Возможности GPU
Графический процессор (GPU) — это элемент видеокарты, который изначально отвечал за обработку графики и вывод изображения на экран. Однако мир не стоит на месте, и постепенно возможности GPU были адаптированы для решения более сложных задач, например ML и AI.
Потребительские видеокарты главным образом рассчитаны для работы с графическими редакторами, видеомонтажа и компьютерных игр. А промышленные — используется в серверном оборудовании, умеют все то же самое, но в более крупных масштабах и могут проводить сложные вычисления.
GPU оснащены большим количеством ядер, которые обеспечивают возможность параллельной обработки операций и повышают эффективность работы с Big Data, Machine Learning и Artificial Intelligence.
Подробнее о GPU мы рассказали здесь. А сейчас рассмотрим задачи, для решения которых можно эффективно использовать профессиональные видеокарты.
Графика и монтаж
Начнем с классики. Как уже было сказано, обработка и вывод на экран видео и изображений — первоначальная задача GPU. При этом графические процессоры используются для создания реалистичных эффектов и 3D-графики, например, при работе с мультипликацией.
Сегодня возможности графических процессоров активно применяются в Adobe Photoshop и Illustrator, AutoCAD и другом подобном программном обеспечении. GPU ускоряет 3D-рендеринг, редактирование изображений, видео и фотографий.
При этом выполнение сложных задач при работе с графикой требует серьезных мощностей. И благодаря аренде серверов с GPU можно ускорить подобные процессы и взаимодействовать с требовательным ПО, не завися от локального компьютера.
Игровая индустрия
Для запуска современных игр нужны мощные ПК и видеокарты, а для их разработки — производительное железо в целом, и профессиональные GPU — в частности.
Серверные графические процессоры используются для создания фотореалистичного изображения, персонажей, предметов и окружения, плавной анимации и эффектов. При этом все перечисленное вкупе со внутренней игровой логикой требует многократных вычислений. Взаимодействие и расчеты искусственного интеллекта, обеспечение высокой частоты кадров и другие элементы GPU также берет на себя.
В онлайн-сегменте профессиональные видеокарты обеспечивают рендеринг игрового контента и кодирование видео для его стабильной передачи по сети.
Искусственный интеллект и машинное обучение
Чтобы нейронная сеть научилась определять закономерности и делать прогнозы, ее нужно обучить на соответствующих вводных. Однако для обработки большого объема информации нужен серьезный запас мощности. И использование серверов с GPU серьезно ускоряет процесс обучения ИИ-моделей:
- за счет параллельных вычислений потоки информации обрабатываются одновременно;
- а высокая пропускная способность позволяет быстрее передавать для этого данные.
Серверы с GPU повышают и эффективность работы самих нейросетей. Например, графические процессоры ускоряют обработку и анализ визуальных данных при распознавании и классификации изображений. Также GPU используются при обработке речи: для определения лингвистических особенностей, перевода и других задач.
Рекомендательные сервисы
Способность удержать внимание пользователя — один из ключевых показателей эффективности социальных сетей, стриминговых и многих других сервисов. В мгновение ока погрузиться в предпочтения и тут же подобрать фильм или видеоролик — как ни странно, задача не из простых.
Чтобы предложить пользователю желаемое, необходимо проанализировать большой объем данных и учесть множество метрик: просматриваемые рилсы, сторисы и видео, подсписки, поставленные лайки и множество других. И, конечное, серверы с GPU помогают эффективно проводить подобные расчеты и оперативно удовлетворять запросы аудитории.
Наука
Графические процессоры используют для проведения экспериментов и сложных математических расчетов, для исследований и составления прогнозов. В астрофизике, биоинформатике и других научных областях анализируются большие объемы информации. И всё это можно делать значительно быстрее при помощи физических и облачных серверов с профессиональными видеокартами. Например, так метеорологи и синоптики могут составлять прогнозы погоды.
Для моделирования различных процессов составляются и решаются сложные уравнения со множеством точек данных. За счет большого количества ядер GPU эти вычисления можно проводить параллельно для каждой точки. И это значительно ускоряет проведение расчетов.
Медицина
Нейросети уже давно стали верным помощником медицинских сотрудников. ИИ помогает провести диагностику, изучить внушительный пласт информации и попытаться спрогнозировать возможный вариант развития событий. Важную роль в этом играет анализ медицинских данных, включая изображения, полученные в ходе рентгена, КТ и МРТ. С компьютерным зрением стало возможным выявлять мелкие детали, незаметные человеческому глазу.
GPU могут быть задействованы как для обучения и сопровождения работы нейронных сетей, так и при моделировании сценариев для создания лекарств и новых способов лечения.
Финансовая отрасль
Вкупе с нейросетями и большими данными GPU помогают определить тенденции и закономерности для принятия грамотных решений. Подобные алгоритмы могут быть задействованы в управлении рисками и обработке транзакций.
GPU помогут с анализом положения дел на бирже или инвестиционном рынке и подскажут финансовый прогноз. Возможности GPU в связке с нейросетями также можно использовать для улучшения банковских приложений.
А еще серверы с GPU используют в блокчейн-системах для добавления новых записей и подтверждения транзакций.
Строительство и промышленность
Семь раз отмерить и один отрезать намного проще, используя GPU. Ведь прежде, чем запустить производство, можно визуализировать 3D-модель и учесть все возможные нюансы.
Оптимизировать логистику, повысить эффективность и наметить зоны роста проекта становится проще при создании цифровых копий зданий, заводов, производств, улиц и даже кварталов. Протестировав такой цифровой сценарий, можно выработать более эффективный подход и минимизировать риски.
Наши решения с GPU
У нас вы можете арендовать облачные и физические серверы с графическими процессорами. А также реализовать гибридный сценарий и использовать облако для обучения AI-моделей, а физическую машину — для работы уже запущенного искусственного интеллекта.
Выбирая нас, вы обеспечиваете своему проекту следующие преимущества:
Сокращение расходов. Сэкономьте на покупке собственных серверов. Выберите готовую конфигурацию или самостоятельно подберите необходимые параметры. Или арендуйте облачную инфраструктуру и оплачивайте только используемые ресурсы.
Мощное оборудование. Выбирайте мощные серверы с процессорами AMD EPYC и Intel Xeon Gold, быстрыми NVMe-дисками и профессиональными видеокартами NVIDIA L4, А4000, А4500 и А5000.
Защищенный контур. А если вы работаете с чувствительными данными, арендуйте физические серверы в аттестованном сегменте дата-центра для соблюдения требований законодательства в сфере защиты информации.
Техподдержка 24/7. Наши системные инженеры помогут решить технический вопрос, даже если вы оставите заявку ночью, в выходные или праздники.
Больше сервисов для ваших задач
Объектное хранилище S3. Экономично храните любые объемы данных и эффективно решайте задачи с использованием GPU. А для работы с чувствительной информацией можно использовать защищенный S3.
IT-аутсорсинг. От администрирования серверов до сопровождения широкого стека технологий — доверьте свой проект нашим опытным инженерам и сократите расходы на обслуживании IT-системы любой сложности.
hoster Guard. Обеспечьте своему проекту надежную защиту от взломов, утечек данных и кибератак. Сервис очищает трафик от вредоносных ботов и опасных запросов и позволяет самостоятельно настраивать геоблокировки и другие ограничения трафика.
