Приватна хмара з GPU (Private Cloud GPU)

У графічних і центральних процесорів багато спільного: в обох є одне або кілька ядер певної частоти, пам’ять і блок управління. Водночас графічні процесори спочатку розробляли для вузькоспеціалізованих завдань, пов’язаних із графікою та анімацією, але пізніше сфера їх застосування істотно розширилася. Сьогодні хмарні обчислення GPU затребувані там, де необхідно забезпечити виконання вимогливих до ресурсів навантажень на кшталт машинного навчання, штучного інтелекту і всіх тих, де паралельні обчислення здатні відчутно підвищити продуктивність.
Це стало можливо завдяки тому, що графічні процесори:

• мають більше ядер, ніж звичайні процесори, але при цьому їх ядра менш продуктивні;
• виконують завдання, що повторюються, швидше за центральний процесор, оскільки розбивають їх на більш дрібні одиниці і працюють над ними паралельно;
• легко об’єднуються в кластери, що особливо затребуване в хмарних середовищах, де необхідно паралельно обробляти великі обсяги даних;
• пропонують спеціалізовані бібліотеки для поліпшеної роботи з даними (наприклад, як CUDA і TensorRT від NVIDIA).

Таким чином, оренда виділеного сервера з GPU може бути більш фінансово вигідною і прийнятною з точки зору продуктивності операцій.

Зі зростанням обсягів підвищується потреба в інтенсивності їх обробки. Крім того, частина навантажень створюється вимогливими до обчислювальних потужностей додатками — на основі AI/ML, тривимірною графікою тощо.
Ось типові сценарії використання Private Cloud GPU нашими клієнтами:

• Навчання ML-моделей. Графічні процесори використовуються для паралельної обробки складних обчислень, що скорочує час навчання і спрощує аналіз великих наборів даних. Це, зі свого боку, дає змогу швидше впроваджувати інновації, які передбачають використання штучного інтелекту — наприклад, запускати голосових помічників, що імітують людські відповіді на вебсайтах і в мобільних застосунках.
• Графічний рендеринг. Хмарні сервіси, що використовують складну графіку — ідеальні претенденти для розміщення в хмарі з GPU. Вона забезпечує необхідну продуктивність тим застосункам, що використовуються у сфері графічного дизайну та моделювання: Blender, Maya, Adobe Premiere Pro, Adobe After Effects, 3ds Max та подібних до них.
• Проектування. Ситуація, аналогічна попередньому пункту — але в цьому випадку хмара з графічними процесорами використовується для систем автоматизованого проєктування на кшталт AutoCAD, BIM-систем, застосунків для інфраструктурного проєктування та моделювання.
• Потокове передавання відеоконтенту. Графічні процесори можна використовувати для кодування та трансляції відео в режимі реального часу. Вони забезпечують високу швидкість обробки та стиснення відеопотоків, підтримуючи такі завдання, як стримінг ігор, онлайн-курси, конференції та відеоплатформи з високою роздільною здатністю. Це дає змогу поліпшити досвід користувачів — ті зможуть уникнути затримок і зниження продуктивності навіть за найвищих навантажень.
• Фінансове моделювання. Оренда сервера GPU дозволяє дає змогу аналізувати та прогнозувати фінансові дані за допомогою складних алгоритмів, виявляти тенденції та закономірності і, зрештою, ухвалювати обґрунтовані рішення у фінансовому секторі.

Ми не прив’язуємося до конкретного обладнання, а повністю відштовхуємося від побажань і технічного завдання клієнта. Тому найкращий сервер GPU буде той, який повністю відповідає специфіці їхніх навантажень. Ми підберемо для вас серверні GPU з найкращих пропозицій на ринку. Найчастіше наші клієнти цікавляться відеокартами NVIDIA. Наприклад, під процеси машинного навчання, застосунким на базі штучного інтелекту, аналітику даних і високопродуктивні обчислення (HPC) вони вибирають топову професійну модель NVIDIA A100 зі спеціальними тензорними ядрами.