GPU Cloud признан бизнесом как востребованный инструмент для облачных вычислений. В процессе выбора любой современной технологии каждая компания сталкивается со сложным вопросом выбора провайдера услуги. Расскажем о том, как это сделать правильно в случае GPU Cloud.
Преимущества GPU Cloud
GPU Cloud — это облачный сервис, воспользовавшись которым клиенты могут получить доступ к мощным графическим процессорам для параллельных вычислений. Именно это отличает GPU Cloud от уже привычных облачных сервисов — возможность воспользоваться графическими процессорами, на порядок ускоряющими процессы обработки данных.
GPU-сервер использует графический процессор вместе с одним или несколькими центральными процессорами. Графические процессоры, обладая более низкой тактовой частотой по сравнению с центральными, вместе с тем оснащены гораздо большим количеством ядер, работающих параллельно. Именно это приводит к более высокой производительности при параллельных вычислениях.
Аренда сервера с GPU Cloud дает бизнесу дополнительные преимущества: выбор тарифа по потребностям компании в данный момент и в соответствии с требуемой конфигурацией оборудования, быстрый запуск проектов, бесплатное тестирование и т.п.
Рейтинг провайдеров GPU Cloud 2025. Структура баллов
Подробнее: Обзор GPU Cloud 2025
Кроме того, GPU Cloud способен поддерживать технологии AI-as-a-Service и CUDA-вычисления.
Рассмотрим перечисленные плюсы GPU Cloud подробнее.
Выбор провайдера GPU Cloud
Исходя из сказанного выше, аренда сервера GPU Cloud с графическим процессором может стать для бизнеса оптимальным решением. Но при этом важно выбрать поставщика услуг, который обеспечит стабильную работу серверов, техническую поддержку и надежные меры защиты информации.
При выборе облачного провайдера, предлагающего сервер с GPU, следует обратить внимание на стоимость использования GPU и типы доступных графических процессоров.
Разные типы GPU предназначаются для различных целей. Так, например, A100 используются для крупномасштабных задач машинного обучения, работы с ИИ и высокопроизводительных вычислений HPC (англ. High-performance computing — использование суперкомпьютеров и компьютерных кластеров для решения сложных вычислительных задач). В свою очередь, V100 применяются для задач с менее строгими требованиями к вычислительной мощности и ограниченным бюджетом.
Enterprise-провайдеры обычно предоставляют клиентам сервисный портфель со значительным числом дополнительных сервисов (за исключением IaaS): приватные инсталляции, VDI (виртуальные рабочие столы), SAP-хостинг (услуга хостинга решений SAP в облачной инфраструктуре провайдера, где поставщик выполняет задачи миграции, администрирования, технического обслуживания и сопровождения приложений SAP), Managed IT (дистанционное управление ИТ-инфраструктурой клиента, организация взаимодействия между различными подрядчиками клиента и управление ИТ-процессами), Kubernetes, терминальные серверы, облачные репозитории и т.п.
Выбор из такого значительного числа вариантов позволяет бизнесу подобрать оптимальные решения под конкретные задачи: от миграции с сервера внутри компании на публичное облако до размещения сервисов с особыми требованиями в частном облаке и организации удаленной работы с помощью VDI.
Нюансы услуги
Коснемся ряда важных составляющих, на которые надо обратить внимание при выборе провайдера GPU Cloud.
Надежность облаков во многом зависит от дата-центра, в котором размещается оборудование облачного провайдера. Здесь целесообразно ориентироваться на классификацию дата-центров Tier Standard от Uptime Institute, отражающую их производительность и безотказность в работе, в соответствии с четырьмя уровнями, от базового уровня надежности Tier I (время простоя за год 28,8 часов, коэффициент отказоустойчивости 99,671%) до наивысшего Tier IV (соответственно 0,4 часа и 99,995% по тем же показателям). Проверку наличия у компании сертификатов Tier можно провести на официальном сайте Uptime Institute. Также о надежности дата-центра может свидетельствовать наличие трех сертификатов (дизайн, соответствие проекту, операционная устойчивость) от Uptime Institute.
SLA (англ. Service Level Agreement — соглашение об уровне обслуживания между заказчиком и исполнителем с описанием параметров предоставляемой услуги) в контексте GPU Cloud должно фиксировать гарантии, ключевые показатели и доступность сервиса при заключении договора об аренде облака. Здесь стоит выделить такие пункты как доступность облака, условия технической поддержки, время простоя и компенсация, показатели производительности vCPU и дисковой подсистемы. Техподдержка облачного провайдера должна быть круглосуточной, время первичного рассмотрения запроса должно стремится к минимальному, инциденты должны обрабатываться в любое время дня и ночи.
Оптимально если облачный провайдер предлагает гибкую тарификацию с выбором предпочтительной модели оплаты услуг клиентом: фиксированный объем vCPU, RAM, дискового пространства (модель Reservation pool) или оплата по факту использования, с возможностью самостоятельно менять конфигурацию через панель управления, наращивать и возвращать прежние показатели и т.п. (модель Pay-As-You-Go).
Идеально, чтобы провайдер мог оказывать клиенту широкую поддержку. Например, чтобы при отсутствии у клиента ресурсов для самостоятельной миграции в облако, облачный провайдер мог сам перенести инфраструктуру в облако «под ключ». Это же касается и обслуживания GPU Cloud в целом. Также, российским компаниям стоит учитывать такой фактор как наличие у провайдера русскоязычной поддержкой и нескольких каналов связи.
Следует отметить и важность наличия у провайдера лицензии ФСТЭК, ФСБ и аттестата соответствия ФЗ-152.
Виртуальный помощник AI-as-a-Service
Работа с GPU Cloud может эффективно сочетаться с AI-as-a-Service (AIaaS). Этот облачный сервис дает возможность компаниям развертывать виртуальных агентов, помощников или инструменты на базе ИИ без создания систем с нуля. По сути это виртуальный помощник, который не только отвечает на вопросы, но и способен оптимизировать рабочие процессы, повысить удовлетворенность клиентов и улучшить производительность бизнеса в целом. Если говорить конкретнее, то он способен выполнять сложные функции: анализировать данные, обрабатывать решения в цепочке поставок, поддерживать клиентов и т.п. Один из востребованных вариантов это обучение моделей со значительными массивами, например сочетание Big Data с машинным обучением.
Сегодня AIaaS предоставляется в основном крупными поставщиками облачных услуг, у которых достаточно вычислительных мощностей, чтобы предложить готовое оборудование для работы с ИИ-проектами.
AIaaS не требует от клиентов специальных навыков программирования и включает в себя не только готовые модели, но и подразумевает создание новых. При этом запуск проекта занимает не более нескольких часов.
CUDA — смежная технология для работы в облаке
В том же контексте использования GPU Cloud можно упомянуть CUDA (англ. Compute Unified Device Architecture). Это технология на базе программно-аппаратной архитектуры, позволяющая поднять производительность параллельных вычислений. Соответственно, при параллельных вычислениях процесс разработки ПО делится на потоки, которые обрабатываются параллельно и взаимодействуют между собой в процессе обработки.
CUDA принято называть улучшенной вариацией GPGPU (англ. General-purpose computing on graphics processing units — техника использования графического процессора видеокарты, предназначенного для компьютерной графики, для математических вычислений, обычно выполняемых центральным процессором). CUDA позволяет работать на специальном диалекте, что означает на практике возможность для программистов использовать алгоритмы, предназначенные для графических процессоров при обработке неспецифических задач. Так CUDA позволяет использовать графический процессор в операциях, которые обычно выполняет центральный процессор. Иначе говоря, применять видеокарту для выполнения неграфических вычислений, например, в математических расчетах.
Эта функция CUDA позволяет серьезно увеличить скорость процессов обработки информации. Скажем, время ожидания конвертации видео может быть сокращено примерно в 20 раз, без использования основного процессора.
Если говорить более конкретно о практическом использовании CUDA, то она применяется для того, чтобы ускорять графические и научные вычисления, от обработки изображений и видео до рендеринга 3D-графики и симуляции физических явлений. Также эта технология позволяет проводить эффективное обучение и использовать нейронные сети, модели машинного обучения и алгоритмы ИИ на графических процессорах. В области Big Data и анализа данных CUDA применяется для обработки больших объемов данных и ускорения алгоритмов анализа данных, в частности машинного обучения, кластеризации и сжатия данных. Кроме того эту технологию используют сегодня в сферах молекулярной биологии, биоинформатики, медицинских исследований, криптографии, физики, химии и т.д.
Поделиться
