Avec l’arrivée de technologies émergentes telles que l’apprentissage en profondeur, l’IA et le ML, les GPU cloud sont en forte demande.
Si votre organisation traite des visualisations 3D, de l’apprentissage automatique (ML), de l’intelligence artificielle (IA) ou de l’informatique lourde, la façon dont vous effectuez le calcul GPU est très importante.
Traditionnellement, les modèles d’apprentissage en profondeur dans les organisations prenaient beaucoup de temps pour les tâches de formation et de calcul. Auparavant, cela leur faisait perdre du temps, leur coûtait cher et leur laissait des problèmes de stockage et d’espace, ce qui réduisait la productivité.
Les GPU du nouvel âge sont conçus pour résoudre ce problème. Ils offrent une grande efficacité pour effectuer des calculs lourds et un entraînement plus rapide pour vos modèles d’IA en parallèle.
Selon les recherches d’Indigo, les GPU peuvent offrir 250 fois plus rapide performances que les processeurs tout en formant des réseaux de neurones associés à l’apprentissage en profondeur.
Et avec l’avancement du cloud computing, nous avons maintenant des GPU cloud qui transforment le monde de la science des données et d’autres technologies émergentes en offrant des performances encore plus rapides, une maintenance facile, des coûts réduits, une mise à l’échelle rapide et un gain de temps.
Cet article vous présentera les concepts de GPU cloud, leur lien avec l’IA, le ML, l’apprentissage en profondeur et certaines des meilleures plates-formes GPU cloud que vous pouvez trouver pour déployer votre GPU cloud préféré.
Commençons!
Table des matières
Qu’est-ce qu’un GPU cloud ?
Pour comprendre un GPU cloud, parlons d’abord des GPU.
Une unité de traitement graphique (GPU) fait référence à un circuit électronique spécialisé utilisé pour modifier et manipuler rapidement la mémoire afin d’accélérer la création d’images ou de graphiques.
Les GPU modernes offrent une plus grande efficacité dans la manipulation du traitement d’image et de l’infographie en raison de leur structure parallèle que les unités centrales de traitement (CPU). Un GPU est intégré à sa carte mère ou placé sur la carte vidéo ou la matrice du processeur d’un PC.
Les unités graphiques cloud (GPU) sont des instances informatiques avec une accélération matérielle robuste utile pour exécuter des applications afin de gérer des charges de travail massives d’IA et d’apprentissage en profondeur dans le cloud. Il n’est pas nécessaire que vous déployiez un GPU physique sur votre appareil.
Certains GPU populaires sont NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce, etc.
Les GPU sont utilisés dans :
- Téléphones portables
- Consoles de jeux
- Postes de travail
- Systèmes embarqués
- Ordinateur personnel
À quoi servent les GPU :
Voici quelques cas d’utilisation de GPU :
- En IA et ML pour la reconnaissance d’images
- Calculs pour l’infographie 3D et les dessins CAO
- Mappage de texture et polygones de rendu
- Calculs géométriques comme les translations et les rotations des sommets dans les systèmes de coordonnées
- Prise en charge des shaders programmables pour manipuler les textures et les sommets
- Encodage, décodage et streaming vidéo accélérés par GPU
- Jeux riches en graphismes et jeux en nuage
- Modélisation mathématique à grande échelle, analyse et apprentissage en profondeur qui nécessitent des capacités de traitement parallèle des GPU à usage général.
- Montage vidéo, conception graphique et création de contenu
Quels sont les avantages des GPU Cloud ? 👍
Les principaux avantages de l’utilisation des GPU Cloud sont :
Hautement évolutif
Si vous souhaitez développer votre organisation, sa charge de travail finira par augmenter. Vous aurez besoin d’un GPU capable d’évoluer avec votre charge de travail accrue. Les GPU cloud peuvent vous aider à le faire en vous permettant d’ajouter facilement plus de GPU sans aucun tracas afin que vous puissiez répondre à vos charges de travail accrues. A l’inverse, si vous souhaitez réduire, cela est également possible rapidement.
Minimise les coûts
Au lieu d’acheter des GPU physiques de haute puissance qui coûtent incroyablement cher, vous pouvez opter pour des GPU cloud en location qui sont disponibles à moindre coût sur une base horaire. Vous serez facturé pour le nombre d’heures d’utilisation des GPU cloud, contrairement aux GPU physiques qui vous auraient coûté cher même si vous ne les utilisez pas beaucoup.
Efface les ressources locales
Les GPU cloud ne consomment pas vos ressources locales, contrairement aux GPU physiques qui occupent une quantité importante d’espace sur votre ordinateur. Sans oublier que si vous exécutez un modèle ML à grande échelle ou rendez une tâche, cela ralentit votre ordinateur.
Pour cela, vous pouvez envisager d’externaliser la puissance de calcul vers le cloud sans stresser votre ordinateur et l’utiliser en toute simplicité. Utilisez simplement l’ordinateur pour tout contrôler au lieu de lui donner toute la pression nécessaire pour gérer la charge de travail et les tâches de calcul.
Gain de temps
Les GPU cloud offrent aux concepteurs la flexibilité d’une itération rapide avec des temps de rendu plus rapides. Vous pouvez gagner beaucoup de temps en accomplissant une tâche en quelques minutes qui prenait auparavant des heures ou des jours. Par conséquent, la productivité de votre équipe augmentera considérablement afin que vous puissiez investir du temps dans l’innovation plutôt que dans le rendu ou les calculs.
Comment les GPU aident-ils le Deep Learning et l’IA ?
L’apprentissage profond est la base de l’intelligence artificielle. Il s’agit d’une technique ML avancée qui met l’accent sur l’apprentissage représentatif à l’aide de réseaux de neurones artificiels (ANN). Le modèle d’apprentissage en profondeur est utilisé pour traiter de grands ensembles de données ou des processus hautement informatiques.
Alors, comment les GPU entrent-ils en scène ?
Les GPU sont conçus pour effectuer des calculs parallèles ou plusieurs calculs simultanément. Les GPU peuvent tirer parti de la capacité du modèle d’apprentissage en profondeur pour accélérer les tâches de calcul volumineuses.
Comme les GPU ont de nombreux cœurs, ils offrent d’excellents calculs de traitement parallèle. De plus, ils disposent d’une bande passante mémoire plus élevée pour accueillir des quantités massives de données pour les systèmes d’apprentissage en profondeur. Par conséquent, ils sont largement utilisés pour former des modèles d’IA, rendre des modèles CAO, jouer à des jeux vidéo riches en graphiques, etc.
De plus, si vous souhaitez expérimenter plusieurs algorithmes simultanément, vous pouvez exécuter plusieurs GPU séparément. Il facilite différents processus sur des GPU séparés sans parallélisme. Pour cela, vous pouvez utiliser plusieurs GPU sur différentes machines physiques ou sur une seule machine pour distribuer des modèles de données lourds.
Comment démarrer avec Cloud GPU
Démarrer avec les GPU cloud n’est pas sorcier. En fait, tout est facile et rapide si vous pouvez comprendre les bases. Tout d’abord, vous devez choisir un fournisseur de GPU cloud, par exemple Google Cloud Platform (GCP).
Ensuite, inscrivez-vous à GCP. Ici, vous pouvez profiter de tous les avantages standard qui l’accompagnent, comme les fonctions cloud, les options de stockage, la gestion de la base de données, l’intégration avec les applications, etc. Vous pouvez également utiliser leur Google Colboratory qui fonctionne comme Jupyter Notebook pour utiliser un GPU GRATUITEMENT. Enfin, vous pouvez commencer à rendre les GPU pour votre cas d’utilisation.
Examinons donc les différentes options dont vous disposez pour que les GPU cloud gèrent l’IA et les charges de travail massives.
Linode
Linode propose des GPU à la demande pour les charges de travail de traitement parallèle telles que le traitement vidéo, le calcul scientifique, l’apprentissage automatique, l’IA, etc. Il fournit des machines virtuelles optimisées pour le GPU accélérées par les cœurs NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, RT et exploite la puissance de CUDA pour exécuter des charges de travail de traçage de rayons, un apprentissage en profondeur et un traitement complexe.
Transformez vos dépenses en capital en dépenses d’exploitation en prenant l’accès du GPU Linode pour tirer parti de la puissance du GPU et bénéficier de la proposition de valeur réelle du cloud. De plus, Linode vous permet de vous concentrer sur les compétences de base au lieu de vous soucier du matériel.
Les GPU Linode éliminent la barrière pour les exploiter dans des cas d’utilisation complexes tels que le streaming vidéo, l’IA et l’apprentissage automatique. De plus, vous obtiendrez jusqu’à 4 cartes pour chaque instance, en fonction de la puissance dont vous avez besoin pour les charges de travail prévues.
Quadro RTX 6000 possède 4 608 cœurs CUDA, 576 cœurs Tensor, 72 cœurs RT, 24 Go de mémoire GPU GDDR6, 84T RTX-OPS, 10 Giga Rays/sec Rays Cast et des performances FP32 de 16,3 TFLOP.
Le prix du plan GPU dédié plus RTX6000 est de 1,5 $ / heure.
Espace papier
Boostez votre flux de travail organisationnel avec l’infrastructure informatique accélérée de nouvelle génération en Espace papier. Il offre une interface simple et facile à utiliser pour fournir une intégration simple, des outils de collaboration et des applications de bureau pour Mac, Linux et Windows. Utilisez-le pour exécuter des applications à forte demande grâce à une puissance de calcul illimitée.
CORE fournit un réseau ultra-rapide, un approvisionnement instantané, une prise en charge des applications 3D et une API complète pour l’accès programmatique. Obtenez une vue complète de votre infrastructure avec une interface graphique simple et intuitive en un seul endroit. De plus, bénéficiez d’un contrôle exceptionnel grâce à l’interface de gestion du CORE dotée d’outils robustes et vous permettant de filtrer, trier, connecter ou créer des machines, des réseaux et des utilisateurs.
La puissante console de gestion de CORE exécute rapidement des tâches telles que l’ajout d’une intégration Active Directory ou d’un VPN. Vous pouvez également gérer facilement les configurations réseau complexes et terminer les choses plus rapidement en quelques clics.
De plus, vous trouverez de nombreuses intégrations facultatives mais utiles dans votre travail. Bénéficiez de fonctionnalités de sécurité avancées, de lecteurs partagés et bien plus encore avec cette plate-forme GPU cloud. Profitez des GPU à faible coût en obtenant des remises pour l’éducation, des alertes de facturation, une facturation à la seconde, etc.
Ajoutez simplicité et rapidité au flux de travail à un prix de départ de 0,07 $/heure.
GPU Google Cloud
Obtenez des GPU hautes performances pour le calcul scientifique, la visualisation 3D et l’apprentissage automatique avec GPU Google Cloud. Il peut aider à accélérer le HPC, sélectionner une large gamme de GPU pour correspondre aux niveaux de prix et aux performances et minimiser votre charge de travail avec des personnalisations de machine et une tarification flexible.
Ils proposent également de nombreux GPU tels que NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 et P100. De plus, les GPU Google Cloud équilibrent la mémoire, le processeur, le disque hautes performances et jusqu’à 8 GPU dans chaque instance pour la charge de travail individuelle.
De plus, vous avez accès à la mise en réseau, à l’analyse des données et au stockage à la pointe de l’industrie. Les périphériques GPU ne sont disponibles que dans des zones spécifiques de certaines régions. Le prix dépendra de la région, du GPU que vous choisissez et du type de machine. Vous pouvez calculer votre prix en définissant vos besoins dans le calculateur de prix Google Cloud.
Alternativement, vous pouvez opter pour ces solutions :
Service GPU élastique
Service GPU élastique (EGS) fournit des capacités de calcul parallèles et puissantes avec la technologie GPU. Il est idéal pour de nombreux scénarios tels que le traitement vidéo, la visualisation, le calcul scientifique et l’apprentissage en profondeur. EGS utilise plusieurs GPU tels que NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 et AMD FirePro S7150.
Vous bénéficierez d’avantages tels que des services et une formation d’inférence d’apprentissage en profondeur en ligne, l’identification de contenu, la reconnaissance d’image et de voix, le codage multimédia HD, la vidéoconférence, la réparation de film source et le direct 4K/8K HD.
De plus, obtenez des options telles que le rendu vidéo, la finance informatique, la prévision climatique, la simulation de collision, le génie génétique, l’édition non linéaire, les applications d’enseignement à distance et la conception technique.
- L’instance GA1 fournit jusqu’à 4 GPU AMD FirePro S7150, 160 Go de mémoire et 56 vCPU. Il contient 8192 cœurs et une mémoire GPU de 32 Go qui fonctionne en parallèle et délivre 15 TFLOPS de simple précision et un TFLOPS de double précision.
- L’instance GN4 fournit jusqu’à 2 GPU NVIDIA Tesla M40, 96 Go de mémoire et 56 vCPU. Il contient 6000 cœurs et 24 Go de mémoire GPU qui délivre 14 TFLOPS de simple précision. De même, vous trouverez de nombreuses instances telles que GN5, GN5i et GN6.
- EGS prend en charge 25 Gbit/s et jusqu’à 2 000 000 PPS de bande passante réseau en interne pour fournir les performances réseau maximales requises par les nœuds de calcul. Il dispose d’un cache local à grande vitesse qui est connecté avec des disques SSD ou ultra cloud.
- Les disques NVMe hautes performances gèrent 230 000 IOPS avec une latence d’E/S de 200 𝝻s et fournissent 1900 Mbit/s de bande passante en lecture et 1100 Mbit/s de bande passante en écriture.
Vous pouvez choisir parmi différentes options d’achat en fonction de vos besoins pour obtenir les ressources et ne payer que pour cela.
Série Azure N
Série Azure N des machines virtuelles (VM) Azure disposent de fonctionnalités GPU. Les GPU sont idéaux pour les charges de travail graphiques et de calcul intensives, aidant les utilisateurs à accélérer l’innovation grâce à divers scénarios tels que l’apprentissage en profondeur, l’analyse prédictive et la visualisation à distance.
Différentes séries N ont des offres distinctes pour des charges de travail spécifiques.
- La série NC se concentre sur l’apprentissage automatique hautes performances et les charges de travail informatiques. La dernière version est NCsv3 qui comprend le GPU Tesla V100 de NVIDIA NVIDIA.
- La série ND se concentre sur l’inférence et les scénarios de formation essentiellement pour l’apprentissage en profondeur. Il utilise des GPU NVIDIA Tesla P40. La dernière version est NDv2 qui comprend les GPU NVIDIA Tesla V100.
- La série NV se concentre sur la visualisation à distance et d’autres charges de travail d’applications intensives soutenues par le GPU NVIDIA Tesla M60.
- Les machines virtuelles NC, NCsv3, NDs et NCsv2 offrent une interconnexion InfiniBand qui permet d’augmenter les performances. Ici, vous bénéficierez d’avantages tels que l’apprentissage en profondeur, le rendu graphique, le montage vidéo, les jeux, etc.
IBM Nuage
IBM Nuage vous offre flexibilité, puissance et de nombreuses options GPU. Comme le GPU est la puissance intellectuelle supplémentaire qui manque à un processeur, IBM Cloud vous aide à obtenir un accès direct à la sélection la plus accessible du serveur pour une intégration transparente avec l’architecture, les applications et les API IBM Cloud ainsi qu’un réseau distribué de centres de données dans le monde.
- Vous obtiendrez des options GPU de serveur bare metal telles que Intel Xeon 4210, une carte graphique NVIDIA T4, 20 cœurs, 32 Go de RAM, 2,20 GHz et une bande passante de 20 To. De même, vous bénéficiez également des options Intel Xeon 5218 et Intel Xeon 6248.
- Pour les serveurs virtuels, vous obtenez AC1.8 × 60 qui a huit vCPU, 60 Go de RAM, 1 x GPU P100. Ici, vous obtiendrez également les options AC2.8×60 et AC2.8×60.
Obtenez le GPU de serveur bare metal à un prix de départ de 819 $/mois et le GPU de serveur virtuel à un prix de départ de 1,95 $/heure.
AWS et NVIDIA
AWS et NVIDIA ont collaboré pour fournir en permanence des solutions basées sur GPU rentables, flexibles et puissantes. Il comprend des instances Amazon EC2 alimentées par GPU NVIDIA et des services comme AWS IoT Greengrass qui se déploient avec les modules NVIDIA Jetson Nano.
Les utilisateurs utilisent AWS et NVIDIA pour les postes de travail virtuels, l’apprentissage automatique (ML), les services IoT et le calcul haute performance. Les instances Amazon EC2 alimentées par les GPU NVIDIA sont chargées de fournir des performances évolutives. De plus, utilisez AWS IoT Greengrass pour étendre les services cloud AWS aux appareils périphériques basés sur NVIDIA.
Les GPU NVIDIA A100 Tensor Core alimentent les instances Amazon EC2 P4d pour fournir une mise en réseau à faible latence et un débit élevé à la pointe de l’industrie. De même, vous trouverez de nombreuses autres instances pour des scénarios spécifiques comme Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4, etc.
Demandez l’essai GRATUIT et découvrez la puissance du GPU à la périphérie depuis le cloud.
OVHcloud
OVHcloud fournit des serveurs cloud conçus pour traiter des charges de travail parallèles massives. Les GPU ont de nombreuses instances intégrées aux processeurs graphiques NVIDIA Tesla V100 pour répondre aux besoins d’apprentissage en profondeur et d’apprentissage automatique.
Ils contribuent à accélérer le calcul dans le domaine de l’informatique graphique ainsi que de l’intelligence artificielle. OVH s’associe à NVIDIA pour offrir la meilleure plateforme accélérée par GPU pour le calcul haute performance, l’IA et le deep learning.
Utilisez le moyen le plus simple pour déployer et maintenir des conteneurs accélérés par GPU via un catalogue complet. Il délivre l’une des quatre cartes aux instances directement via PCI Passthrough sans aucune couche de virtualisation pour dédier toutes les puissances à votre usage.
Les services et infrastructures d’OVHcloud sont certifiés ISO/IEC 27017, 27001, 27701 et 27018. Les certifications indiquent qu’OVHcloud dispose d’un système de gestion de la sécurité de l’information (ISMS) pour gérer les vulnérabilités, mettre en œuvre la continuité des activités, gérer les risques et mettre en œuvre un système de gestion de la confidentialité des informations (PIMS).
De plus, NVIDIA Tesla V100 possède de nombreuses fonctionnalités utiles telles que PCIe 32 Go/s, 16 Go HBM2 de capacité, 900 Go/s de bande passante, double précision-7 téraFLOP, simple précision-14 téraFLOP et apprentissage en profondeur-112 téraFLOP.
GPU Lambda
Entraînez des modèles d’apprentissage en profondeur, de ML et d’IA avec Nuage de GPU Lambda et passer d’une machine au nombre total de machines virtuelles en quelques clics. Obtenez les principaux frameworks préinstallés et la dernière version de la pile lambda qui inclut les pilotes CUDA et les frameworks d’apprentissage en profondeur.
Accédez rapidement à l’environnement de développement Jupyter Notebook dédié à chaque machine depuis le tableau de bord. Utilisez SSH directement avec l’une des clés SSH ou connectez-vous via le terminal Web dans le tableau de bord cloud pour un accès direct.
Chaque instance prend en charge un maximum de 10 Gbit/s de bande passante inter-nœuds, ce qui permet une formation dispersée avec des frameworks comme Horovod. Vous pouvez également gagner du temps dans l’optimisation du modèle en adaptant le nombre de GPU sur une ou plusieurs instances.
Avec Lambda GPU Cloud, vous pouvez même économiser 50 % sur le calcul, réduire le coût total de possession du cloud et n’obtiendrez jamais d’engagements pluriannuels. Utilisez un seul GPU RTX 6000 avec six VCPU, 46 Go de RAM, 658 Go de stockage temporaire pour seulement 1,25 $/heure. Choisissez parmi de nombreuses instances en fonction de vos besoins pour obtenir un prix à la demande pour votre utilisation.
Nuage de genèse
Bénéficiez d’une plate-forme GPU cloud efficace à un tarif très abordable auprès de Nuage de genèse. Ils ont accès à de nombreux centres de données efficaces à travers le monde avec lesquels ils collaborent pour offrir une vaste gamme d’applications.
Tous les services sont sécurisés, évolutifs, robustes et automatisés. Genesis Cloud fournit une puissance de calcul GPU illimitée pour les effets visuels, l’apprentissage automatique, le transcodage ou le stockage, l’analyse de Big Data et bien d’autres.
Genesis Cloud offre GRATUITEMENT de nombreuses fonctionnalités riches telles que des instantanés pour enregistrer votre travail, des groupes de sécurité pour le trafic réseau, des volumes de stockage pour les grands ensembles de données, FastAI, PyTorch, des images préconfigurées et une API publique pour TensorFlow.
Il dispose de GPU NVIDIA et AMD de différents types. De plus, entraînez le réseau de neurones ou générez des films d’animation en exploitant la puissance de l’informatique GPU. Leurs centres de données fonctionnent avec 100 % d’énergie renouvelable provenant de sources géothermiques pour réduire les émissions de carbone.
Leur prix est 85% inférieur à celui des autres fournisseurs car vous paierez pour des incréments de niveau minute. Vous pouvez également économiser davantage avec des remises à long terme et préemptives.
Conclusion 👩🏫
Les GPU cloud sont conçus pour offrir des performances, une vitesse, une évolutivité, un espace et une commodité incroyables. Par conséquent, envisagez de choisir votre plate-forme GPU cloud préférée avec des fonctionnalités prêtes à l’emploi pour accélérer vos modèles d’apprentissage en profondeur et gérer facilement les charges de travail d’IA.