Облачный сервер с GPU: что такое и зачем нужен?

9 ноября 2021, 15:10

Подробно о том, что такое GPU-серверы, где они применяются и почему облачные решения удобнее покупки физического оборудования читайте в статье.

Работа с большими объёмами данных требует мощного оборудования. Серверы на базе GPU –именно такое решение. Они позволяют решать любые высоконагруженные задачи. Подробно о том, что такое GPU-серверы, где они применяются и почему облачные решения удобнее покупки физического оборудования читайте в статье.

Что такое облачная инфраструктура

Прежде, чем перейти к серверам с GPU, разберём, что собой представляет облачная инфраструктура в целом.

IaaS или инфраструктура, как сервис, даёт возможность получить по подписке вычислительные мощности, не приобретая собственное физическое оборудование. Вы просто выбираете требуемое количество виртуальных процессоров, оперативной памяти, объём жёсткого диска.

В отличие от собственной IT-инфраструктуры, облачные ресурсы не требуют капитальных затрат на закупку оборудования, его обслуживание и модернизацию. Кроме того, их легко масштабировать, если нужно увеличить или уменьшить мощности.

Услуга IaaS позволяет платить строго за потребляемые мощности, в то время как значительная часть ресурсов физических серверов обычно простаивает.

Что такое сервер с GPU

Сервер с GPU – это IT-инфраструктура с мощными видеокартами, которая чаще всего требуется, если предстоит работа с большими объёмами данных (рендеринг, стриминг и др.).

Почему используются именно видеокарты? В отличие от обычного процессора (CPU), графический процессор (GPU) иначе обрабатывает операции. В CPU они обрабатываются строго последовательно, то есть пока не выполнится текущая операция, новая не начнётся. Даже если какая-либо задача срочная и приоритетная, она всё равно вынуждена будет занять очередь. В случае ошибки на каком-либо этапе, рушится весь процесс. Многоядерные процессоры выполняют несколько потоков операций одновременно, но внутри каждого потока процессы всё равно выполняются последовательно.

Архитектура видеокарт устроена таким образом, что многочисленные ядра объединяются в блоки, и операции в них осуществляются не последовательно, а параллельно. Ошибка в одном из потоков не приводит к общему сбою. Производительность GPU намного выше (примерно в 8 раз), чем у CPU.

Когда требуется сервер с GPU

Традиционно сервера с GPU применяются для работы с тяжеловесной графикой, однако благодаря их высокой производительности, реальная сфера использования намного шире:

рендеринг видеоматериала;

  • разработка компьютерных игр;
  • выполнение масштабных вычислений с участием больших объёмов данных (например, для научных исследований в области химии, математике и др.);
  • проведение статистических расчетов, построение моделей прогнозов;
  • обучение нейросетей;
  • задачи в области криптоанализа;
  • визуализация, включая 3D-моделирование;

Почему виртуальный GPU-сервер лучше физического

Покупка или аренда физического сервера с GPU требует огромных финансовых вложений. При этом работа с большими данными может требоваться не постоянно, то есть, вложившись в оборудование, ощутимую часть времени вы не будете его использовать. Мощности будут простаивать. Если вы являетесь владельцем стартапа или запускаете новый сторонний проект от основного бизнеса, затраты подобного уровня в принципе могут быть за рамками бюджета.

Аренда сервера с GPU в облаке является более экономичным решением. Вы получаете нужную производительность, при этом платите только за реальное время потребления. Настройкой и обслуживанием полностью занимаются специалисты облачного провайдера. Если для какой-то задачи вам потребуется больше ресурсов, масштабирование выполняется в пределах нескольких минут. Для физической инфраструктуры этот процесс может занять месяцы.

Как получить облачный GPU-сервер

Если вам требуются GPU-мощности, Вы сможете получить в аренду виртуальные сервера с графическим процессором NVIDIA® Tesla® P100, M60 и M40.

Серверы с GPU от Cloud4Y могут применяться для работы с графикой и видео, для выполнения высокопроизводительных вычислений, удалённой работы с высоконагруженными приложениями, а также машинного обучения. Для последнего используются предустановленные пакеты приложений PyTorch, TensorFlow, Keras, XGBoost, CUDA, OpenCV, Jupyter Notebooks и другие.

Оплата взимается только за реально потребляемые ресурсы, поэтому решение хорошо подходит для тех компаний, у которых нагрузки происходят неравномерно.

Вы можете попробовать облачный GPU-сервер от Cloud4Y в тестовом режиме бесплатно до 30 дней, оформив заявку на сайте.