Облачные вычисления на GPU

Облачные вычисления на GPU

Графический процессор (Graphics Processor Unit) – это компонент, позволяющий запускать на ПК видео и сложную графику, например, видеоигры. Изначально GPU было периферийным устройством, дополняющим центральный процессор (CPU), но со временем полностью переориентировалось и стало центральным компонентом в HPC, а по мнению некоторых экспертов, будущим компьютерных вычислений.

В высокопроизводительных приложениях GPU используется вместе с CPU для ускорения глубокого обучения, аналитики и инженерных приложений для различных платформ – от искусственного интеллекта до беспилотников, роботов, поисковых систем, интерактивной речи, видеорекомендаций и многого другого.

Для компаний, которые занимаются сложными вычислениями, компьютерным обучением или 3D визуализацией GPU имеет огромное значение. Благодаря облачным технологиям работа с GPU стала проще и доступней. В этой статье рассмотрим преимущества вычислений на GPU в облаке.

Вычисления на GPU

GPU – специализированный тип микропроцессора видеокарты, позволяющий выполнять один и тот же тип вычислений в нескольких потоках одновременно. В первую очередь графический процессор предназначен для быстрого рендеринга изображений.

GPU появились как ответ на усложнение графических задач – использование графически насыщенных приложений увеличивает нагрузку на CPU и снижает производительность компьютера. GPU разгружают центральный процессор от выполнения этих задач. Современные графические процессоры достаточно мощные, чтобы выполнять быстрые математические расчеты для многих других целей, помимо рендеринга.

GPU в облаке

Облачные вычисления с GPU – это услуга, основанная на виртуализации с GPU-ускорением. Такой сервер адаптирован к задачам, требующим высокой вычислительной мощности. Поскольку он интегрирован в облачное решение, клиенты получают преимущества ресурсов по запросу и почасовой тарификации.

Технология виртуальных GPU ускоряет ресурсоемкую серверную рабочую нагрузку, поэтому область ее применения в облаке, достаточно широка. Например,:

  • графический рендеринг в различных приложениях для работы с видеоконтентом;

  • статистический анализ и генерация различных прогностических моделей;

  • проектирование и 3D-моделирование (визуализация);

  • исследования в области молекулярной химии, биохимии, математике;

  • искусственный интеллект (нейронные сети для машинного обучения и глубокого изучения);

  • анализ и обработка больших данных.

То есть при решении ресурсоемких задач мощность видеокарты используется не только для обработки и отображения сложной графики, но и для получения результатов с помощью математических алгоритмов, аналогичных рендерингу.

Хостинг в публичном облаке с GPU

Перед развертыванием облачного сервера с GPU необходимо понять типы приложений и рабочих нагрузок, которые они лучше всего поддерживают. К таким рабочим нагрузкам относятся:

Приложения бизнес-аналитики, поддерживающие массивные параллельные вычисления. Hadoop-подобные приложения с обработкой данных, которые могут быть распределены на большое количество элементарных задач на нескольких узлах или ядрах.

Искусственный интеллект (AI). Облачная инфраструктура с мощными графическими процессорами позволяет проверить масштабируемость проекта без больших инвестиций. Это открывает новые возможности для различных отраслей – от здравоохранения и биотехнологий до автомобилестроения.

Инженерное моделирование, например, в автомобильной промышленности, также выигрывает от облачных GPU. Производители автомобилей используют моделирование и симуляцию, что отнимает много времени, но GPU устраняют необходимость в портативных кластерах для обработки приложений, снижая затраты на анализ, и обычно ускоряя проекты.

VDI с GPU актуален в медиа-индустрии и индустрии развлечений, где необходимо создавать сложные изображения и видео. Дизайнерам и инженерам для работы нужны мощные стационарные компьютеры с графическими процессорами для рендеринга своих проектов, поэтому они всегда привязаны к своему рабочему месту в офисе. С виртуальным рабочим столом приложения, требующие сложной обработки графики и 3D рендеринга, доступны даже маломощного ПК, потому что вся обработка происходит в облачном центре обработки данных. Удаленные пользователи получают возможность работать на GPU, где бы они ни находились, что обеспечивает такой уровень свободы и гибкости, который не был возможен в прошлом. Более того, все данные в безопасности, так как они остаются в ЦОДе, а не хранятся на удаленном устройстве.

Внедрение решения на базе GPU сервера

Использование видеокарт для вычислений – это новый шаг в развитии информационных технологий. Преимущества, которые различные сферы бизнеса и науки получают от этой технологии, неоспоримы. Современный рынок инфраструктурных решений с использованием видео-процессоров богат предложениями с разнообразными конфигурациями.

Вы можете развернуть облачные серверы на базе GPU за считанные минуты и ускорить выполнение сложных вычислительных задач до десяти раз. Если задача требует большей вычислительной мощности, сервер легко масштабировать. Более того, облачные провайдеры предлагают удобную биллинговую систему – вы можете выбрать облачный сервер с GPU и платить за него только тогда, когда он вам нужен.


Вверх!