Облачные вычисления на GPU
Для решения многих производственных задач, бизнес все чаще использует виртуальную среду, в частности облачные вычисления. Речь идет о серверах, базах данных, хранилищах, программном обеспечении, интеллектуальном анализе. Гораздо удобнее, эффективнее и дешевле для этих целей использовать не физические машины, а виртуальные. Они отучаются высоким уровнем масштабируемости, позволяют корректировать мощности под особенности задач. Но если предстоит работа с высокопроизводительными вычислениями, искусственным интеллектом, современной графикой кинематографического качества, возможностей обычной виртуальной среды не будет достаточно. Требуется мощное аппаратное обеспечение. Как специалистам удалось решить эту проблему и что такое облако GPU?
GPU и облачные вычисления на GPU: знакомимся с терминами
Впервые такой термин, как GPU (Graphics Processor Unit) появился еще в конце прошлого века. Под ним подразумевался специальный графический процессор, предназначенный для игровых приставок, компьютеров. С его помощью выполнялась обработка картинок и их вывод на экран. Благодаря GPU эти операции осуществлялись в разы быстрее, чем на центральном процессоре благодаря большому числу ядер. То есть таким решением удалось обеспечить возможность одновременной обработки огромного объема информации.
Постепенно, с ростом количества информации, возможностей GPU стало не хватать. Необходимо было добавлять им мощности. Но это влекло за собой дополнительные материальные затраты, причем немалые. Высокопроизводительный графический процессор стоил дорого. А для обеспечения стабильности работы многим компаниям необходимо было покупать несколько таких видеокарт. Позволить себе такие вложения могли далеко не все. Благодаря появлению облачных вычислений удалось решить и эту проблему – GPU перевели в облако.
Теперь бизнесу не надо тратить деньги на покупку дорого аппаратного обеспечения. Достаточно просто взять в аренду требуемый объем рабочего пространства на сервере с GPU. Предусмотрена посекундная тарификация. То есть оплата взимается только за время использования выделенного объема. Покупка дорогостоящего физического оборудования отпадает.
Так что это, облачный GPU: эффективное, простое и быстрое решение сложных математических задач. Большая часть таких виртуальных систем основана на процессорах NVIDIA Tesla, выпущенных на рынок еще в 2007 году с целью повышения мощности ПК. Современные облачные структуры строятся на последних версиях СPU, но их основная задача осталась прежней – в разы повысить производительность работы. GPU стал находкой для компаний, работающих с компьютерным обучением, трехмерной визуализацией, сложными вычислениями. Он широко используется в системах искусственного интеллекта: интерактивная речь, роботы, беспилотники, поисковые системы, видеорекомендации и пр.
Где применяются облачные вычисления на GPU
В своем классическом представлении GPU позволяет одновременно выполнять один и тот же тип вычислений в нескольких потоках. Такой тип микропроцессора видеокарты позволяет разгрузить центральный процессор, снимая с него все графические задачи. Помимо рендеринга, современные графические процессоры могут выполнять сложные математические расчеты. Их мощности вполне достаточно для решения подобных задач.
Облачный сервер, на котором предусмотрено GPU-ускорение, совмещает в себе преимущества виртуализации и высокоэффективного графического процессора. Их комбинирование открыло новые возможности для пользователей:
- выполнение рендеринга в программах, работающих с видеофайлами;
- трехмерное проектирование и визуализация;
- статистический анализ, построение прогнозов;
- обработка, анализ больших объемов данных;
- проведение глубоких исследований в молекулярной биологии, химии, математике;
- построение нейронных сетей в процессе машинного обучения и пр.
Теперь решение ресурсоемких задач стало более простым, быстрым и удобным. Возможностей графической карты достаточно не только для отображения графических объектов с высокой детализацией, но и для выполнения сложных математических вычислений, схожих с рендерингом. Широкое применение облачные вычисления на GPU получили в промышленных отраслях, финансовом секторе, медицине.
Ярким примером использования такой технологии можно назвать приложение Shazam. Оно позволяет определить исполнителя и название звучащей композиции, воспринимая ее «на слух». Используя процессор GPU сервис сопоставляет звуки с фрагментами из каталога, в котором находится свыше 40 млн композиций. Результат выдается практически мгновенно. Количество задач, с которыми предстоит работать программе, достигает до 20 млн. в сутки.
Преимущества облачных вычислений с применением GPU
Мы уже упоминали о том, что столь высокого увеличения производительности при выполнении параллельных вычислений удается достичь большим количеством ядер. Вся нагрузка равномерно распределяется между ними. Если у обычного центрального процессора их обычно от 2 до 6, то у GPU их несколько тысяч. То есть выполнение одной и той же задачи займет у СPU несколько суток, а у GPU – пару часов.
Помимо высокой скорости работы, к преимуществам, которыми наделены облачные серверы с GPU стоит отнести:
- Гибкие и удобные условия оплаты. Она может взиматься посекундно, почасово, помесячно и пр.
- Возможность самостоятельно подбирать мощности под особенности предстоящих работ. Индивидуально определяется количество GPU, SSD, оперативной памяти.
- Простая масштабируемость. Предоставленный объем по первому запросу пользователя может быть увеличен или уменьшен. Это позволяет оптимизировать материальные траты – платим только за то, чем пользуемся.
- Выгода. Аренда пространства на облачном сервере с GPU обойдется дешевле, чем приобретение высокопроизводительной видеокарты. Ускорение процессов снижает затраты на анализ.
- Удобство. Обслуживанием системы будет заниматься поставщик услуг, а не представители ИТ-отдела вашей компании. Получить доступ к серверу можно будет из любой точки мира. Гарантируется высокая гибкость настроек.
- Гарантия безопасности. Вся информация будет храниться в центре обработки данных, обладающим несколькими уровнями защиты, на не на удаленном физическом устройстве.
Благодаря облачным серверам с GPU, дизайнеры и инженеры смогут справиться с поставленными задачами даже на маломощные ПК. Все работы будут выполняться в виртуальной среде.
Подводим итоги
Применение высокопроизводительных видеокарт для увеличения вычислительных мощностей – это достаточно новое, но перспективное направление. Выгоду от его внедрения смогут получить разные сферы бизнеса, науки. Все это наглядно показывает перспективы облачного GPU и увеличение спроса на них. По предварительным прогнозам, уже к 2022 году рынок систем бизнес-аналитики и обработки биг дата на основе этой платформы составит свыше 250 млрд. долл.
Поэтому над целесообразностью внедрения GPU в бизнес-процессы стоит задуматься уже сегодня. И в этом вопросе вам помогут специалисты компании «Xelent». За предварительными консультациями, технической поддержкой ресурса обращайтесь по телефону или через форму обратной связи.
