Construindo uma máquina GPU vs. Usando a nuvem GPU - KDnuggets

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Construindo uma máquina GPU versus usando a nuvem GPU
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O surgimento das Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), e o poder computacional exponencial que elas liberam, tem sido um divisor de águas tanto para startups quanto para empresas.

As GPUs fornecem um poder computacional impressionante para executar tarefas complexas que envolvem tecnologias como IA, aprendizado de máquinae renderização 3D.

No entanto, quando se trata de aproveitar esta abundância de poder computacional, o mundo tecnológico encontra-se numa encruzilhada em termos da solução ideal. Você deve construir uma máquina GPU dedicada ou utilizar a nuvem GPU?

Este artigo investiga o cerne desse debate, dissecando as implicações de custo, métricas de desempenho e fatores de escalabilidade de cada opção.

GPUs (unidades de processamento gráfico) são chips de computador projetados para renderizar gráficos e imagens rapidamente, completando cálculos matemáticos quase instantaneamente. Historicamente, as GPUs eram frequentemente associadas a computadores pessoais para jogos, mas também são usadas na computação profissional, com os avanços na tecnologia exigindo poder computacional adicional.

As GPUs foram inicialmente desenvolvidas para reduzir a carga de trabalho colocada na CPU por aplicativos modernos com uso intensivo de gráficos, renderizando gráficos 2D e 3D usando processamento paralelo, um método que envolve vários processadores lidando com diferentes partes de uma única tarefa.

Nos negócios, essa metodologia é eficaz para acelerar cargas de trabalho e fornecer poder de processamento suficiente para viabilizar projetos como modelagem de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML).

Casos de uso de GPU

As GPUs evoluíram nos últimos anos, tornando-se muito mais programáveis do que suas contrapartes anteriores, permitindo que sejam usadas em uma ampla variedade de casos de uso, como:

Renderização rápida de aplicativos gráficos 2D e 3D em tempo real, usando softwares como Blender e ZBrush
Edição de vídeo e criação de conteúdo de vídeo, especialmente peças em 4k, 8k ou com alta taxa de quadros
Fornecendo o poder gráfico para exibir videogames em monitores modernos, incluindo 4K.
Acelerando modelos de aprendizado de máquina, desde o básico conversão de imagem para jpg para implantar modelos personalizados ajustados com front-ends completos Numa questão de minutos
Compartilhando cargas de trabalho de CPU para oferecer maior desempenho em diversos aplicativos
Fornecendo os recursos computacionais para treinar redes neurais profundas
Mineração de criptomoedas como Bitcoin e Ethereum

Com foco no desenvolvimento de redes neurais, cada rede consiste em nós que realizam cálculos como parte de um modelo analítico mais amplo.

As GPUs podem melhorar o desempenho desses modelos em uma rede de aprendizagem profunda graças ao maior processamento paralelo, criando modelos com maior tolerância a falhas. Como resultado, existem agora inúmeras GPUs no mercado que foram construídas especificamente para projetos de aprendizagem profunda, como o recentemente anunciado H200.

Muitas empresas, especialmente startups, optam por construir suas próprias máquinas GPU devido ao seu custo-benefício, ao mesmo tempo em que oferecem o mesmo desempenho de uma GPU. Solução de nuvem GPU. No entanto, isso não quer dizer que tal projeto não apresente desafios.

Nesta seção, discutiremos os prós e os contras de construir uma máquina GPU, incluindo os custos esperados e o gerenciamento da máquina que pode impactar fatores como segurança e escalabilidade.

Por que construir sua própria máquina GPU?

O principal benefício de construir uma máquina GPU local é o custo, mas tal projeto nem sempre é possível sem uma experiência interna significativa. A manutenção contínua e modificações futuras também são considerações que podem inviabilizar tal solução. Mas, se tal construção estiver dentro das capacidades da sua equipe, ou se você tiver encontrado um fornecedor terceirizado que possa entregar o projeto para você, a economia financeira poderá ser significativa.

É aconselhável construir uma máquina GPU escalável para projetos de aprendizagem profunda, especialmente quando se considera os custos de aluguel de serviços de GPU em nuvem, como Amazon Web Services EC2, Parceria ou e Microsoft Azure. Embora um serviço gerenciado possa ser ideal para organizações que desejam iniciar seu projeto o mais rápido possível.

Vamos considerar os dois principais benefícios de uma máquina GPU local e autoconstruída: custo e desempenho.

custos

Se uma organização estiver desenvolvendo uma rede neural profunda com grandes conjuntos de dados para projetos de inteligência artificial e aprendizado de máquina, os custos operacionais poderão, às vezes, disparar. Isto pode impedir os desenvolvedores de entregar os resultados pretendidos durante o treinamento do modelo e limitar a escalabilidade do projeto. Como resultado, as implicações financeiras podem resultar num produto reduzido ou mesmo num modelo que não é adequado à finalidade.

Construir uma máquina GPU no local e autogerenciada pode ajudar a reduzir consideravelmente os custos, fornecendo aos desenvolvedores e engenheiros de dados os recursos necessários para extensas iterações, testes e experimentações.

No entanto, isso é apenas um arranhão na superfície quando se trata de máquinas GPU construídas e executadas localmente, especialmente para LLMs de código aberto, que estão se tornando mais populares. Com o advento das interfaces de usuário reais, em breve você poderá consultar o amigável dentista da vizinhança execute alguns 4090s nos bastidores para as coisas como verificação de seguro, agendamento, referência cruzada de dados e muito mais.

Performance

Modelos/algoritmos extensivos de aprendizado profundo e treinamento de aprendizado de máquina exigem muitos recursos, o que significa que precisam de recursos de processamento de desempenho extremamente alto. O mesmo pode ser dito para organizações que precisam renderizar vídeos de alta qualidade, com funcionários exigindo vários sistemas baseados em GPU ou um servidor GPU de última geração.

Sistemas autoconstruídos alimentados por GPU são recomendados para modelos de dados em escala de produção e seu treinamento, com algumas GPUs capazes de fornecer precisão dupla, um recurso que representa números usando 64 bits, fornecendo uma faixa maior de valores e melhor precisão decimal. No entanto, esta funcionalidade só é necessária para modelos que dependem de uma precisão muito elevada. Uma opção recomendada para um sistema de precisão dupla é o servidor GPU local baseado em Titan da Nvidia.

Operações

Muitas organizações não têm experiência e recursos para gerenciar máquinas e servidores GPU locais. Isso ocorre porque uma equipe interna de TI precisaria de especialistas capazes de configurar a infraestrutura baseada em GPU para atingir o mais alto nível de desempenho.

Além disso, a sua falta de conhecimentos poderia levar à falta de segurança, resultando em vulnerabilidades que poderiam ser alvo de cibercriminosos. A necessidade de dimensionar o sistema no futuro também pode representar um desafio.

As máquinas GPU locais oferecem vantagens claras em termos de desempenho e economia, mas apenas se as organizações tiverem os especialistas internos necessários. É por isso que muitas organizações optam por usar serviços de nuvem GPU, como o Saturn Cloud, que é totalmente gerenciado para maior simplicidade e tranquilidade.

As soluções de GPU em nuvem tornam os projetos de aprendizagem profunda mais acessíveis a uma ampla gama de organizações e setores, com muitos sistemas capazes de corresponder aos níveis de desempenho de máquinas GPU construídas pelo próprio. O surgimento de soluções GPU em nuvem é um dos principais motivos pelos quais as pessoas estão investindo no desenvolvimento de IA cada vez mais, especialmente modelos de código aberto como Mistral, cuja natureza de código aberto é feita sob medida para 'vRAM alugável' e execução de LLMs sem depender de provedores maiores, como OpenAI ou Anthropic.

custos

Dependendo das necessidades da organização ou do modelo que está sendo treinado, um solução de GPU em nuvem poderia sair mais barato, desde que as horas necessárias a cada semana fossem razoáveis. Para projetos menores e com menos uso de dados, provavelmente não há necessidade de investir em um par caro de H100s, com soluções de GPU em nuvem disponíveis numa base contratual, bem como na forma de vários planos mensais, atendendo ao entusiasta todos os caminho para a empresa.

Performance

Há uma variedade de opções de nuvem de CPU que podem corresponder aos níveis de desempenho de uma máquina GPU DIY, fornecendo processadores perfeitamente balanceados, memória precisa, um disco de alto desempenho e oito GPUs por instância para lidar com cargas de trabalho individuais. É claro que estas soluções podem ter um custo, mas as organizações podem organizar a faturação por hora para garantir que pagam apenas pelo que utilizam.

Operações

A principal vantagem de uma GPU em nuvem sobre uma construção de GPU está em suas operações, com uma equipe de engenheiros especializados disponíveis para ajudar em qualquer problema e fornecer suporte técnico. Uma máquina ou servidor GPU local precisa ser gerenciado internamente ou uma empresa terceirizada precisará gerenciá-lo remotamente, com um custo adicional.

Com um serviço de nuvem de GPU, quaisquer problemas como falha de rede, atualizações de software, quedas de energia, falha de equipamento ou espaço em disco insuficiente podem ser corrigidos rapidamente. Na verdade, com uma solução totalmente gerenciada, é improvável que esses problemas ocorram, pois o servidor GPU será configurado de maneira ideal para evitar sobrecargas e falhas do sistema. Isso significa que as equipes de TI podem se concentrar nas principais necessidades do negócio.

A escolha entre construir uma máquina GPU ou usar a nuvem GPU depende do caso de uso, com grandes projetos com uso intensivo de dados que exigem desempenho adicional sem incorrer em custos significativos. Nesse cenário, um sistema autoconstruído pode oferecer o desempenho necessário sem altos custos mensais.

Alternativamente, para organizações que não possuem experiência interna ou que não necessitam de desempenho de ponta, uma solução de GPU em nuvem gerenciada pode ser preferível, com o gerenciamento e a manutenção da máquina sendo feitos pelo fornecedor.

Nahla Davies é um desenvolvedor de software e escritor de tecnologia. Antes de dedicar seu trabalho em tempo integral à redação técnica, ela conseguiu – entre outras coisas intrigantes – atuar como programadora líder em uma organização de branding experimental da Inc. 5,000, cujos clientes incluem Samsung, Time Warner, Netflix e Sony.