Кратко
Для ИИ-проектов с GPU обычно рассматривают два варианта 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. 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
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.
- 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.
- Насколько стабильна нагрузка При постоянно меняющихся требованиях удобнее виртуальная конфигурация. При длительной высокой нагрузке обычно целесообразнее выбирать выделенный сервер.
- 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.
- Нужна ли аппаратная изоляция Если требования компании предполагают отдельный физический узел, выбор смещается в сторону выделенного сервера.
- 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 конфигурации с GPU картами 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.
Предыдущая статья
