Новости AI
9.7K
6 декабря 2024 г.
GPU-серверы: у тебя есть бесконечная мощь!
Все, что следует знать о GPU в 2024-м
ГПУ
Содержание
Когда речь заходит о мощных вычислениях, сразу вспоминаются мемы из «Звездных войн», потом слово «суперкомпьютер», ну и, наконец, классический сервер. Но в последние годы GPU-серверы (серверы с видеокартами) стали новыми рок-звёздами вычислительных технологий. О том, почему они так популярны, для чего используются и каких успехов в бизнесе можно добиться, воспользовавшись этой чудесной технологией – в этой статье.
Что такое GPU-сервер?
Это сервер, на котором установлены графические процессоры (GPU), оптимизированные для выполнения параллельных вычислений. В отличие от обычных процессоров (CPU), которые отлично справляются с последовательными задачами, GPU могут выполнять множество операций одновременно, что делает их идеальными для задач, требующих большой вычислительной мощности, таких как обработка изображений, обучение искусственного интеллекта (а куда мы сейчас без искусственного интеллекта?) и моделирование физических процессов.
Плюсы ситуации
Скорость. GPU-серверы могут производить вычисления в десятки, а иногда и сотни раз быстрее, чем традиционные CPU-серверы. Это как разница между ракетой и велосипедом в NASCAR.
Эффективность. Один GPU может заменить несколько CPU, что помогает снизить энергозатраты и затраты на оборудование.
Масштабируемость. GPU-серверы легко масштабируемы, что позволяет компаниям увеличивать производительность по мере необходимости. Не нужно обновлять всё оборудование — достаточно добавить пару GPU, и вы будете готовы покорить мир.
Поддержка новых технологий. GPU идеально подходят для работы с AI и машинным обучением, что делает их незаменимыми для стартапов, малых и крупных компаний, которые всерьез намерены не отстать от конкурентов.
Как на самом деле используют GPU-серверы?
Давайте взглянем на реальные кейсы, и все поймем. Вот некоторые наверняка известные вам компании, которые используют GPU-серверы для достижения впечатляющих результатов.
NVIDIA — один из ведущих производителей GPU, активно использующих собственные технологии для разработки систем искусственного интеллекта. Вы наверняка слышали о платформе NVIDIA DGX, которая предоставляет инструменты для глубокого обучения. С её помощью ребята из IBM создали модель, использующую машинное обучение, для предсказания генетических заболеваний на ранних стадиях. И это только один пример!
Tesla использует GPU для разработки беспилотных автомобилей. Недавно Илон Маск провел масштабную презентацию модели такого автомобиля, которую назвал Cibercar. Управление осуществляет нейросеть, обученная на GPU-серверах.
Meta* применяет GPU для обработки изображений и видео на своей платформе. Пользователи загружают фото, а алгоритмы быстро их распознают, разнообразят ленту и подкидывают рекомендации.
Google и другие поисковики. Для обработки и анализа огромных объемов данных Google использует мощнейшие GPU-серверы, которые создают рекомендации в Youtube, генерируют изображения для рекламы, предоставляют актуальную информацию о состоянии на дорогах, ускоряют распознавание изображений и позволяют другим развивать ИИ-сервисы.
Киноиндустрия. В кино GPU используются для создания визуальных эффектов. Благодаря GPU-серверам художники могут визуализировать сложные сцены в реальном времени. Чем мощнее спецэффект – тем мощнее сервер.
Обучение ИИ Обучить нейросеть новым трюкам можно за несколько часов, если правильно подобрать сервер. И это не просто модный тренд, это необходимость в мире, где объем данных растет с космической скоростью. GPU-серверы идеально подходят для обучения моделей с использованием больших объемов данных благодаря своей способности выполнять параллельные вычисления.
Другие области применения
Если кейсы компаний не пересекаются со сферой вашей деятельности, но вы чувствуете, что GPU – это ваша тема, предлагаем пойти дальше и рассмотреть другие области применения. К примеру, GPU оптимизированы для анализа больших наборов данных в реальном времени, что позволяет компаниям извлекать ценную информацию из собранной аналитики. В исследованиях GPU-серверы используются для сложных симуляций, которые требуют высокой мощности обработки. В играх и анимации GPU-серверы используются для рендеринга сложной графики в реальном времени, что позволяет создавать впечатляющие визуальные эффекты.
А с учетом постоянного роста требований к вычислительным мощностям будущее GPU-серверов выглядит многообещающе. С внедрением быстрого интернета возникнет необходимость в более мощных и эффективных решений для обработки данных ближе к источнику их возникновения. GPU смогут предоставить такую мощность. Появление новых технологий, таких как биоакустика и VR/AR, будет требовать всё более мощных вычислительных средств.
Облака
И самое важное. Для того, чтобы получить доступ к GPU-мощности, вам не нужно строить ЦОД. Нет необходимости инвестировать в дорогие закупки и обслуживание физических серверов с GPU. Пользователи могут арендовать эти ресурсы на время выполнения своих задач.
Но несмотря на то, что облачные технологии уже прочно вошли в нашу жизнь и стали частью IT-индустрии, некоторые все еще опасаются доверять им свои данные. Дескать, одно дело – гигантская корпорация, которая делает (или арендует) облако под свои задачи, и другое – небольшая компания или проект, который просто опасается за судьбу своего бизнеса. Как не переплатить? Как осуществлять расчеты? Что если данные потеряются?
На все эти вопросы мы в “Intelion Cloud” отвечаем так часто, что научились делать это максимально сжато:
- мы предлагаем различные конфигурации серверов, вы сможете подобрать наиболее подходящие под ваши задачи: от 1-ой до 4-х GPU в одной виртуальной машине (ВМ), прикрепление CPU Cores за ВМ по технологии NUMA, выделенная сеть 25G для работы с сетевым хранилищем.
- если проект требует больше вычислительных мощностей, вы всегда сможете просто арендовать у нас дополнительные серверы, которые идеально подходят для исследований на пике современных алгоритмов LLM, CV и пр., созданные специально для ML вычислений.
- облачные серверы доступны из любой точки мира с подключением к интернету, но при этом, мы работаем в России, наш ЦОД находится в Самаре, мы входим в реестр провайдеров Роскомнадзора, и наша техподдержка говорит на русском. Так что нет, ваши данные не потеряются на зарубежных серверах.
Полезные выводы
Облачные GPU-серверы открывают новые возможности в самых разных сферах. Вы сможете заниматься ML-разработкой, обучать модели, анализировать данные, создавать и обсчитывать графику, развивать ИИ-сервисы, а еще стать частью нашего сообщества и получать помощь в любых профессиональных вопросах.
Новости AI
#ai
#GPU
#GPUservers
