreuses options GPU. Le GPU étant la puissance cérébrale supplémentaire qui manque au CPU, IBM Cloud vous permet d’accéder directement 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’avec un réseau distribué de centres de données à l’échelle mondiale.

• Vous obtiendrez des options de GPU pour serveur bare metal 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 disposez également d’options Intel Xeon 5218 et Intel Xeon 6248.
• Pour les serveurs virtuels, vous avez AC1.8×60 qui a huit vCPU, 60 GB RAM, 1 x P100 GPU. Ici, vous aurez également les options AC2.8×60 et AC2.8×60.

Obtenez le GPU pour serveur bare metal à un prix de départ de 819 $/mois et le GPU pour serveur virtuel à un prix de départ de 1,95 $/heure.

AWS et NVIDIA

AWS et NVIDIA ont collaboré pour fournir en permanence des solutions économiques, flexibles et puissantes basées sur le GPU. Cela inclut des instances Amazon EC2 équipées de GPU NVIDIA et des services comme AWS IoT Greengrass qui se déploie avec des modules NVIDIA Jetson Nano.

Les utilisateurs font appel à AWS et à NVIDIA pour les stations de travail virtuelles, l’apprentissage automatique (ML), les services IoT et le calcul de haute performance. Les instances Amazon EC2 que les GPU NVIDIA alimentent sont chargées de fournir des performances évolutives. De plus, utilisez AWS IoT Greengrass pour étendre les services cloud AWS aux appareils périphériques basés sur NVIDIA.

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

Demandez un essai GRATUIT et découvrez la puissance du GPU à la périphérie depuis le cloud.

OVHcloud

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

Ils permettent d’accélérer les calculs dans le domaine de l’informatique graphique et de l’intelligence artificielle. OVH s’associe à NVIDIA pour offrir la meilleure plateforme accélérée par le GPU pour le calcul haute performance, l’IA et l’apprentissage profond.

Utilisez la méthode la plus simple pour déployer et maintenir des conteneurs accélérés par le GPU grâce à un catalogue complet. Il délivre une des quatre cartes aux instances directement via PCI Passthrough sans aucune couche de virtualisation pour dédier toutes les puissances à votre utilisation.

Les services et infrastructures d’OVHcloud sont certifiés ISO/IEC 27017, 27001, 27701 et 27018. Ces 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 l’information sur la vie privée (PIMS).

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

GPU Lambda

Entraînez des modèles d’apprentissage profond, de ML et d’IA avec Lambda GPU Cloud et passez d’une machine au nombre total de VM en quelques clics. Bénéficiez des principaux frameworks préinstallés et de la dernière version de Lambda Stack qui inclut les pilotes CUDA et les frameworks d’apprentissage profond.

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

Chaque instance prend en charge un maximum de 10 Gbps de bande passante inter-nœuds, ce qui permet un entraînement dispersé avec des frameworks tels que Horovod. Vous pouvez également gagner du temps dans l’optimisation des modèles en adaptant le nombre de GPU sur une ou plusieurs instances.

Avec Lambda GPU Cloud, vous pouvez même économiser 50% sur le calcul, réduire le coût total de possession (TCO) du cloud, et vous n’aurez jamais d’engagements pluriannuels. Utilisez un seul GPU RTX 6000 avec six VCPU, 46 GiB RAM, 658 GiB 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 plateforme GPU en nuage efficace à un prix très abordable avec Genesis Cloud. 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 choses encore.

Genesis Cloud offre de nombreuses fonctionnalités gratuites telles que les snapshots pour sauvegarder votre travail, les groupes de sécurité pour le trafic réseau, les volumes de stockage pour les ensembles de données volumineux, FastAI, PyTorch, les images préconfigurées et une API publique pour TensorFlow.

Il dispose de GPU NVIDIA et AMD de différents types. En outre, entraînez le réseau neuronal ou générez des films d’animation en exploitant la puissance du calcul par le GPU. Leurs centres de données fonctionnent avec de l’énergie 100 % renouvelable provenant de sources géothermiques afin de réduire les émissions de carbone.

Leurs tarifs sont inférieurs de 85 % à ceux des autres fournisseurs, car vous payez à la minute. Vous pouvez également économiser davantage grâce à des réductions à long terme et préemptibles.

Conclusion 👩‍🏫

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