Что такое облачные GPU-серверы
Инфраструктура с GPU ускорителями — это разновидность public cloud на базе VMware, где виртуальные машины работают с графическими видеокартами NVIDIA A800. Они увеличивают производительность виртуальной инфраструктуры, обеспечивают высокую производительность и отказоустойчивость среды.
Для каких задач подходят графические ускорители
-
Машинное обучение и искусственный интеллект
Тренировка моделей занимает у разработчиков меньше времени благодаря параллельным вычислениям.
-
Высокопроизводительные вычисления
За счет высокой вычислительной мощности специалисты быстрее выполняют математические модели, научные расчеты.
-
Научное моделирование и CUDA-вычисления
Графические ускорители позволяют ученым быстрее выполнять сложные вычисления и моделирование.
В каких отраслях применяют серверы с GPU:
Исследование и разработка в области ИИ и МО;
Видеоигровая индустрия;
Медицина и биотехнологии;
Архитектура и дизайн;
Финансовая отрасль.
Преимущества аренды GPU Cloud от ITGLOBAL.COM
Поддержка виртуализации vGPU
Позволяет эффективно использовать ресурсы одной физической GPU между несколькими виртуальными машинами, обеспечивая гибкость, масштабируемость и снижение затрат для конечного заказчика.
Лицензия NVIDIA AI Enterprise
Обеспечивает полный набор инструментов для разработки ИИ, гарантирует совместимость с виртуальными и облачными платформами, техническую поддержку и обновления, ускоряет разработку и развертывание приложений ИИ.
Преимущества NVIDIA A800
Конфигурации GPU Cloud
Для начальных конфигураций и тестирования, для небольших моделей и задач МО.
Для ускорения производительности средних ИИ задач, для обработки более объемных данных.
Для сложных вычислений, для больших моделей с массивными таблицами данных.
Для наиболее требовательных задач, для моделирования рекомендационных систем и глубокого обучения (DLRM).
Почему ITGLOBAL.COM
Международная группа компаний с 15-летним опытом работы в сфере облачной ИТ-инфраструктуры.
Обеспечение высокой доступности и отказоустойчивости благодаря отсутствию единой точки отказа.
Решения под ключ за счет накопленной экспертизы и технологий группы компаний.
Быстрое начало работы и возможность гибко масштабироваться без капитальных затрат.
Наши клиенты
Протестируйте производительность облака с GPU
Оцените качество наших облачных сервисов перед тем, как принять решение о сотрудничестве.
- оставьте заявку на сайте;
- получите демо-доступ;
- воспользуйтесь демо-периодом, чтобы понять, как работают облачные сервисы ITGLOBAL.COM.
Аренда GPU Cloud – Вебинар от специалистов ITGLOBAL.COM
AI Cloud облачные вычисления с помощью GPU
FAQ
- Количество ядер. У CPU обычно 4-8 ядер, в GPU ядер больше — от 100 до 1000, но они меньше по мощности, чем у центрального процессора.
- Способ обработки данных. CPU выполняет последовательные задачи, например, управление ОС. GPU обрабатывает данные параллельно, поэтому подходит для 3D-моделирования, HPC и машинного обучения.
- Количество потоков. CPU поддерживает до двух потоков вычислений на одно ядро, а графический — несколько тысяч потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук.
- Использование памяти устройства. В CPU кэш-память занимает большой объем памяти устройства. Графическому процессору, наоборот, для рендеринга изображений, достаточно 128-256 кБ.
- Скорость вычислений. Тактовая частота — основной технический показатель процессора. В отличие от CPU, приложения на графическом процессоре работают значительно быстрее и без скачков.
Покупка графических ускорителей связана с высокими затратами на их приобретение, обслуживание, ремонт и ежегодные обновления на новые модели, которые превосходят по производительности своих предшественников. Российские компании могут приобрести GPU и лицензий к ним только с помощью параллельного импорта, поэтому стоимость и сроки поставки увеличиваются. Кроме того, для провайдеров условия всегда лучше за счет высоких оборотов
Предусмотрена поддержка Windows и Linux.
Для работы с GPU необходимо обратиться в техническую службу поддержки, чтобы создать специальный виртуальный дата-центра (vDC), после чего пользователь может самостоятельно создавать виртуальные машины и назначать на них доступные профили GPU
Требований к мощности ПК нет, поэтому можно использовать ноутбук или простой стационарный блок, на который установлена программа доступа к удаленному рабочему столу. После подключения задачи выполняются с помощью облачного сервера.
- В рамках сервиса GPU Cloud заказчикам доступны следующие конфигурации vGPU на ВМ:
- 1 vGPU A100 10GB
- 2 vGPU A100 20GB
- 3 vGPU A100 40GB
- 4 vGPU A100 40GB
- 7 vGPU A100 80GB
Конфигурации vCPU и RAM: свободные от 4 до 64 vCPU, от 10 до 1024 GB RAM на 1 ВМ. Профили уже преднастроенные, их легко выбрать и добавить при создании ВМ.