GPU-хостинг: полное руководство по GPU-серверам для ИИ
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.
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.
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.
Хостинг с GPU может использоваться для решения следующих задач:
- Анализ больших массивов данных (Big Data);
- Глубокое обучение AI-моделей;
- Выполнение параллельных вычислений;
- Научное моделирование;
- Рендеринг и другие операции по обработке графики;
- Создание виртуализированных программных сред.
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.
На Рисунке 1 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 1. Сервер на базе видеокарт Nvidia GeForce RTX 5090.
Стоимость такого компьютера находится в пределах 600-700 тысяч гривен.
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.
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.