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.
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.
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.
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.
На малюнку 1 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 1. Сервер на базі відеокарт Nvidia GeForce RTX 5090.
Вартість такого комп'ютера становить 600–700 тисяч гривень.
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.
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.