L’Ascesa delle GPU Cloud: Un’Analisi Approfondita
L’avanzamento di tecnologie come il deep learning, l’intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML) ha portato a una crescente domanda di GPU (Graphics Processing Unit) basate sul cloud.
Se la tua organizzazione si occupa di elaborazioni grafiche 3D, apprendimento automatico, IA o di calcoli complessi, la scelta della modalità di esecuzione dei calcoli tramite GPU assume un ruolo fondamentale.
In passato, l’addestramento di modelli di deep learning richiedeva tempi lunghi e risorse computazionali elevate, rallentando i processi, incidendo sui costi e creando problemi di spazio e archiviazione, il tutto con un impatto negativo sulla produttività.
Le moderne GPU sono progettate per superare queste problematiche, offrendo maggiore efficienza nell’esecuzione di calcoli complessi e un addestramento più rapido e parallelo dei modelli di intelligenza artificiale.
Una ricerca condotta da Indigo ha evidenziato che le GPU possono garantire prestazioni fino a 250 volte più veloci rispetto alle CPU nell’addestramento di reti neurali, essenziali per il deep learning.
Con l’evoluzione del cloud computing, le GPU cloud hanno rivoluzionato il settore della scienza dei dati e altre tecnologie emergenti, garantendo prestazioni superiori, facilità di gestione, costi ridotti, scalabilità rapida e risparmio di tempo.
In questo articolo, esploreremo i concetti fondamentali relativi alle GPU cloud, la loro relazione con IA, ML e deep learning, e le migliori piattaforme per distribuire la tua GPU cloud ideale.
Iniziamo!
Cos’è una GPU Cloud?
Per comprendere appieno una GPU cloud, è essenziale partire dalla definizione di GPU.
Una GPU è un circuito elettronico specializzato, progettato per manipolare e modificare la memoria in modo rapido, accelerando la creazione di immagini o grafiche.
Le GPU moderne offrono una maggiore efficienza nell’elaborazione di immagini e grafica computerizzata, grazie alla loro architettura parallela rispetto alle CPU (Central Processing Unit). Una GPU può essere integrata direttamente sulla scheda madre, posizionata sulla scheda video di un PC o all’interno del die della CPU.
Le GPU cloud, invece, sono istanze di computer che si avvalgono di una solida accelerazione hardware per gestire applicazioni e carichi di lavoro intensivi di IA e deep learning nel cloud. Ciò elimina la necessità di distribuire una GPU fisica sul tuo dispositivo.
Tra le marche di GPU più conosciute troviamo NVIDIA, AMD, Radeon e GeForce.
Le GPU sono utilizzate in:
- Smartphone
- Console di gioco
- Workstation
- Sistemi integrati
- Personal computer
Campi di Applicazione delle GPU:
Ecco alcuni ambiti in cui le GPU vengono impiegate:
- Riconoscimento delle immagini in ambito IA e ML
- Elaborazioni per la grafica computerizzata 3D e disegni CAD
- Mappatura delle texture e rendering di poligoni
- Calcoli geometrici come traslazioni e rotazioni di vertici in sistemi di coordinate
- Supporto di shader programmabili per la manipolazione di texture e vertici
- Codifica, decodifica e streaming video con accelerazione GPU
- Gaming con grafica avanzata e giochi su cloud
- Modellazione matematica, analisi e deep learning su larga scala, che richiedono capacità di elaborazione parallela delle GPU generiche
- Montaggio video, progettazione grafica e creazione di contenuti
Vantaggi delle GPU Cloud: 👍
I principali vantaggi derivanti dall’utilizzo di GPU Cloud sono:
Elevata Scalabilità
Con la crescita di un’organizzazione, aumenta anche il suo carico di lavoro. Per gestire tale espansione è necessaria una GPU capace di scalare in base alle esigenze. Le GPU cloud permettono di aggiungere agevolmente un numero maggiore di GPU per far fronte a carichi di lavoro crescenti. Allo stesso modo, è possibile ridurre rapidamente le risorse in caso di necessità.
Minimizzazione dei Costi
Anziché investire in GPU fisiche ad alta potenza, che comportano costi elevati, è possibile optare per GPU cloud a noleggio, disponibili a tariffe orarie inferiori. I costi vengono calcolati in base al tempo di utilizzo delle GPU, a differenza delle GPU fisiche, che comportano spese consistenti anche in caso di utilizzo limitato.
Liberazione delle Risorse Locali
Le GPU cloud non consumano le risorse del tuo computer, a differenza delle GPU fisiche, che occupano spazio considerevole. Inoltre, l’esecuzione di modelli ML su larga scala o il rendering di attività può rallentare il tuo dispositivo.
Esternalizzare la potenza di calcolo al cloud permette di evitare stress al tuo computer e di utilizzarlo con maggiore agilità. Puoi utilizzare il computer per controllare i processi, anziché gravare su di esso il carico di lavoro e le attività di calcolo.
Risparmio di Tempo
Le GPU cloud offrono ai progettisti la possibilità di effettuare iterazioni rapide, grazie a tempi di rendering più brevi. È possibile risparmiare tempo completando attività in pochi minuti anziché ore o giorni, aumentando notevolmente la produttività del team e permettendo di concentrarsi sull’innovazione piuttosto che sul rendering o sui calcoli.
Il Ruolo delle GPU nel Deep Learning e nell’Intelligenza Artificiale
Il deep learning, elemento fondante dell’intelligenza artificiale, è una tecnica di ML avanzata che si basa sull’apprendimento rappresentativo attraverso reti neurali artificiali (ANN). I modelli di deep learning sono usati per elaborare set di dati di grandi dimensioni o processi che richiedono elevate capacità di calcolo.
In questo contesto, le GPU assumono un ruolo cruciale.
Le GPU sono progettate per eseguire calcoli paralleli, ovvero multipli calcoli contemporaneamente. Questa caratteristica permette alle GPU di sfruttare la capacità del modello di deep learning, accelerando i compiti di calcolo intensivo.
Grazie ai loro numerosi core, le GPU offrono prestazioni eccezionali in termini di elaborazione parallela. Inoltre, hanno una maggiore larghezza di banda della memoria, utile per gestire enormi quantità di dati nei sistemi di deep learning. Pertanto, sono ampiamente utilizzate per l’addestramento di modelli di IA, il rendering di modelli CAD, il gaming con grafica avanzata e altro.
Inoltre, è possibile eseguire contemporaneamente più algoritmi su diverse GPU, separatamente l’una dall’altra. Questo facilita l’esecuzione di processi distinti su GPU differenti, senza parallelismo. Per questo, è possibile utilizzare più GPU su diverse macchine fisiche o su un’unica macchina per distribuire i modelli di dati complessi.
Primi Passi con le GPU Cloud
Iniziare a utilizzare le GPU cloud è tutt’altro che complicato. Conoscendo le basi, l’intero processo è semplice e rapido. Il primo passo consiste nella scelta di un provider di GPU cloud, come ad esempio Google Cloud Platform (GCP).
Successivamente, è necessario registrarsi a GCP per usufruire dei vantaggi standard, come le funzioni cloud, le opzioni di archiviazione, la gestione del database e l’integrazione con le applicazioni. È inoltre possibile utilizzare la piattaforma collaborativa di Google, che funziona come Jupyter Notebook, per utilizzare una GPU in modo GRATUITO. Infine, si può avviare il rendering delle GPU per il proprio caso d’uso.
Esaminiamo ora le diverse opzioni disponibili per le GPU cloud, utili per gestire l’IA e i carichi di lavoro più pesanti.
Linode
Linode offre GPU on-demand per carichi di lavoro con elaborazione parallela, come l’elaborazione video, il calcolo scientifico, l’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale e altro ancora. La piattaforma fornisce macchine virtuali ottimizzate per GPU accelerate da NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, core RT e sfrutta la potenza di CUDA per gestire il ray tracing, il deep learning e le elaborazioni complesse.
Trasforma i tuoi investimenti di capitale in spese operative, accedendo alle GPU di Linode per usufruire della potenza della GPU e beneficiare dei reali vantaggi offerti dal cloud. Linode ti permette, inoltre, di concentrarti sulle competenze fondamentali, senza doverti preoccupare dell’hardware.
Le GPU Linode eliminano le barriere all’utilizzo in casi d’uso complessi come lo streaming video, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico. Inoltre, avrai a disposizione fino a 4 schede per ogni istanza, in base alla potenza necessaria per i carichi di lavoro previsti.
La Quadro RTX 6000 vanta 4.608 core CUDA, 576 core Tensor, 72 core RT, 24 GB di memoria GPU GDDR6, 84T RTX-OPS, 10 Giga Rays/sec Rays Cast e prestazioni FP32 di 16,3 TFLOP.
Il costo del piano GPU RTX6000 dedicato plus è di $1,5/ora.
Paperspace CORE
Potenzia il flusso di lavoro della tua organizzazione grazie all’infrastruttura di elaborazione accelerata di nuova generazione Paperspace CORE. La piattaforma offre un’interfaccia semplice e intuitiva, con onboarding facilitato, strumenti di collaborazione e app desktop per Mac, Linux e Windows. Utilizzala per eseguire applicazioni complesse con potenza di calcolo illimitata.
CORE mette a disposizione una rete ultraveloce, provisioning istantaneo, supporto per app 3D e API completa per l’accesso programmatico. Grazie a un’interfaccia grafica semplice e intuitiva, avrai una visione completa della tua infrastruttura da un unico punto. Inoltre, l’interfaccia di gestione di CORE, dotata di strumenti robusti, consente di filtrare, ordinare, collegare o creare macchine, reti e utenti in modo agevole.
La potente console di gestione di CORE esegue rapidamente attività come l’aggiunta dell’integrazione di Active Directory o della VPN. È anche possibile gestire agevolmente configurazioni di rete complesse e completare le attività più velocemente, con pochi clic.
Inoltre, troverai numerose integrazioni opzionali, ma utili, per il tuo lavoro. La piattaforma GPU cloud offre funzionalità di sicurezza avanzate, unità condivise e altro ancora. Goditi le GPU a basso costo, usufruendo di sconti per l’istruzione, avvisi di fatturazione, fatturazione al secondo, e così via.
Aggiungi semplicità e velocità al tuo flusso di lavoro, con un prezzo di partenza di $ 0,07/ora.
GPU Google Cloud
Le GPU Google Cloud offrono prestazioni elevate per l’elaborazione scientifica, la visualizzazione 3D e l’apprendimento automatico. La piattaforma permette di accelerare l’HPC, scegliere tra una vasta gamma di GPU in base a prezzo e prestazioni e ridurre al minimo il carico di lavoro grazie alla personalizzazione delle macchine e a prezzi flessibili.
Google Cloud mette a disposizione numerose GPU, tra cui NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 e P100. Inoltre, le GPU Google Cloud garantiscono un equilibrio tra memoria, processore, disco ad alte prestazioni e fino a 8 GPU per ogni istanza per il singolo carico di lavoro.
Avrai inoltre accesso a reti, analisi dei dati e storage all’avanguardia. I dispositivi GPU sono disponibili solo in specifiche zone all’interno di alcune regioni. Il prezzo varia in base alla regione, alla GPU selezionata e al tipo di macchina. Puoi calcolare il costo definendo i tuoi requisiti nel Calcolatore dei prezzi di Google Cloud.
In alternativa, puoi considerare le seguenti soluzioni:
Elastic GPU Service
Elastic GPU Service (EGS) offre capacità di elaborazione parallela e ad alte prestazioni, basate sulla tecnologia GPU. La piattaforma è ideale per numerosi scenari, come l’elaborazione video, la visualizzazione, l’informatica scientifica e il deep learning. EGS si avvale di diverse GPU, come NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 e AMD FirePro S7150.
Potrai beneficiare di servizi di inferenza di deep learning online e formazione, identificazione dei contenuti, riconoscimento di immagini e voce, codifica multimediale HD, videoconferenza, riparazione di filmati sorgente e 4K/8K HD in diretta.
Inoltre, avrai a disposizione opzioni per il rendering video, la finanza computazionale, le previsioni climatiche, la simulazione di collisioni, l’ingegneria genetica, l’editing non lineare, le applicazioni di formazione a distanza e la progettazione ingegneristica.
- L’istanza GA1 fornisce fino a 4 GPU AMD FirePro S7150, 160 GB di memoria e 56 vCPU. Contiene 8192 core e 32 GB di memoria GPU, che operano in parallelo, fornendo 15 TFLOPS di precisione singola e un TFLOPS di doppia precisione.
- L’istanza GN4 mette a disposizione fino a 2 GPU NVIDIA Tesla M40, 96 GB di memoria e 56 vCPU. Contiene 6000 core e 24 GB di memoria GPU, offrendo 14 TFLOPS di precisione singola. Allo stesso modo, troverai numerose altre istanze, come GN5, GN5i e GN6.
- EGS supporta internamente 25 Gbit/s e fino a 2.000.000 PPS di larghezza di banda di rete, per garantire le massime prestazioni di rete necessarie ai nodi di calcolo. La piattaforma dispone di una cache locale ad alta velocità collegata a dischi SSD o ultra cloud.
- Le unità NVMe ad alte prestazioni gestiscono 230.000 IOPS, con una latenza I/O di 200 𝝻s, e offrono 1900 Mbit/s di larghezza di banda in lettura e 1100 Mbit/s di larghezza di banda in scrittura.
Puoi scegliere tra diverse opzioni di acquisto in base alle tue esigenze per ottenere le risorse necessarie e pagare solo per quelle.
Serie N Azure
La Serie N Azure di macchine virtuali (VM) di Azure include funzionalità GPU. Le GPU sono ideali per grafica e carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo e permettono agli utenti di potenziare l’innovazione in vari scenari, come il deep learning, l’analisi predittiva e la visualizzazione remota.
Le diverse serie N offrono opzioni specifiche per diversi carichi di lavoro.
- La serie NC è focalizzata sull’apprendimento automatico ad alte prestazioni e sui carichi di lavoro di calcolo. L’ultima versione è NCsv3, che include la GPU Tesla V100 di NVIDIA.
- La serie ND è concepita per scenari di inferenza e formazione, fondamentali per il deep learning. Utilizza le GPU NVIDIA Tesla P40. L’ultima versione è NDv2, che presenta le GPU NVIDIA Tesla V100.
- La serie NV è dedicata alla visualizzazione remota e altri carichi di lavoro intensivi di applicazioni, supportati dalle GPU NVIDIA Tesla M60.
- Le macchine virtuali NC, NCsv3, ND e NCsv2 offrono l’interconnessione InfiniBand, che consente prestazioni di scalabilità verticale. Potrai beneficiare di vantaggi in ambiti come il deep learning, il rendering grafico, l’editing video, il gaming e così via.
IBM Cloud
IBM Cloud offre flessibilità, potenza e numerose opzioni GPU. Le GPU garantiscono la potenza di calcolo aggiuntiva che una CPU non è in grado di fornire. IBM Cloud ti aiuta ad accedere direttamente alla più ampia gamma di server, per una perfetta integrazione con l’architettura, le applicazioni e le API di IBM Cloud, oltre a una rete distribuita di data center a livello globale.
- Sono disponibili opzioni GPU per server bare metal, come Intel Xeon 4210, scheda grafica NVIDIA T4, 20 core, 32 GB di RAM, 2,20 GHz e 20 TB di larghezza di banda. Sono inoltre disponibili le opzioni Intel Xeon 5218 e Intel Xeon 6248.
- Per i server virtuali, è possibile scegliere AC1.8 × 60, che include otto vCPU, 60 GB di RAM e 1 GPU P100. In questo caso, sono disponibili anche le opzioni AC2.8×60 e AC2.8×60.
La GPU per server bare metal è disponibile con un prezzo di partenza di $ 819/mese, mentre la GPU per server virtuale è disponibile a partire da $ 1,95/ora.
AWS e NVIDIA
AWS e NVIDIA collaborano per fornire costantemente soluzioni basate su GPU, convenienti, flessibili e potenti. Ciò include istanze e servizi Amazon EC2 basati su GPU NVIDIA, come AWS IoT Greengrass, distribuito con i moduli NVIDIA Jetson Nano.
Gli utenti si avvalgono di AWS e NVIDIA per workstation virtuali, machine learning (ML), servizi IoT e calcolo ad alte prestazioni. Le istanze Amazon EC2, basate sulle GPU NVIDIA, garantiscono prestazioni scalabili. Inoltre, AWS IoT Greengrass estende i servizi cloud AWS ai dispositivi perimetrali, basati su NVIDIA.
Le GPU NVIDIA A100 Tensor Core supportano le istanze Amazon EC2 P4d, offrendo reti a bassa latenza e throughput elevato, leader del settore. Sono inoltre disponibili numerose altre istanze per scenari specifici, come Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4 e così via.
Richiedi una prova GRATUITA e sperimenta la potenza delle GPU fino all’edge dal cloud.
OVH Cloud
OVH Cloud mette a disposizione server cloud, progettati per gestire carichi di lavoro paralleli di grandi dimensioni. Le GPU includono numerose istanze, basate sui processori grafici NVIDIA Tesla V100, per soddisfare le esigenze di deep learning e machine learning.
La piattaforma contribuisce ad accelerare l’elaborazione nel campo della grafica computerizzata e dell’intelligenza artificiale. OVH collabora con NVIDIA per offrire la migliore piattaforma con accelerazione GPU per l’elaborazione ad alte prestazioni, l’intelligenza artificiale e il deep learning.
Avvaliti della modalità più semplice per distribuire e gestire i container con accelerazione GPU, mediante un catalogo completo. La piattaforma fornisce una delle quattro schede alle istanze direttamente tramite PCI Passthrough, senza alcun livello di virtualizzazione, dedicando quindi tutte le risorse al tuo utilizzo.
I servizi e le infrastrutture di OVHcloud sono certificati ISO/IEC 27017, 27001, 27701 e 27018. Le certificazioni indicano che OVHcloud è in possesso di un sistema di gestione della sicurezza delle informazioni (ISMS), per la gestione delle vulnerabilità, l’implementazione della continuità operativa, la gestione dei rischi e l’implementazione di un sistema di gestione delle informazioni sulla privacy (PIMS).
Inoltre, NVIDIA Tesla V100 offre numerose caratteristiche preziose, come PCIe 32 GB/s, 16 GB di capacità HBM2, 900 GB/s di larghezza di banda, doppia precisione-7 teraFLOP, singola precisione-14 teraFLOP e deep learning-112 teraFLOP.
Lambda GPU
Addestra modelli di deep learning, ML e AI con la Lambda GPU Cloud e scala da una singola macchina al numero totale di VM con pochi clic. Avrai a disposizione i framework principali preinstallati e l’ultima versione dello Stack Lambda, che include driver CUDA e framework di deep learning.
Accedi rapidamente all’ambiente di sviluppo Jupyter Notebook dedicato per ogni macchina, dalla dashboard. Utilizza SSH direttamente con una delle chiavi SSH oppure connettiti tramite il Web Terminal nella dashboard cloud per l’accesso diretto.
Ogni istanza supporta una larghezza di banda massima di 10 Gbps tra i nodi, rendendo possibile l’addestramento distribuito mediante framework come Horovod. Inoltre, è possibile risparmiare tempo nell’ottimizzazione del modello, scalando il numero di GPU su una o più istanze.
Con Lambda GPU Cloud, puoi risparmiare fino al 50% sull’elaborazione, ridurre il TCO del cloud e non stipulare impegni pluriennali. Utilizza una singola GPU RTX 6000 con sei VCPU, 46 GiB di RAM e 658 GiB di storage temporaneo, con soli $ 1,25/ora. Scegli tra numerose istanze, in base alle tue esigenze, e ottieni un prezzo on-demand per il tuo utilizzo.
Genesis Cloud
Usufruisci di un’efficiente piattaforma GPU cloud a un prezzo molto conveniente, offerta da Genesis Cloud. La piattaforma ha accesso a numerosi data center efficienti in tutto il mondo, con cui collabora per offrire una vasta gamma di applicazioni.
Tutti i servizi sono sicuri, scalabili, robusti e automatizzati. Genesis Cloud fornisce potenza di elaborazione GPU illimitata per effetti visivi, apprendimento automatico, transcodifica o archiviazione, analisi di big data e altro ancora.
Genesis Cloud mette a disposizione numerose funzionalità avanzate GRATUITAMENTE, come snapshot per salvare il tuo lavoro, gruppi di sicurezza per il traffico di rete, volumi di storage per big data set, FastAI, PyTorch, immagini preconfigurate e un’API pubblica per TensorFlow.
La piattaforma offre GPU NVIDIA e AMD di vario tipo. Inoltre, consente di addestrare reti neurali o generare film d’animazione, sfruttando la potenza del GPU computing. I data center di Genesis Cloud operano con energia rinnovabile al 100% da fonti geotermiche, per ridurre le emissioni di carbonio.
I prezzi sono inferiori dell’85% rispetto ad altri fornitori, poiché pagherai a incrementi di livello minuto. Potrai inoltre risparmiare ulteriormente grazie a sconti a lungo termine e a opzioni prepagabili.
Conclusione 👩🏫
Le GPU cloud sono progettate per offrire prestazioni, velocità, scalabilità, spazio e praticità eccezionali. Valuta l’opzione di scegliere la tua piattaforma GPU cloud ideale, con funzionalità pronte all’uso, per accelerare i tuoi modelli di deep learning e gestire agevolmente i carichi di lavoro dell’IA.