Początkowo zaprojektowany do ulepszania grafiki komputerowej, procesor graficzny (GPU) stał się obecnie kluczowym elementem w badaniach nad sztuczną inteligencją, modelowaniu 3D, tworzeniu gier wideo, projektowaniu, budownictwie i nie tylko.
Czym jest chmura GPU?
Chmura GPU to chmura publiczna (IaaS), która dostarcza zasoby obliczeniowe, takie jak pamięć RAM, różne rodzaje pamięci masowej oraz rdzenie przetwarzające i graficzne. Obecność rdzeni graficznych umożliwia rozwiązywanie zadań wymagających większej mocy obliczeniowej.
GPU (skrót od angielskiego „Graphics Processing Unit”) to akcelerator, który można zainstalować na serwerze, aby przyspieszyć realizację zadań. Jest to szczególnie korzystne dla firm zajmujących się aplikacjami graficznymi i tworzeniem treści. Przetwarzanie danych w chmurze GPU przebiega szybciej dzięki możliwości jednoczesnego, równoległego przetwarzania dużych ilości zróżnicowanych danych na wielu wątkach. Rdzeń graficzny może wykonać od 10 do 14 razy więcej operacji niż rdzenie przetwarzające (CPU). Dodatkowo, koszty przetwarzania danych są niższe. Wykonanie tej samej ilości obliczeń bez użycia rdzeni graficznych wymagałoby większej liczby rdzeni przetwarzających, co wiązałoby się z wyższymi kosztami.
To rozwiązanie jest odpowiednie dla firm z różnych segmentów biznesowych, w tym:
- firm IT
- firm zajmujących się projektowaniem i modelowaniem
- dużych firm korzystających z VDI
- firm rolniczych wykorzystujących IoT
- firm z sektora handlu detalicznego
- operatorów komórkowych
- instytutów badawczych
Zadania, dla których chmura GPU jest niezbędna
Jeśli Twoja firma działa w poniższych obszarach, koniecznie sprawdź, jakie korzyści przyniesie jej wdrożenie tego rozwiązania.
- Modelowanie 3D
Wynajem serwera GPU pozwala na szybkie uruchamianie zaawansowanych aplikacji graficznych oraz realizację kompleksowych prac rozwojowych.
- Projektowanie, architektura i budownictwo
Przetwarzanie w chmurze umożliwia pracę nad projektami graficznymi z dowolnego urządzenia, bezpieczne przechowywanie i transfer plików oraz zdalny dostęp do niezbędnych aplikacji.
- Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja
Uczenie głębokie stanowi fundament sztucznej inteligencji. Jest to zaawansowane podejście do uczenia maszynowego (ML), które koncentruje się na uczeniu reprezentacyjnym za pomocą sztucznych sieci neuronowych (ANN). Model uczenia głębokiego jest wykorzystywany do przetwarzania dużych zbiorów danych oraz skomplikowanych obliczeń.
W 2018 roku naukowcy z USA, Francji i Niemiec szkolili sieci neuronowe do rozpoznawania obrazów w celu diagnozowania wczesnych stadiów raka skóry. Maszynie pokazano ponad 100 000 zdjęć zwykłych pieprzyków i niebezpiecznych czerniaków. Te zdjęcia zostały następnie przeanalizowane przez dermatologów. W rezultacie sieci neuronowe okazały się skuteczniejsze od specjalistów, prawidłowo identyfikując złośliwe zmiany w 95% przypadków, podczas gdy ludzie osiągnęli jedynie 86%.
- Uczenie maszynowe
Jeśli Twoja firma analizuje duże zbiory danych, takie jak telemetria sprzętu, dane z czujników IoT, ruch obiektów, zakupy, połączenia telefoniczne czy dane pogodowe, i wykorzystuje uczenie maszynowe, obliczenia te będą szybsze dzięki rdzeniom graficznym.
Na przykład platforma technologiczna Valossa AI wykorzystuje rdzenie graficzne NVIDIA na AWS do ekstrakcji informacji z wideo za pomocą zaawansowanego wyszukiwania i rozpoznawania treści audiowizualnych. Największa firma naftowa, Schlumberger, wykorzystuje rdzenie graficzne Google Cloud do przyspieszania modelowania HPC, co umożliwia efektywne mapowanie podziemnych złóż ropy i przynosi oszczędności czasu i kosztów.
- Tworzenie i strumieniowanie gier wideo, renderowanie wideo online
Jeśli Twoja firma zajmuje się tworzeniem gier lub produkcją treści wideo, Twoi pracownicy potrzebują wydajnych komputerów. Można je zastąpić zdalnymi stacjami roboczymi na dedykowanym serwerze z GPU.
- Badania naukowe i eksperymenty
Podczas tego rodzaju prac gromadzone są duże zbiory danych, które wymagają szybkiego przetwarzania. Potężny serwer chmurowy z GPU, który może jednocześnie wykonywać liczne obliczenia, doskonale sobie z tym poradzi.
Korzyści tego rozwiązania dla biznesu
Budowa własnej infrastruktury IT z rdzeniami graficznymi wiąże się z koniecznością utrzymania wykwalifikowanego personelu IT do jej obsługi oraz wymaga znacznych inwestycji w zakup sprzętu na przyszły rozwój, ponieważ tradycyjną infrastrukturę można skalować jedynie poprzez dodawanie komponentów sprzętowych.
Zalety migracji do chmury z rdzeniami graficznymi:
- Nieograniczona moc obliczeniowa na żądanie. Infrastruktura chmurowa jest dostępna w trybie 24/7, z dowolnego miejsca na świecie, i może być skalowana w górę lub w dół w zależności od potrzeb.
- Redukcja kosztów. TCO chmury jest niższy niż TCO własnej stacji roboczej z kartą graficzną. Dodatkowo należy uwzględnić koszty utrzymania, materiały eksploatacyjne, zużycie energii itp.
- Przyspieszenie pracy. Jeśli wcześniej obliczenia lub renderowanie trwały godziny, teraz dzięki kartom graficznym można je skrócić do minut.
- Ułatwienie pracy zdalnej. Modelarze 3D, analitycy biznesowi i twórcy treści wideo mogą pracować z dowolnego miejsca, na dowolnym urządzeniu i o dowolnej porze. Dlatego firmy mogą zatrudniać pracowników z różnych krajów.
- Kontrola danych. Dane są przechowywane w sposób scentralizowany, pod nadzorem administratora, a nie na lokalnej maszynie.
