GPU-хостинг: полное руководство по GPU-серверам для ИИ

автор Oleksandr Rovnyk

Требование высокой вычислительной мощности для обработки данных средствами искусственного интеллекта (ИИ) многих заставляет искать хостинг с нужными характеристиками серверов. Хостинг с GPU серверами способен обеспечить выполнение этих требований. Однако он имеет один существенный недостаток – высокая стоимость аренды. Попытаемся разобраться с тем, кому может подойти хостинг с GPU и каковы его возможности. А также выясним, существует ли более дешёвая замена ему при сохранении той же вычислительной мощности.    

Используйте Windows VDS

Производительность для ресурсоёмких задач без высокой стоимости GPU-серверов

Тарифы

Что такое GPU хостинг

Как известно, «обычный» хостинг использует машины, построенные на базе CPU процессоров с последовательным выполнением операций, что напрямую влияет на скорость обработки данных.

Сервер с GPU (Graphics Processing Unit) имеет значительные преимущества, поскольку кроме основного процессора имеет графический процессор с параллельной обработкой больших блоков данных. Это увеличивает производительность сервера и превращает его в мощный вычислительный центр.

Рисунок 1. CPU и GPU: в чём разница

Хостинг с GPU в основном использует компьютеры с ускорителями NVIDIA, реализованными в виде отдельных чипов на базе видеоадаптеров. Компьютеры могут находиться в сертифицированном дата-центре или облаке и использоваться для решения задач, требующих большой скорости обработки данных. 

Хостинг на основе графических процессоров также может иметь бессерверную распределённую архитектуру, которая обеспечивает динамическое масштабирование с учётом изменяющихся требований к характеристикам хостинга. Такая конфигурация реализована, к примеру, на облачной платформе RunPod. 

Рисунок 2. Где размещается GPU-хостинг

Хостинг с GPU может использоваться для решения следующих задач:

Рисунок 3. Задачи GPU-хостинга

Не всем задачам нужен GPU. Для многих достаточно VPS и VDS с нужными ресурсами.

Виды серверов с GPU

Сервера с GPU чаще всего строятся на базе одного-двух центральных процессоров (ЦП) и набора видеокарт с разной конфигурацией в количестве от 2-х до 12-ти единиц. Такие машины условно разделяют на отдельные виды в зависимости от выполняемых задач и конфигурации видеокарт.

Рассмотрим наиболее распространённые виды серверов:

Начальный уровень. Такие компьютеры обычно строятся на базе видеокарт Nvidia GeForce RTX 4090/5090 и могут использоваться для тестирования программных продуктов перед выпуском релиза, как GPU сервер для обучения AI моделей начального уровня, для игр, научных исследований и других проектов со сравнительно небольшими требованиями к производительности. Характерные недостатки – отсутствие функции коррекции ошибок в ОП, видеокарты могут быть не сертифицированы для установки популярных фреймворков.  

Профессионал. Машины конфигурируются на базе видеокарт Nvidia RTX A4000/A5000/A6000, имеющих сертификаты на установку таких популярных фреймворков, как TensorFlow и PyTorch. Эти фреймворки максимально адаптированы для использования этих видов видеокарт. Компьютеры могут использоваться для точных расчётов в проектных организациях или конструкторских бюро, для высоконагруженных операций рендеринга и других проектов по обработке графики высокого уровня сложности.

Универсал. Гибридный вариант. Построен на базе высокопроизводительной Nvidia L40S и может быть использован для сложных параллельных вычислений, обработки 3D-графики, рендеринга и многих других проектов с высокими требованиями к производительности. 

Высокопроизводительный. Наиболее мощный компьютер на базе дорогостоящей (более $25000) видеокарты Nvidia H100. Используется для выполнения сверхсложных задач, требующих максимальной производительности – обучение базовых и языковых AI моделей, распределённых параллельных вычислений, сложных научных расчётов и т. д.

Рисунок 4. Типы серверов с GPU

На Рисунке 5 представлен GPU сервер с популярной конфигурацией на базе двух видеокарт Nvidia GeForce RTX 5090 32GB, созданный для компаний, работающих с высоконагруженными AI проектами. 

Полная конфигурация машины: GPU ALFA Tower 719 / AMD Epyc 7713 / RAM 256GB / SSD 2TB / 2x GeForce RTX 5090 32GB

Рисунок 5. Сервер на базе видеокарт Nvidia GeForce RTX 5090.

Стоимость такого компьютера находится в пределах 600-700 тысяч гривен.

Нужен полный контроль над сервером? Посмотрите выделенные серверы HyperHost с бесплатным администрированием.

Когда для работы с ИИ не нужен GPU

Практически все рассмотренные нами варианты конфигураций серверов с графическими процессорами имеют значительную стоимость аренды, что сдерживает многих пользователей от их постоянного использования для решения трудоёмких задач средствами ИИ агентов.

Рисунок 6. Альтернатива GPU-серверу

Выходом из ситуации может стать использование закрытых контейнерных сред для ИИ агентов, созданных на базе Windows VDS серверов. Это позволит избежать значительных затрат на аренду GPU сервера с получением тех же преимуществ работы с инструментами ИИ. 

Закрытую среду для ИИ-агентов можно развернуть на Windows VDS HyperHost: KVM-виртуализация, RDP-доступ, бесплатные резервные копии сервера.

FAQ 

Что такое GPU хостинг? Это хостинг на серверах, в которых, кроме основного процессора, есть графический процессор для параллельной обработки больших блоков данных. Обычно это ускорители NVIDIA.

Чем GPU отличается от CPU? «Обычный» хостинг работает на CPU с последовательным выполнением операций, GPU обрабатывает большие блоки данных параллельно, что повышает производительность сервера.

Для каких задач нужен GPU хостинг? Для анализа Big Data, глубокого обучения AI-моделей, параллельных вычислений, научного моделирования, рендеринга и обработки графики и создания виртуализированных сред.

Какие бывают виды серверов с GPU? Начальный уровень (RTX 4090/5090), профессионал (RTX A4000/A5000/A6000 с сертификатами для TensorFlow и PyTorch), универсал (Nvidia L40S) и высокопроизводительный (Nvidia H100).

Чем начальный уровень отличается от профессионала? Начальный уровень (RTX 4090/5090) подходит для тестов и обучения AI-моделей начального уровня, но не имеет коррекции ошибок в памяти, а видеокарты могут быть не сертифицированы под популярные фреймворки. Профессионал имеет сертификаты для TensorFlow и PyTorch.

Сколько стоит GPU сервер? Видеокарта Nvidia H100 стоит более 25 000 $. Компьютер на двух RTX 5090 32 ГБ, например GPU ALFA Tower 719, стоит 600–700 тысяч гривен. Аренда GPU-серверов тоже значительна.

Что такое бессерверный GPU хостинг? Это распределённая архитектура с динамическим масштабированием под изменяющиеся требования к характеристикам. Такая конфигурация реализована, например, на платформе RunPod.

Всегда ли для работы с ИИ нужен GPU? Нет. Закрытая контейнерная среда для ИИ-агентов на базе Windows VDS позволяет избежать значительных затрат на аренду GPU-сервера.

Что выбрать владельцу проекта? Сначала определите задачи. Для большинства подойдут VPS и VDS, а для высоких нагрузок выделенный сервер. Не забывайте о бэкапах и администрировании.