- безопасность
Раньше новые модели графических процессоров (видеокарт, GPU) вызывали радость только у геймеров. Сегодня они все чаще нужны бизнесу. С их помощью организации занимаются 3D-моделированием, проектированием, разработкой AI-продуктов и другими задачами, которые требуют высокой производительности оборудования.
При этом многие компании используют графические процессоры в облаках. Спрос на виртуальную инфраструктуру с GPU растет с каждым годом. Почему они так востребованы сегодня, рассказываем в этой статье.
Что означает термин «облако с GPU»
ИТ-задачи бизнеса в России требуют серьезных вычислительных мощностей. Некоторые компании используют для этого серверы на многоядерных центральных процессорах (CPU). Но многие выбирают другой, более современный, вариант — облако с GPU.
Облако с GPU — это виртуальные ресурсы (IaaS) с видеокартами для высокопроизводительных вычислений. Графические процессоры используются как выделенные PCI-устройства внутри виртуальной машины. Пользователь может применять их в задачах точно так же, как если бы видеокарты стояли на его устройстве дома или в офисе.
Виртуальные серверы с GPU поддерживают многопоточную обработку и параллельные вычисления, благодаря чему компании эффективнее решают множество ресурсоемких задач. В их числе:
- Анализ больших данных информации и моделирование процессов. В облаке с GPU можно заметно быстрее подготовить данные к обработке, проверить их качество, а также анализировать огромные массивы информации без разбивки и с минимальными погрешностями в расчетах.
- Глубокое обучение нейросетей. Массивно-параллельная технология обработки данных существенно ускоряет процесс, благодаря чему можно сократить сроки разработки AI-решения и снизить затраты на проект.
- Тестирование продуктов. В облаке с GPU проще проверить и оптимизировать сложный продукт, который требует высокопроизводительного оборудования. При этом среда будет приближенной к реальной инфраструктуре заказчика, затраты по сравнению с закупкой физического оборудования — менее высокими, а скорость тестирования — более высокой.
- Работа с изображениями и видео. Многопоточность упрощает 3D-моделирование, обработку спутниковых, медицинских снимков и других «тяжелых» иллюстраций. Процессы проходят быстрее, появляются ресурсы для других задач.
- Проектирование и строительство. Удаленные рабочие столы с GPU часто используют при работе с BIM-моделями, в сложных инженерных расчетах, для визуализации архитектурных проектов и моделирования объектов в AutoCAD/ArchiCAD.
- Биологические и медицинские исследования. Облака с графическими процессорами помогают ученым в диагностике заболеваний, прогнозировании эпидемий, анализе биологических процессов, генетических и иных данных.
Преимущества для бизнеса
Главное отличие облачных серверов с GPU от решений на базе CPU — высокая производительность при параллельных вычислениях. Благодаря ей пользователи в несколько раз ускоряют обработку больших объемов информации и выполнение сложных алгоритмов.
Арендуя серверы с GPU в облаке, бизнес получает дополнительные преимущества. В частности, компании платят только за использование ресурсов. Можно подобрать тариф в зависимости от текущих потребностей и необходимой конфигурации оборудования. Тратить средства на закупку и поддержку физической инфраструктуры не нужно.
Ждать поставки оборудования тоже не придется, а значит, запуск проектов в облаке с GPU проходит быстрее. Развернуть решение в виртуальной среде можно почти сразу, как только заключили договор и оплатили тариф. При этом, если нужно масштабироваться или отключить использование GPU, достаточно сообщить об этом провайдеру. Такая возможность позволяет оптимизировать расходы и более гибко управлять ИТ-бюджетом компании.
Еще один важный момент: в случае с арендой серверов с GPU клиент получает гарантированную доступность сервиса. Провайдер подписывает с ним SLA. В документе фиксируется скорость реакции на запросы и инциденты. Там же прописываются санкции за нарушение обязательств.
Кроме того, почти все облака с графическими процессорами сначала можно бесплатно протестировать. Пробный период позволит понять, нужно ли оплачивать виртуальные ресурсы у конкретного провайдера и подключать GPU. А еще так легче подобрать оптимальный тариф. Риск заплатить лишнее в этом случае минимален.