Кратко
Для ИИ-проектов с GPU обычно рассматривают два варианта GPU-инфраструктуры: облачный сервер с GPU и выделенный GPU-сервер. Они отличаются способом предоставления ресурсов, уровнем контроля и возможностями масштабирования.
Облачный сервер с GPU представляет собой виртуальную машину с доступом к графическому ускорителю. Клиент выбирает нужный объем процессорных ресурсов, оперативной памяти, хранилища и GPU. Такая модель удобна, если конфигурацию проекта нужно менять по мере роста нагрузки.
Выделенный GPU-сервер представляет собой отдельный физический сервер, ресурсы которого закреплены за одним клиентом. Компания получает в свое распоряжение установленные в нем GPU, CPU, оперативную память и диски.
Облачный вариант стоит рассматривать для разработки, тестирования, запуска ИИ-сервисов и проектов, где требования к ресурсам могут меняться. Выделенный сервер подходит для длительных ресурсоемких расчетов, многоускорительных конфигураций и систем, которым нужен отдельный аппаратный контур.
Облачные и выделенные GPU-серверы можно использовать вместе. Например, виртуальные машины оставить для разработки и отдельных сервисов, а постоянную тяжелую нагрузку разместить на выделенных серверах.
Что такое облачный сервер с GPU
Облачный сервер с GPU (Cloud GPU Server) — виртуальная машина с доступом к ресурсам графического процессора. Для виртуальной машины задается профиль GPU с определенным объемом видеопамяти и вычислительных ресурсов. Для распределения ресурсов GPU между виртуальными машинами (ВМ) используют технологии виртуализации. Такой подход применяется в публичном облаке VMware с GPU. NVIDIA vGPU позволяет нескольким ВМ работать с ресурсами одного физического ускорителя. На совместимых графических процессорах технология MIG аппаратно делит физический GPU на несколько изолированных экземпляров. Каждый получает собственные вычислительные ядра, память, кэш и пропускную способность, что снижает влияние соседних нагрузок на производительность. При выборе облачного GPU заказчику нужно учитывать тип vGPU , объем видеопамяти (VRAM) и способ распределения ресурсов между виртуальными машинами.
Где используют облачные GPU-серверы
Облачные GPU-серверы подходят для задач, где важны гибкость и возможность быстро менять конфигурацию.
- разработка и тестирование ИИ-моделей;
- проверка гипотез и пилотные проекты;
- инференс с меняющейся нагрузкой;
- временные ресурсоемкие расчеты;
- проекты с сезонными пиками;
- задачи, где требования к GPU еще уточняются.
Что такое выделенный GPU-сервер
Выделенный GPU-сервер представляет собой физический сервер с одним или несколькими графическими ускорителями. Оборудование полностью закрепляется за одним заказчиком. При аренде выделенный GPU-сервер размещается на площадке провайдера, который отвечает за физическую инфраструктуру и обслуживание оборудования. Клиент может настраивать операционную систему, драйверы и программное окружение под требования проекта. Такой вариант подходит для задач, которым требуется полный доступ к одному или нескольким GPU, а также отдельный аппаратный контур.
Где используют выделенные GPU-серверы
Выделенные GPU-серверы чаще выбирают для задач с постоянной высокой нагрузкой и требованиями к выделенным ресурсам.
- обучение и дообучение крупных моделей;
- инференс при большом количестве запросов;
- высокопроизводительные вычисления;
- рендеринг и обработка больших объемов графики;
- корпоративные ИИ-системы с постоянной нагрузкой;
- проекты с повышенными требованиями к изоляции и безопасности.
Сравнение облачного сервера с GPU и выделенного GPU-сервера
| Критерий | Облачный сервер с GPU | Выделенный GPU-сервер |
|---|---|---|
| Тип инфраструктуры | Виртуальная машина | Физический сервер |
| Ресурсы | CPU, RAM и GPU выделяются под конфигурацию ВМ | Ресурсы физического сервера закреплены за одним клиентом |
| GPU | Можно использовать профиль vGPU с нужным объемом ресурсов | Доступен один или несколько физических GPU |
| Изоляция | На уровне виртуальной среды | На уровне отдельного физического сервера |
| Масштабирование | Конфигурацию можно менять в пределах доступных облачных ресурсов | Расширение зависит от конфигурации сервера и доступного оборудования |
| Управление | Клиент управляет виртуальной средой | Клиент может глубже настраивать ОС, драйверы и программное окружение |
| Подходящие задачи | Проекты с меняющимися требованиями к ресурсам | Длительные ресурсоемкие задачи и нагрузки на несколько GPU |
Производительность зависит не только от формата размещения. На результат влияют модель GPU, объем видеопамяти, CPU, хранилище, сеть и особенности самой нагрузки.
Как выбрать вариант для проекта
Перед выбором облачного или выделенного GPU-сервера стоит ответить на несколько вопросов.
1. Сколько видеопамяти требуется проекту
Если для проекта достаточно доступного профиля vGPU, можно использовать облачную конфигурацию. Если требуется весь объем видеопамяти одного ускорителя или несколько GPU, стоит рассмотреть выделенный сервер.
2. Насколько стабильна нагрузка
При постоянно меняющихся требованиях удобнее виртуальная конфигурация. При длительной высокой нагрузке обычно целесообразнее выбирать выделенный сервер.
3. Сколько GPU требуется одной задаче
Один ускоритель подходит многим проектам. Для крупных моделей и распределенных вычислений может потребоваться несколько GPU и высокоскоростная связь между ними.
4. Нужна ли аппаратная изоляция
Если требования компании предполагают отдельный физический узел, выбор смещается в сторону выделенного сервера.
5. Как будет развиваться проект
На этапе эксперимента требования к инфраструктуре часто неизвестны. После запуска рабочей системы нагрузка становится понятнее. Поэтому решение о выборе можно менять по мере развития проекта.
GPU-инфраструктура ITGLOBAL.COM в Узбекистане
ITGLOBAL.COM предоставляет облачные и выделенные GPU-серверы на локальной площадке в Ташкенте. Инфраструктуру можно подобрать под разные типы нагрузки, включая обучение моделей, инференс, работу с генеративным ИИ и высокопроизводительные вычисления. Для самых ресурсоемких задач доступны платформы NVIDIA HGX. Они рассчитаны на проекты, где требуется несколько мощных ускорителей, большой объем видеопамяти и высокая скорость обмена данными между GPU. Для менее тяжелых сценариев можно использовать GPU-инфраструктуру ITGLOBAL.COM с RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, A100 или A800. Они подходят для машинного обучения, инференса и других вычислительных задач. Перед запуском специалисты ITGLOBAL.COM помогают подобрать конфигурацию под конкретную нагрузку и требования проекта. При необходимости облачные и выделенные GPU-ресурсы можно объединить с другой инфраструктурой компании и использовать их как часть единой IT-среды. Для графических рабочих мест также доступен 3D VDI с GPU.
Предыдущая статья
