10 Platform Cloud GPU Terbaik untuk AI dan Beban Kerja Besar

Dengan hadirnya teknologi baru seperti deep learning, AI, dan ML, GPU cloud sangat diminati.

Jika organisasi Anda berurusan dengan visualisasi 3D, pembelajaran mesin (ML), kecerdasan buatan (AI), atau semacam komputasi berat, cara Anda melakukan komputasi GPU sangat penting.

Secara tradisional, model pembelajaran mendalam dalam organisasi membutuhkan banyak waktu untuk tugas pelatihan dan komputasi. Ini digunakan untuk membunuh waktu mereka, menghabiskan banyak biaya, dan meninggalkan mereka dengan masalah penyimpanan dan ruang, mengurangi produktivitas.

GPU zaman baru dirancang untuk mengatasi masalah ini. Mereka menawarkan efisiensi tinggi untuk melakukan komputasi berat dan pelatihan yang lebih cepat untuk model AI Anda secara paralel.

Menurut penelitian Indigo, GPU dapat menawarkan 250 kali lebih cepat kinerja daripada CPU saat melatih jaringan saraf yang terkait dengan pembelajaran mendalam.

Dan dengan kemajuan komputasi awan, kami memiliki GPU cloud sekarang yang mengubah dunia ilmu data dan teknologi baru lainnya dengan menawarkan kinerja yang lebih cepat, perawatan yang mudah, pengurangan biaya, penskalaan cepat, dan penghematan waktu.

Artikel ini akan memperkenalkan Anda pada konsep cloud GPU, bagaimana kaitannya dengan AI, ML, pembelajaran mendalam, dan beberapa platform GPU cloud terbaik yang dapat Anda temukan untuk menerapkan GPU cloud pilihan Anda.

Mari kita mulai!

Apa Itu Cloud GPU?

Untuk memahami GPU cloud, pertama-tama mari kita bicara tentang GPU.

Graphics Processing Unit (GPU) mengacu pada sirkuit elektronik khusus yang digunakan untuk mengubah dan memanipulasi memori dengan cepat untuk mempercepat pembuatan gambar atau grafik.

GPU modern menawarkan efisiensi yang lebih tinggi dalam memanipulasi pemrosesan gambar dan grafik komputer karena struktur paralelnya daripada Central Processing Unit (CPU). Sebuah GPU tertanam pada motherboard atau ditempatkan pada kartu video PC atau CPU mati.

Cloud Graphics Units (GPU) adalah instans komputer dengan akselerasi perangkat keras yang kuat yang berguna untuk menjalankan aplikasi guna menangani beban kerja AI dan deep learning yang besar di cloud. Anda tidak perlu menggunakan GPU fisik di perangkat Anda.

Beberapa GPU populer adalah NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce, dan banyak lagi.

GPU digunakan dalam:

  • Ponsel
  • Konsol permainan
  • Stasiun kerja
  • Sistem tertanam
  • Komputer pribadi

Untuk Apa GPU Digunakan:

Berikut adalah beberapa kasus penggunaan GPU:

  • Dalam AI dan ML untuk pengenalan gambar
  • Perhitungan untuk grafik komputer 3D dan gambar CAD
  • Pemetaan tekstur dan rendering poligon
  • Perhitungan geometris seperti translasi dan rotasi simpul ke dalam sistem koordinat
  • Mendukung shader yang dapat diprogram untuk memanipulasi tekstur dan simpul
  • Encoding, decoding, dan streaming video berakselerasi GPU
  • Game kaya grafis dan game cloud
  • Pemodelan matematika skala luas, analitik, dan pembelajaran mendalam yang membutuhkan kemampuan pemrosesan paralel dari GPU tujuan umum.
  • Pengeditan video, desain grafis, dan pembuatan konten

Apa Manfaat Cloud GPU? 👍

Manfaat utama menggunakan Cloud GPU adalah:

Sangat Terukur

Jika Anda ingin memperluas organisasi Anda, beban kerjanya pada akhirnya akan meningkat. Anda akan membutuhkan GPU yang dapat disesuaikan dengan peningkatan beban kerja Anda. Cloud GPU dapat membantu Anda melakukannya dengan memungkinkan Anda menambahkan lebih banyak GPU dengan mudah tanpa repot sehingga Anda dapat memenuhi beban kerja yang meningkat. Sebaliknya, jika Anda ingin memperkecil, ini juga dapat dilakukan dengan cepat.

Meminimalkan Biaya

Alih-alih membeli GPU fisik dengan daya tinggi yang harganya sangat mahal, Anda dapat menggunakan GPU cloud untuk disewa yang tersedia dengan biaya lebih rendah per jam. Anda akan dikenakan biaya untuk jumlah jam Anda menggunakan GPU cloud, tidak seperti GPU fisik yang akan menghabiskan biaya tinggi meskipun Anda tidak banyak menggunakannya.

Membersihkan Sumber Daya Lokal

Cloud GPU tidak menggunakan sumber daya lokal Anda, tidak seperti GPU fisik yang menempati banyak ruang di komputer Anda. Belum lagi, jika Anda menjalankan model ML skala besar atau membuat tugas, itu memperlambat komputer Anda.

Untuk ini, Anda dapat mempertimbangkan untuk mengalihkan daya komputasi ke cloud tanpa membebani komputer Anda dan menggunakannya dengan mudah. Cukup gunakan komputer untuk mengontrol semuanya alih-alih memberikan semua tekanan untuk menangani beban kerja dan tugas komputasi.

Menghemat waktu

Cloud GPU memberi desainer fleksibilitas iterasi cepat dengan waktu rendering yang lebih cepat. Anda dapat menghemat banyak waktu dengan menyelesaikan tugas dalam hitungan menit yang biasanya memakan waktu berjam-jam atau berhari-hari. Oleh karena itu, produktivitas tim Anda akan meningkat secara signifikan sehingga Anda dapat menginvestasikan waktu dalam inovasi alih-alih rendering atau komputasi.

  Cara Menghentikan Pengalihan di Chrome

Bagaimana GPU Membantu Deep Learning dan AI?

Pembelajaran mendalam adalah dasar dari kecerdasan buatan. Ini adalah teknik ML canggih yang menekankan pembelajaran representasional dengan bantuan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Model pembelajaran mendalam digunakan untuk memproses kumpulan data besar atau proses yang sangat komputasi.

Jadi, bagaimana GPU muncul?

GPU dirancang untuk melakukan komputasi paralel atau beberapa kalkulasi secara bersamaan. GPU dapat memanfaatkan kemampuan model pembelajaran mendalam untuk mempercepat tugas komputasi yang besar.

Karena GPU memiliki banyak inti, mereka menawarkan komputasi pemrosesan paralel yang sangat baik. Selain itu, mereka memiliki bandwidth memori yang lebih tinggi untuk mengakomodasi sejumlah besar data untuk sistem pembelajaran mendalam. Oleh karena itu, mereka digunakan secara luas untuk melatih model AI, merender model CAD, memainkan video game yang kaya grafis, dan banyak lagi.

Selain itu, jika Anda ingin bereksperimen dengan beberapa algoritme secara bersamaan, Anda dapat menjalankan banyak GPU secara terpisah. Ini memfasilitasi proses yang berbeda pada GPU terpisah tanpa paralelisme. Untuk ini, Anda dapat menggunakan beberapa GPU di berbagai mesin fisik atau dalam satu mesin untuk mendistribusikan model data yang berat.

Bagaimana Anda Dapat Memulai Dengan Cloud GPU

Memulai GPU cloud bukanlah ilmu roket. Padahal, semuanya mudah dan cepat jika Anda bisa memahami dasar-dasarnya. Pertama-tama, Anda harus memilih penyedia GPU cloud, misalnya, Google Cloud Platform (GCP).

Selanjutnya, daftar ke GCP. Di sini, Anda dapat memanfaatkan semua manfaat standar yang menyertainya, seperti fungsi cloud, opsi penyimpanan, manajemen basis data, integrasi dengan aplikasi, dan banyak lagi. Anda juga dapat menggunakan Google Colboratory mereka yang berfungsi seperti Notebook Jupyter untuk menggunakan satu GPU secara GRATIS. Terakhir, Anda dapat mulai merender GPU untuk kasus penggunaan Anda.

Jadi, mari kita lihat berbagai opsi yang Anda miliki untuk GPU cloud untuk menangani AI dan beban kerja yang sangat besar.

Linode

Linode menawarkan GPU sesuai permintaan untuk beban kerja pemrosesan paralel seperti pemrosesan video, komputasi ilmiah, pembelajaran mesin, AI, dan banyak lagi. Ini menyediakan VM yang dioptimalkan GPU yang dipercepat oleh NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, RT core, dan memanfaatkan kekuatan CUDA untuk menjalankan beban kerja ray tracing, pembelajaran mendalam, dan pemrosesan yang kompleks.

Ubah pengeluaran modal Anda menjadi biaya operasional dengan mengambil akses dari Linode GPU untuk memanfaatkan kekuatan GPU dan mendapatkan manfaat dari proposisi nilai nyata cloud. Plus, Linode memungkinkan Anda untuk berkonsentrasi pada kompetensi inti daripada mengkhawatirkan perangkat keras.

GPU Linode menghilangkan penghalang untuk memanfaatkannya untuk kasus penggunaan yang kompleks seperti streaming video, AI, dan pembelajaran mesin. Selain itu, Anda akan mendapatkan hingga 4 kartu untuk setiap instans, bergantung pada tenaga kuda yang Anda butuhkan untuk beban kerja yang diproyeksikan.

Quadro RTX 6000 memiliki 4.608 CUDA core, 576 Tensor core, 72 RT core, 24 GB GDDR6 GPU memory, 84T RTX-OPS, 10 Giga Rays/sec Rays Cast, dan kinerja FP32 16,3 TFLOP.

Harga untuk paket GPU khusus plus RTX6000 adalah $1,5/jam.

Paperspace INTI

Tingkatkan alur kerja organisasi Anda dengan infrastruktur komputasi akselerasi generasi berikutnya dengan Paperspace INTI. Ini menawarkan antarmuka yang mudah digunakan dan langsung untuk menyediakan orientasi sederhana, alat kolaborasi, dan aplikasi desktop untuk Mac, Linux, dan Windows. Gunakan untuk menjalankan aplikasi permintaan tinggi melalui daya komputasi tak terbatas.

CORE menyediakan jaringan secepat kilat, penyediaan instan, dukungan aplikasi 3D, dan API lengkap untuk akses terprogram. Dapatkan tampilan lengkap infrastruktur Anda dengan GUI yang mudah dan intuitif di satu tempat. Plus, dapatkan kontrol luar biasa dengan antarmuka manajemen CORE yang menampilkan alat canggih dan memungkinkan Anda untuk memfilter, mengurutkan, menghubungkan, atau membuat mesin, jaringan, dan pengguna.

Konsol manajemen CORE yang kuat melakukan tugas dengan cepat seperti menambahkan integrasi Active Directory atau VPN. Anda juga dapat mengelola konfigurasi jaringan yang kompleks dengan mudah dan menyelesaikan berbagai hal lebih cepat dalam beberapa klik.

Selain itu, Anda akan menemukan banyak integrasi yang opsional tetapi membantu dalam pekerjaan Anda. Dapatkan fitur keamanan lanjutan, drive bersama, dan lainnya dengan platform GPU cloud ini. Nikmati GPU berbiaya rendah dengan mendapatkan diskon pendidikan, peringatan tagihan, tagihan sesaat, dll.

Tambahkan kesederhanaan dan kecepatan ke alur kerja dengan harga mulai $0,07/jam.

  Jika Anda Mendapat Telepon Tentang Vaksin Coronavirus, Itu Penipuan

GPU Google Cloud

Dapatkan GPU berperforma tinggi untuk komputasi ilmiah, visualisasi 3D, dan pembelajaran mesin dengan GPU Google Cloud. Ini dapat membantu mempercepat HPC, memilih berbagai macam GPU untuk mencocokkan titik harga dan kinerja, serta meminimalkan beban kerja Anda dengan penyesuaian alat berat dan harga yang fleksibel.

Mereka juga menawarkan banyak GPU seperti NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4, dan P100. Selain itu, GPU Google Cloud menyeimbangkan memori, prosesor, disk berperforma tinggi, dan hingga 8 GPU di setiap instans untuk beban kerja individu.

Selanjutnya, Anda mendapatkan akses ke jaringan, analitik data, dan penyimpanan terdepan di industri. Perangkat GPU hanya tersedia di zona tertentu di beberapa wilayah. Harga akan tergantung pada wilayah, GPU yang Anda pilih, dan jenis mesin. Anda dapat menghitung harga dengan menentukan persyaratan Anda di Kalkulator Harga Google Cloud.

Atau, Anda dapat menggunakan solusi ini:

Layanan GPU Elastis

Layanan GPU Elastis (EGS) menyediakan kemampuan komputasi paralel dan kuat dengan teknologi GPU. Ini sangat ideal untuk banyak skenario seperti pemrosesan video, visualisasi, komputasi ilmiah, dan pembelajaran mendalam. EGS menggunakan beberapa GPU seperti NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100, dan AMD FirePro S7150.

Anda akan mendapatkan manfaat seperti layanan dan pelatihan inferensi pembelajaran mendalam online, identifikasi konten, pengenalan gambar dan suara, pengkodean media HD, konferensi video, perbaikan film sumber, dan siaran langsung HD 4K/8K.

Selanjutnya, dapatkan opsi seperti rendering video, keuangan komputasi, prediksi iklim, simulasi tabrakan, rekayasa genetika, pengeditan non-linear, aplikasi pendidikan jarak jauh, dan desain teknik.

  • Instans GA1 menyediakan hingga 4 GPU AMD FirePro S7150, memori 160 GB, dan 56 vCPU. Ini berisi 8192 core dan memori GPU 32 GB yang bekerja secara paralel dan memberikan 15 TFLOPS presisi tunggal dan satu TFLOPS presisi ganda.
  • Instans GN4 menyediakan hingga 2 GPU NVIDIA Tesla M40, memori 96 GB, dan 56 vCPU. Ini berisi 6000 core dan memori GPU 24 GB yang memberikan 14 TFLOPS presisi tunggal. Demikian pula, Anda akan menemukan banyak contoh seperti GN5, GN5i, dan GN6.
  • EGS mendukung 25 Gbit/s dan hingga 2.000.000 PPS bandwidth jaringan secara internal untuk memberikan kinerja jaringan maksimum yang dibutuhkan oleh node komputasi. Ini memiliki cache lokal berkecepatan tinggi yang dilampirkan dengan SSD atau disk ultra cloud.
  • Drive NVMe berperforma tinggi menangani 230.000 IOPS dengan latensi I/O 200 s dan menyediakan bandwidth baca 1900 Mbit/dtk dan bandwidth tulis 1100 Mbit/dtk.

Anda dapat memilih dari opsi pembelian yang berbeda berdasarkan kebutuhan Anda untuk mendapatkan sumber daya dan hanya membayar untuk itu.

Seri Azure N

Seri Azure N Azure Virtual Machines (VM) memiliki kemampuan GPU. GPU ideal untuk beban kerja grafis dan komputasi intensif, membantu pengguna menyiapkan inovasi melalui berbagai skenario seperti pembelajaran mendalam, analitik prediktif, dan visualisasi jarak jauh.

Seri N yang berbeda memiliki penawaran terpisah untuk beban kerja tertentu.

  • Seri NC berfokus pada pembelajaran mesin dan beban kerja komputasi berperforma tinggi. Versi terbaru adalah NCsv3 yang menampilkan GPU Tesla V100 NVIDIA’sNVIDIA.
  • Seri ND berfokus pada skenario inferensi dan pelatihan pada dasarnya untuk pembelajaran mendalam. Ini menggunakan GPU NVIDIA Tesla P40. Versi terbaru adalah NDv2 yang menampilkan GPU NVIDIA Tesla V100.
  • Seri NV berfokus pada visualisasi jarak jauh dan beban kerja aplikasi intensif lainnya yang didukung oleh GPU NVIDIA Tesla M60.
  • VM NC, NCsv3, ND, dan NCsv2 menawarkan interkoneksi InfiniBand yang memungkinkan peningkatan kinerja. Di sini, Anda akan mendapatkan manfaat seperti pembelajaran mendalam, rendering grafis, pengeditan video, game, dll.

IBM Cloud

IBM Cloud menawarkan Anda fleksibilitas, kekuatan, dan banyak opsi GPU. Karena GPU adalah kekuatan otak ekstra yang tidak dimiliki CPU, IBM Cloud membantu Anda mendapatkan akses langsung ke pilihan server yang lebih mudah diakses untuk integrasi tanpa batas dengan arsitektur, aplikasi, dan API IBM Cloud bersama dengan jaringan terdistribusi dari pusat data secara global.

  • Anda akan mendapatkan opsi GPU server bare metal seperti Intel Xeon 4210, kartu Grafis NVIDIA T4, 20 core, RAM 32 GB, 2,20 GHz, dan bandwidth 20 TB. Demikian pula, Anda juga mendapatkan opsi Intel Xeon 5218 dan Intel Xeon 6248.
  • Untuk server virtual, Anda mendapatkan AC1.8×60 yang memiliki delapan vCPU, 60 GB RAM, 1 x P100 GPU. Di sini, Anda juga akan mendapatkan opsi AC2.8×60 dan AC2.8×60.

Dapatkan GPU server bare metal dengan harga mulai $819/bulan dan GPU server virtual dengan harga mulai $1,95/jam.

AWS dan NVIDIA

AWS dan NVIDIA telah berkolaborasi untuk memberikan solusi berbasis GPU yang hemat biaya, fleksibel, dan kuat secara terus-menerus. Ini mencakup instans dan layanan Amazon EC2 yang didukung GPU NVIDIA seperti AWS IoT Greengrass yang diterapkan dengan modul NVIDIA Jetson Nano.

  Cara Menambah dan Menghapus Komentar di Word

Pengguna menggunakan AWS dan NVIDIA untuk workstation virtual, pembelajaran mesin (ML), layanan IoT, dan komputasi kinerja tinggi. Instans Amazon EC2 yang kekuatan GPU NVIDIA bertanggung jawab untuk memberikan kinerja yang dapat diskalakan. Selain itu, gunakan AWS IoT Greengrass untuk memperluas layanan cloud AWS ke perangkat edge berbasis NVIDIA.

GPU NVIDIA A100 Tensor Core mendukung instans Amazon EC2 P4d untuk menghadirkan jaringan latensi rendah dan throughput tinggi terdepan di industri. Demikian pula, Anda akan menemukan banyak contoh lain untuk skenario tertentu seperti Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4, dll.

Terapkan untuk uji coba GRATIS dan rasakan kehebatan GPU dari cloud.

awan

awan menyediakan server cloud yang dirancang untuk memproses beban kerja paralel yang sangat besar. GPU memiliki banyak instans yang terintegrasi dengan prosesor grafis NVIDIA Tesla V100 untuk memenuhi kebutuhan pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin.

Mereka membantu mempercepat komputasi di bidang komputasi grafis serta kecerdasan buatan. OVH bermitra dengan NVIDIA untuk menawarkan platform akselerasi GPU terbaik untuk komputasi kinerja tinggi, AI, dan pembelajaran mendalam.

Gunakan cara paling mudah dalam menerapkan dan memelihara kontainer yang dipercepat GPU melalui katalog lengkap. Ini memberikan satu dari empat kartu ke instans secara langsung melalui PCI Passthrough tanpa lapisan virtualisasi apa pun untuk mendedikasikan semua kekuatan untuk Anda gunakan.

Layanan dan infrastruktur OVHcloud bersertifikat ISO/IEC 27017, 27001, 27701, dan 27018. Sertifikasi tersebut menunjukkan bahwa OVHcloud memiliki sistem manajemen keamanan informasi (ISMS) untuk mengelola kerentanan, menerapkan kelangsungan bisnis, mengelola risiko, dan menerapkan sistem manajemen informasi privasi (PIMS).

Selain itu, NVIDIA Tesla V100 memiliki banyak fitur berharga seperti PCIe 32 GB/s, kapasitas HBM2 16 GB, bandwidth 900 GB/dtk, presisi ganda-7 teraFLOP, presisi tunggal-14 teraFLOP, dan pembelajaran mendalam-112 teraFLOP.

GPU Lambda

Latih model pembelajaran mendalam, ML, dan AI dengan Awan GPU Lambda dan skala dari mesin ke jumlah total VM dalam beberapa klik. Dapatkan framework utama yang sudah diinstal sebelumnya dan versi terbaru dari lambda Stack yang menyertakan driver CUDA dan framework pembelajaran mendalam.

Dapatkan akses ke lingkungan pengembangan Notebook Jupyter khusus untuk setiap mesin dengan cepat dari dasbor. Gunakan SSH secara langsung dengan salah satu kunci SSH atau sambungkan melalui Terminal Web di dasbor cloud untuk akses langsung.

Setiap instans mendukung maksimum 10 Gbps bandwidth antar-node yang memungkinkan pelatihan tersebar dengan kerangka kerja seperti Horovod. Anda juga dapat menghemat waktu dalam pengoptimalan model dengan menskalakan ke jumlah GPU pada satu atau banyak instans.

Dengan Lambda GPU Cloud, Anda bahkan dapat menghemat 50% komputasi, mengurangi TCO cloud, dan tidak akan pernah mendapatkan komitmen multi-tahun. Gunakan GPU RTX 6000 tunggal dengan enam VCPU, RAM 46 GiB, penyimpanan sementara 658 GiB hanya dengan $1,25/jam. Pilih dari banyak instans sesuai dengan kebutuhan Anda untuk mendapatkan harga sesuai permintaan untuk penggunaan Anda.

Awan Kejadian

Dapatkan platform GPU cloud yang efisien dengan harga yang sangat terjangkau dari Awan Kejadian. Mereka memiliki akses ke banyak pusat data yang efisien di seluruh dunia dengan siapa mereka berkolaborasi untuk menawarkan berbagai macam aplikasi.

Semua layanan aman, terukur, kuat, dan otomatis. Genesis Cloud menyediakan daya komputasi GPU tanpa batas untuk efek visual, pembelajaran mesin, transcoding atau penyimpanan, analisis Big Data, dan banyak lagi.

Genesis Cloud menawarkan banyak fitur yang kaya secara GRATIS seperti snapshot untuk menyimpan pekerjaan Anda, grup keamanan untuk lalu lintas jaringan, volume penyimpanan untuk kumpulan data besar, FastAI, PyTorch, gambar yang telah dikonfigurasikan sebelumnya, dan API publik untuk TensorFlow.

Ini memiliki GPU NVIDIA dan AMD dari berbagai jenis. Selanjutnya, latih jaringan saraf atau buat film animasi dengan memanfaatkan kekuatan komputasi GPU. Pusat data mereka berjalan dengan 100% energi terbarukan dari sumber panas bumi untuk menurunkan emisi karbon.

Harga mereka 85% lebih rendah dari penyedia lain karena Anda akan membayar untuk kenaikan level menit. Anda juga dapat menghemat lebih banyak dengan diskon jangka panjang dan yang dapat diakhiri.

Kesimpulan

GPU Cloud dirancang untuk menawarkan kinerja, kecepatan, penskalaan, ruang, dan kenyamanan yang luar biasa. Oleh karena itu, pertimbangkan untuk memilih platform GPU cloud pilihan Anda dengan kemampuan luar biasa untuk mempercepat model pembelajaran mendalam Anda dan menangani beban kerja AI dengan mudah.