Крупные компании всё чаще используют сложные технологии для решения своих задач, в частности Data Science, нейросети, искусственный интеллект. По информации из исследования MIT Sloan Management Review и BCG из 2,5 тысяч опрошенных фирм в ИИ инвестируют 90% из них. Без мощного «железа» в таких случаях не обойтись, поэтому на рынке появилось решение — облачные вычисления на базе GPU. Как это работает и где используется — в материале REG.RU.
Что такое GPU?
GPU появился в конце 1990-х годов и представляет из себя графический процессор для компьютера или игровой приставки. Устройство необходимо для обработки и вывода на экран изображения. Оно делает это в разы быстрее центрального процессора за счёт большого количества ядер, которые параллельно могут обрабатывать много информации.
Что такое облачные вычисления на GPU?
С годами количество информации увеличилось, и рынку понадобились более мощные GPU. Но чем производительнее графический процессор, тем дороже он стоит. Не все компании могут позволить себе несколько топовых видеокарт, поэтому решением стали Облачные вычисления на GPU или Cloud GPU, где можно арендовать сервер с GPU и платить только за то время, когда он используется, не тратя деньги на закупку оборудования.
Облачные GPU значительно ускоряют производительность в сложных математических задачах. Решение, как правило, работает на базе процессоров NVIDIA Tesla, которые были выпущены в 2007 году для сфер, где необходима высокая мощность компьютеров. Например, моделирования погоды, анализа ДНК и финансовых рынков. Серия модифицируется ежегодно, сегодня в большинстве случаев клиентам предлагаются последние модели V100 (2017) и T4 (2018).
Где применяют облачные вычисления на GPU?
Решение применяют для работы с искусственным интеллектом, большими данными, высокопроизводительными вычислениями, 3D-графикой, а также в промышленности, медицине и финансах. Один из примеров — приложение Shazam, которое может определить исполнителя и название песни, играющей в баре или любом другом месте. С помощью GPU сервис сопоставляет звуки с музыкальными фрагментами из каталога, где более 40 миллионов композиций. Число таких задач в день доходит до 20 миллионов.
Какие преимущества дают облачные вычисления на GPU?
Производительность сложных параллельных вычислений резко увеличивается за счёт большого количества ядер, между которыми распределяется нагрузка. У GPU их тысячи, в то время как у центрального процессора (CPU) всего несколько. В итоге процесс в первом случае займёт, в среднем, несколько часов, а во втором — несколько суток.
Клиенты могут выбрать почасовую или помесячную оплату, а также количество самих GPU, оперативной памяти и SSD. Более того, услуга обойдется дешевле, чем покупка одной видеокарты. Так, стоимость NVIDIA Tesla V100 достигает 700 000–900 000 рублей, а стоимость месяца работы на сервере — от 15 тысяч рублей (если включать его только по рабочим дням на 8 часов). Траты за год будут меньше, чем цена GPU. Подробнее различные тарифы можно изучить на сайте REG.RU.
Скорее всего, продажи Cloud GPU в ближайшие годы будут увеличиваться. Аналитики International Data Corporation (IDC) спрогнозировали, что рынок систем обработки больших данных и бизнес-аналитики будет расти в среднем на 11,9% ежегодно и составит 260 млрд долларов в 2022 году.
