GPU-хостинг: повний посібник із GPU-серверів для штучного інтелекту

Потреба у високій обчислювальній потужності для обробки даних за допомогою штучного інтелекту (ШІ) змушує багатьох шукати хостинг із відповідними характеристиками серверів. Хостинг із GPU-серверами здатний забезпечити виконання цих вимог. Однак він має один істотний недолік — високу вартість оренди. Спробуємо розібратися з тим, кому може підійти хостинг з GPU і які його можливості. А також з'ясуємо, чи існує більш дешева заміна йому при збереженні тієї ж обчислювальної потужності.

Що таке GPU-хостинг

Як відомо, «звичайний» хостинг використовує машини, побудовані на базі CPU-процесорів із послідовним виконанням операцій, що безпосередньо впливає на швидкість обробки даних.

Сервер з GPU (Graphics Processing Unit) має значні переваги, оскільки крім основного процесора має графічний процесор з паралельною обробкою великих блоків даних. Це збільшує продуктивність сервера і перетворює його на потужний обчислювальний центр.

Малюнок 1. CPU і GPU: у чому різниця

Хостинг із GPU переважно використовує комп’ютери з прискорювачами NVIDIA, реалізованими у вигляді окремих чіпів на базі відеокарт. Комп’ютери можуть розміщуватися в сертифікованому дата-центрі або хмарі й використовуватися для вирішення завдань, що вимагають високої швидкості обробки даних. 

Хостинг на основі графічних процесорів також може мати безсерверну розподілену архітектуру, яка забезпечує динамічне масштабування з урахуванням мінливих вимог до характеристик хостингу. Така конфігурація реалізована, наприклад, на хмарній платформі RunPod.

Малюнок 2. Де розміщується GPU-хостинг

Хостинг із GPU може використовуватися для вирішення таких завдань:

• Аналіз великих масивів даних (Big Data);
• Глибоке навчання AI-моделей;
• Виконання паралельних обчислень;
• Наукове моделювання;
• Рендеринг та інші операції з обробки графіки;
• Створення віртуалізованих програмних середовищ.

Малюнок 3. Завдання GPU-хостингу

Не всім завданням потрібен GPU. Для багатьох достатньо VPS і VDS з потрібними ресурсами.

Типи серверів із GPU

Сервери з GPU найчастіше будуються на базі одного-двох центральних процесорів (ЦП) та набору відеокарт із різною конфігурацією у кількості від 2 до 12 одиниць. Такі машини умовно поділяють на окремі типи залежно від виконуваних завдань та конфігурації відеокарт.

Розглянемо найпоширеніші типи серверів:

Початковий рівень. Такі комп'ютери зазвичай будуються на базі відеокарт Nvidia GeForce RTX 4090/5090 і можуть використовуватися для тестування програмних продуктів перед випуском релізу, як GPU-сервер для навчання AI-моделей початкового рівня, для ігор, наукових досліджень та інших проєктів з порівняно невеликими вимогами до продуктивності. Характерні недоліки – відсутність функції корекції помилок в ОП, відеокарти можуть бути не сертифіковані для встановлення популярних фреймворків.

Професіонал. Машини налаштовуються на базі відеокарт Nvidia RTX A4000/A5000/A6000, що мають сертифікати на встановлення таких популярних фреймворків, як TensorFlow і PyTorch. Ці фреймворки максимально адаптовані для використання саме цих типів відеокарт. Комп'ютери можуть використовуватися для точних розрахунків у проектних організаціях або конструкторських бюро, для високозавантажених операцій рендерингу та інших проектів з обробки графіки високого рівня складності.

Універсал. Гібридний варіант. Побудований на базі високопродуктивної Nvidia L40S і може бути використаний для складних паралельних обчислень, обробки 3D-графіки, рендерингу та багатьох інших проектів з високими вимогами до продуктивності.

Високопродуктивний. Найпотужніший комп’ютер на базі дорогої (понад $25 000) відеокарти Nvidia H100. Використовується для виконання надзвичайно складних завдань, що вимагають максимальної продуктивності, — навчання базових та мовних моделей штучного інтелекту, розподілених паралельних обчислень, складних наукових розрахунків тощо.

Малюнок 4. Типи серверів із GPU

На малюнку 5 представлений GPU-сервер з популярною конфігурацією на базі двох відеокарт Nvidia GeForce RTX 5090 32 ГБ, створений для компаній, що працюють з високозавантаженими AI-проєктами. 
Повна конфігурація машини: GPU ALFA Tower 719 / AMD Epyc 7713 / RAM 256 ГБ / SSD 2 ТБ / 2x GeForce RTX 5090 32 ГБ

Малюнок 5. Сервер на базі відеокарт Nvidia GeForce RTX 5090.

Вартість такого комп'ютера становить 600–700 тисяч гривень.

Потрібен повний контроль над сервером? Подивіться виділені сервери HyperHost з безкоштовним адмініструванням.

Коли для роботи з ШІ не потрібен GPU

Практично всі розглянуті нами варіанти конфігурацій серверів із графічними процесорами мають значну вартість оренди, що стримує багатьох користувачів від їх постійного використання для вирішення трудомістких завдань за допомогою ШІ-агентів.

Малюнок 6. Альтернатива GPU-серверу

Виходом із ситуації може стати використання закритих контейнерних середовищ для ШІ-агентів, створених на базі Windows VDS-серверів. Це дозволить уникнути значних витрат на оренду GPU-сервера з отриманням тих самих переваг роботи з інструментами ШІ. 

Закрите середовище для ШІ-агентів можна розгорнути на Windows VDS HyperHost: KVM-віртуалізація, RDP-доступ, безкоштовні резервні копії сервера.

FAQ 

Що таке GPU-хостинг? Це хостинг на серверах, у яких, крім основного процесора, є графічний процесор для паралельної обробки великих блоків даних. Зазвичай це прискорювачі NVIDIA.

Чим GPU відрізняється від CPU? «Звичайний» хостинг працює на CPU з послідовним виконанням операцій, GPU обробляє великі блоки даних паралельно, що підвищує продуктивність сервера.

Для яких завдань потрібен GPU-хостинг? Для аналізу Big Data, глибокого навчання AI-моделей, паралельних обчислень, наукового моделювання, рендерингу й обробки графіки та створення віртуалізованих середовищ.

Які бувають типи серверів із GPU? Початковий рівень (RTX 4090/5090), професіонал (RTX A4000/A5000/A6000 із сертифікатами для TensorFlow і PyTorch), універсал (Nvidia L40S) та високопродуктивний (Nvidia H100).

Чим початковий рівень відрізняється від професіонала? Початковий рівень (RTX 4090/5090) підходить для тестів і навчання AI-моделей початкового рівня, але не має корекції помилок у пам’яті, а відеокарти можуть бути не сертифіковані під популярні фреймворки. Професіонал має сертифікати для TensorFlow і PyTorch.

Скільки коштує GPU-сервер? Відеокарта Nvidia H100 коштує понад 25 000 $. Комп’ютер на двох RTX 5090 32 ГБ, наприклад GPU ALFA Tower 719, коштує 600–700 тисяч гривень. Оренда GPU-серверів теж значна.

Що таке безсерверний GPU-хостинг? Це розподілена архітектура з динамічним масштабуванням під мінливі вимоги до характеристик. Така конфігурація реалізована, наприклад, на платформі RunPod.

Чи завжди для роботи зі ШІ потрібен GPU? Ні. Закрите контейнерне середовище для ШІ-агентів на базі Windows VDS дозволяє уникнути значних витрат на оренду GPU-сервера.

Що обрати власнику проєкту? Спершу визначте завдання. Для більшості підійдуть VPS і VDS, а для високих навантажень виділений сервер. Не забувайте про бекапи і адміністрування.