Construire une machine GPU vs. Utiliser le GPU Cloud - KDnuggets

Republié par Platon

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Construire une machine GPU ou utiliser le GPU Cloud
Image par l'éditeur

L’apparition des unités de traitement graphique (GPU) et la puissance de calcul exponentielle qu’elles libèrent ont été un moment décisif pour les startups et les grandes entreprises.

Les GPU fournissent une puissance de calcul impressionnante pour effectuer des tâches complexes impliquant des technologies telles que l'IA, machine learninget le rendu 3D.

Cependant, lorsqu’il s’agit d’exploiter cette abondance de puissance de calcul, le monde de la technologie se trouve à la croisée des chemins en termes de solution idéale. Devriez-vous créer une machine GPU dédiée ou utiliser le cloud GPU ?

Cet article plonge au cœur de ce débat, analysant les implications en termes de coûts, les mesures de performances et les facteurs d'évolutivité de chaque option.

Les GPU (Graphical Processing Units) sont des puces informatiques conçues pour restituer rapidement des graphiques et des images en effectuant des calculs mathématiques presque instantanément. Historiquement, les GPU étaient souvent associés aux ordinateurs de jeu personnels, mais ils sont également utilisés dans l'informatique professionnelle, les progrès technologiques nécessitant une puissance de calcul supplémentaire.

Les GPU ont été initialement développés pour réduire la charge de travail imposée au processeur par les applications modernes à forte intensité graphique, en rendant des graphiques 2D et 3D à l'aide d'un traitement parallèle, une méthode qui implique plusieurs processeurs gérant différentes parties d'une même tâche.

En entreprise, cette méthodologie est efficace pour accélérer les charges de travail et fournir suffisamment de puissance de traitement pour permettre des projets tels que la modélisation de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML).

Cas d'utilisation du GPU

Les GPU ont évolué ces dernières années, devenant beaucoup plus programmables que leurs homologues précédents, ce qui leur permet d'être utilisés dans un large éventail de cas d'utilisation, tels que :

Rendu rapide d'applications graphiques 2D et 3D en temps réel, à l'aide de logiciels tels que Blender et ZBrush
Montage vidéo et création de contenu vidéo, notamment les pièces en 4k, 8k ou ayant une fréquence d'images élevée
Fournir la puissance graphique nécessaire pour afficher les jeux vidéo sur des écrans modernes, y compris 4K.
Accélération des modèles d'apprentissage automatique, depuis les bases conversion d'image en jpg au déploiement de modèles personnalisés avec des frontaux à part entière en quelques minutes
Partager les charges de travail du processeur pour offrir des performances supérieures dans une gamme d'applications
Fournir les ressources informatiques pour former des réseaux de neurones profonds
Miner des crypto-monnaies telles que Bitcoin et Ethereum

Axé sur le développement de réseaux de neurones, chaque réseau est constitué de nœuds qui effectuent chacun des calculs dans le cadre d'un modèle analytique plus large.

Les GPU peuvent améliorer les performances de ces modèles sur un réseau d'apprentissage profond grâce à un traitement parallèle plus important, créant ainsi des modèles ayant une tolérance aux pannes plus élevée. En conséquence, il existe désormais sur le marché de nombreux GPU spécialement conçus pour les projets d'apprentissage profond, comme le H200 récemment annoncé.

De nombreuses entreprises, notamment les startups, choisissent de construire leurs propres machines GPU en raison de leur rentabilité, tout en offrant les mêmes performances qu'un ordinateur. Solution cloud GPU. Toutefois, cela ne veut pas dire qu’un tel projet ne comporte pas de défis.

Dans cette section, nous discuterons des avantages et des inconvénients de la construction d'une machine GPU, y compris les coûts attendus et la gestion de la machine qui peuvent avoir un impact sur des facteurs tels que la sécurité et l'évolutivité.

Pourquoi créer votre propre machine GPU ?

Le principal avantage de la construction d’une machine GPU sur site est le coût, mais un tel projet n’est pas toujours possible sans une expertise interne significative. La maintenance continue et les modifications futures sont également des considérations qui peuvent rendre une telle solution non viable. Mais si une telle construction est à la portée de votre équipe ou si vous avez trouvé un fournisseur tiers capable de réaliser le projet pour vous, les économies financières peuvent être importantes.

Il est conseillé de créer une machine GPU évolutive pour les projets d'apprentissage en profondeur, en particulier si l'on considère les coûts de location des services GPU cloud tels que Amazon Web Services EC2, Google Cloudou Microsoft Azure. Bien qu'un service géré puisse être idéal pour les organisations qui cherchent à démarrer leur projet le plus tôt possible.

Examinons les deux principaux avantages d'une machine GPU auto-construite sur site : le coût et les performances.

Costs

Si une organisation développe un réseau neuronal profond avec de grands ensembles de données pour des projets d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, les coûts d’exploitation peuvent parfois monter en flèche. Cela peut empêcher les développeurs de fournir les résultats escomptés lors de la formation du modèle et limiter l'évolutivité du projet. En conséquence, les implications financières peuvent aboutir à un produit réduit, voire à un modèle inadapté à son objectif.

Construire une machine GPU sur site et autogérée peut contribuer à réduire considérablement les coûts, en fournissant aux développeurs et aux ingénieurs de données les ressources dont ils ont besoin pour des itérations, des tests et des expérimentations approfondis.

Cependant, cela ne fait qu'effleurer la surface en ce qui concerne les machines GPU construites et exécutées localement, en particulier pour les LLM open source, qui sont de plus en plus populaires. Avec l’avènement des véritables interfaces utilisateur, vous pourriez bientôt consulter votre sympathique dentiste de quartier. exécuter quelques 4090 dans l'arrière-boutique pour les choses comme la vérification de l'assurance, planification, croisement de données et bien plus encore.

Performance

Les modèles/algorithmes étendus de formation d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique nécessitent beaucoup de ressources, ce qui signifie qu’ils ont besoin de capacités de traitement extrêmement performantes. La même chose peut être dite pour les organisations qui ont besoin de restituer des vidéos de haute qualité, et pour les employés qui ont besoin de plusieurs systèmes basés sur GPU ou un serveur GPU de pointe.

Les systèmes auto-construits alimentés par GPU sont recommandés pour les modèles de données à l'échelle de la production et leur formation, certains GPU étant capables de fournir une double précision, une fonctionnalité qui représente des nombres en utilisant 64 bits, offrant une plus grande plage de valeurs et une meilleure précision décimale. Cependant, cette fonctionnalité n’est requise que pour les modèles qui reposent sur une très haute précision. Une option recommandée pour un système double précision est le serveur GPU sur site basé sur Titan de Nvidia.

Opérations

De nombreuses organisations ne disposent pas de l’expertise et des capacités nécessaires pour gérer des machines et des serveurs GPU sur site. En effet, une équipe informatique interne aurait besoin d’experts capables de configurer une infrastructure basée sur GPU pour atteindre le plus haut niveau de performances.

De plus, son manque d’expertise pourrait entraîner un manque de sécurité, entraînant des vulnérabilités qui pourraient être ciblées par les cybercriminels. La nécessité de faire évoluer le système à l’avenir peut également constituer un défi.

Les machines GPU sur site offrent des avantages évidents en termes de performances et de rentabilité, mais uniquement si les organisations disposent des experts internes requis. C'est pourquoi de nombreuses organisations choisissent d'utiliser des services cloud GPU, tels que Saturn Cloud, qui est entièrement géré pour plus de simplicité et de tranquillité d'esprit.

Les solutions Cloud GPU rendent les projets d'apprentissage profond plus accessibles à un plus large éventail d'organisations et d'industries, avec de nombreux systèmes capables d'égaler les niveaux de performances des machines GPU auto-construites. L'émergence des solutions cloud GPU est l'une des principales raisons pour lesquelles les gens sont investir dans le développement de l'IA de plus en plus, surtout modèles open source comme Mistral, dont la nature open source est conçue sur mesure pour les « vRAM louables » et l'exécution de LLM sans dépendre de fournisseurs plus importants, tels qu'OpenAI ou Anthropic.

Costs

En fonction des besoins de l'organisation ou du modèle en cours de formation, un solution GPU cloud pourrait revenir moins cher, à condition que les heures nécessaires chaque semaine soient raisonnables. Pour les projets plus petits et moins gourmands en données, il n'est probablement pas nécessaire d'investir dans une paire coûteuse de H100, avec des solutions cloud GPU disponibles sur une base contractuelle, ainsi que sous la forme de divers forfaits mensuels, répondant aux besoins des passionnés. chemin vers l’entreprise.

Performance

Il existe une gamme d'options de cloud CPU qui peuvent correspondre aux niveaux de performances d'une machine GPU DIY, fournissant des processeurs équilibrés de manière optimale, une mémoire précise, un disque hautes performances et huit GPU par instance pour gérer des charges de travail individuelles. Bien entendu, ces solutions peuvent avoir un coût, mais les organisations peuvent organiser une facturation horaire pour s'assurer de ne payer que ce qu'elles utilisent.

Opérations

Le principal avantage d’un GPU cloud par rapport à une version GPU réside dans ses opérations, avec une équipe d’ingénieurs experts disponibles pour vous aider en cas de problème et fournir une assistance technique. Une machine ou un serveur GPU sur site doit être géré en interne ou une société tierce devra le gérer à distance, ce qui entraînera un coût supplémentaire.

Avec un service cloud GPU, tous les problèmes tels qu'une panne de réseau, des mises à jour logicielles, des pannes de courant, une panne d'équipement ou un espace disque insuffisant peuvent être résolus rapidement. En fait, avec une solution entièrement gérée, il est peu probable que ces problèmes se produisent car le serveur GPU sera configuré de manière optimale pour éviter toute surcharge et panne du système. Cela signifie que les équipes informatiques peuvent se concentrer sur les besoins fondamentaux de l'entreprise.

Le choix entre créer une machine GPU ou utiliser le cloud GPU dépend du cas d'utilisation, les grands projets gourmands en données nécessitant des performances supplémentaires sans encourir de coûts importants. Dans ce scénario, un système auto-construit peut offrir le niveau de performances requis sans coûts mensuels élevés.

Alternativement, pour les organisations qui manquent d'expertise en interne ou n'exigent pas de performances haut de gamme, une solution GPU cloud gérée peut être préférable, la gestion et la maintenance de la machine étant prises en charge par le fournisseur.

Nahla Davies est un développeur de logiciels et un rédacteur technique. Avant de consacrer son travail à temps plein à la rédaction technique, elle a réussi, entre autres choses intrigantes, à servir de programmeuse principale dans une organisation de marque expérientielle Inc. 5,000 XNUMX dont les clients incluent Samsung, Time Warner, Netflix et Sony.