Xây dựng máy GPU Vs. Sử dụng Đám mây GPU - KDnuggets

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Xây dựng máy GPU so với sử dụng đám mây GPU
Hình ảnh của Editor

Sự ra đời của Bộ xử lý đồ họa (GPU) và sức mạnh tính toán theo cấp số nhân mà chúng khai thác được là một bước ngoặt đối với các công ty khởi nghiệp cũng như các doanh nghiệp doanh nghiệp.

GPU cung cấp sức mạnh tính toán ấn tượng để thực hiện các tác vụ phức tạp liên quan đến công nghệ như AI, học máyvà kết xuất 3D.

Tuy nhiên, khi nói đến việc khai thác sức mạnh tính toán dồi dào này, thế giới công nghệ đang đứng trước ngã ba đường về giải pháp lý tưởng. Bạn nên xây dựng một máy GPU chuyên dụng hay sử dụng đám mây GPU?

Bài viết này đi sâu vào trọng tâm của cuộc tranh luận này, phân tích các tác động về chi phí, số liệu hiệu suất và các yếu tố về khả năng mở rộng của từng tùy chọn.

GPU (Bộ xử lý đồ họa) là chip máy tính được thiết kế để nhanh chóng hiển thị đồ họa và hình ảnh bằng cách hoàn thành các phép tính toán học gần như ngay lập tức. Trong lịch sử, GPU thường được gắn với máy tính chơi game cá nhân, nhưng chúng cũng được sử dụng trong điện toán chuyên nghiệp, với những tiến bộ trong công nghệ đòi hỏi sức mạnh tính toán bổ sung.

GPU ban đầu được phát triển để giảm khối lượng công việc đặt lên CPU bằng các ứng dụng hiện đại, chuyên sâu về đồ họa, hiển thị đồ họa 2D và 3D bằng cách sử dụng xử lý song song, một phương pháp bao gồm nhiều bộ xử lý xử lý các phần khác nhau của một tác vụ.

Trong kinh doanh, phương pháp này có hiệu quả trong việc tăng tốc khối lượng công việc và cung cấp đủ sức mạnh xử lý để thực hiện các dự án như mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML).

Trường hợp sử dụng GPU

GPU đã phát triển trong những năm gần đây, có khả năng lập trình tốt hơn nhiều so với các phiên bản trước đó, cho phép chúng được sử dụng trong nhiều trường hợp sử dụng, chẳng hạn như:

Kết xuất nhanh các ứng dụng đồ họa 2D và 3D thời gian thực, sử dụng phần mềm như Blender và ZBrush
Chỉnh sửa video và tạo nội dung video, đặc biệt là các phần có chất lượng 4k, 8k hoặc có tốc độ khung hình cao
Cung cấp sức mạnh đồ họa để hiển thị trò chơi điện tử trên màn hình hiện đại, bao gồm cả 4k.
Tăng tốc các mô hình học máy, từ cơ bản chuyển đổi hình ảnh sang jpg để triển khai các mô hình được tinh chỉnh tùy chỉnh với giao diện người dùng hoàn chỉnh trong vài phút
Chia sẻ khối lượng công việc CPU để mang lại hiệu suất cao hơn trong nhiều ứng dụng
Cung cấp các tài nguyên tính toán để đào tạo mạng lưới thần kinh sâu
Khai thác các loại tiền điện tử như Bitcoin và Ethereum

Tập trung vào phát triển mạng lưới thần kinh, mỗi mạng bao gồm các nút mà mỗi nút thực hiện các phép tính như một phần của mô hình phân tích rộng hơn.

GPU có thể nâng cao hiệu suất của các mô hình này trên mạng học sâu nhờ khả năng xử lý song song lớn hơn, tạo ra các mô hình có khả năng chịu lỗi cao hơn. Kết quả là hiện nay trên thị trường có rất nhiều GPU được thiết kế dành riêng cho các dự án deep learning, chẳng hạn như H200 được công bố gần đây.

Nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là các công ty khởi nghiệp chọn cách xây dựng các máy GPU của riêng mình do tiết kiệm chi phí mà vẫn mang lại hiệu suất tương đương với một máy GPU. Giải pháp đám mây GPU. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là một dự án như vậy không có thách thức.

Trong phần này, chúng ta sẽ thảo luận về những ưu và nhược điểm của việc xây dựng một máy GPU, bao gồm chi phí dự kiến và việc quản lý máy có thể ảnh hưởng đến các yếu tố như bảo mật và khả năng mở rộng.

Tại sao phải xây dựng máy GPU của riêng bạn?

Lợi ích chính của việc xây dựng một máy GPU tại chỗ là chi phí nhưng dự án như vậy không phải lúc nào cũng khả thi nếu không có chuyên môn nội bộ đáng kể. Việc bảo trì liên tục và sửa đổi trong tương lai cũng là những cân nhắc có thể khiến giải pháp đó không khả thi. Tuy nhiên, nếu việc xây dựng như vậy nằm trong khả năng của nhóm bạn hoặc nếu bạn đã tìm được nhà cung cấp bên thứ ba có thể cung cấp dự án cho bạn thì khoản tiết kiệm tài chính có thể rất đáng kể.

Nên xây dựng một máy GPU có khả năng mở rộng cho các dự án deep learning, đặc biệt khi xem xét chi phí thuê các dịch vụ GPU đám mây như Dịch vụ web Amazon EC2, Google Cloud, hoặc là Microsoft Azure. Mặc dù dịch vụ được quản lý có thể lý tưởng cho các tổ chức muốn bắt đầu dự án của họ càng sớm càng tốt.

Hãy xem xét hai lợi ích chính của máy GPU tự xây dựng tại chỗ, chi phí và hiệu suất.

Chi phí

Nếu một tổ chức đang phát triển mạng lưới thần kinh sâu với bộ dữ liệu lớn cho các dự án trí tuệ nhân tạo và học máy thì chi phí vận hành đôi khi có thể tăng vọt. Điều này có thể cản trở các nhà phát triển mang lại kết quả như mong đợi trong quá trình đào tạo mô hình và hạn chế khả năng mở rộng của dự án. Kết quả là, tác động tài chính có thể dẫn đến sản phẩm bị thu nhỏ lại hoặc thậm chí là mô hình không phù hợp với mục đích.

Việc xây dựng một máy GPU tại chỗ và tự quản lý có thể giúp giảm đáng kể chi phí, cung cấp cho các nhà phát triển và kỹ sư dữ liệu những tài nguyên họ cần để lặp lại, thử nghiệm và thử nghiệm rộng rãi.

Tuy nhiên, điều này chỉ là bề nổi khi nói đến các máy GPU được xây dựng và chạy cục bộ, đặc biệt là đối với LLM nguồn mở, đang ngày càng phổ biến hơn. Với sự ra đời của giao diện người dùng thực tế, bạn có thể sớm gặp nha sĩ hàng xóm thân thiện của mình chạy vài cái 4090 ở phòng sau để lấy đồ chẳng hạn như xác minh bảo hiểm, lập lịch, tham chiếu chéo dữ liệu và hơn thế nữa.

HIỆU QUẢ

Các mô hình/thuật toán đào tạo deep learning và machine learning mở rộng đòi hỏi nhiều tài nguyên, nghĩa là chúng cần khả năng xử lý hiệu suất cực cao. Điều tương tự cũng có thể xảy ra đối với các tổ chức cần hiển thị video chất lượng cao và nhân viên yêu cầu nhiều hệ thống dựa trên GPU hoặc một máy chủ GPU hiện đại.

Các hệ thống hỗ trợ GPU tự xây dựng được khuyên dùng cho các mô hình dữ liệu ở quy mô sản xuất và quá trình đào tạo chúng, với một số GPU có thể cung cấp độ chính xác kép, một tính năng giúp biểu thị số bằng 64 bit, cung cấp phạm vi giá trị lớn hơn và độ chính xác thập phân tốt hơn. Tuy nhiên, chức năng này chỉ được yêu cầu đối với những mẫu có độ chính xác rất cao. Tùy chọn được đề xuất cho hệ thống có độ chính xác kép là máy chủ GPU dựa trên Titan tại chỗ của Nvidia.

Hoạt động

Nhiều tổ chức thiếu chuyên môn và khả năng để quản lý máy chủ và máy GPU tại chỗ. Điều này là do nhóm CNTT nội bộ sẽ cần các chuyên gia có khả năng định cấu hình cơ sở hạ tầng dựa trên GPU để đạt được hiệu suất cao nhất.

Hơn nữa, sự thiếu chuyên môn của anh ta có thể dẫn đến thiếu bảo mật, dẫn đến các lỗ hổng có thể bị tội phạm mạng nhắm tới. Nhu cầu mở rộng quy mô hệ thống trong tương lai cũng có thể là một thách thức.

Máy GPU tại chỗ mang lại lợi thế rõ ràng về hiệu suất và hiệu quả chi phí, nhưng chỉ khi các tổ chức có đủ chuyên gia nội bộ cần thiết. Đây là lý do tại sao nhiều tổ chức chọn sử dụng dịch vụ đám mây GPU, chẳng hạn như Saturn Cloud, được quản lý hoàn toàn để tăng thêm sự đơn giản và yên tâm.

Giải pháp GPU đám mây giúp các dự án deep learning dễ tiếp cận hơn với nhiều tổ chức và ngành nghề hơn, với nhiều hệ thống có thể phù hợp với mức hiệu suất của các máy GPU tự xây dựng. Sự xuất hiện của các giải pháp đám mây GPU là một trong những lý do chính khiến mọi người đầu tư phát triển AI ngày càng nhiều, đặc biệt là các mô hình nguồn mở như Mistral, có bản chất nguồn mở được thiết kế riêng cho 'vRAM có thể thuê' và chạy LLM mà không phụ thuộc vào các nhà cung cấp lớn hơn, chẳng hạn như OpenAI hoặc Anthropic.

Chi phí

Tùy thuộc vào nhu cầu của tổ chức hoặc mô hình đang được đào tạo, giải pháp GPU đám mây có thể làm việc rẻ hơn, miễn là số giờ cần thiết mỗi tuần là hợp lý. Đối với các dự án nhỏ hơn, ít dữ liệu hơn, có lẽ không cần phải đầu tư vào một cặp H100 đắt tiền, với các giải pháp đám mây GPU có sẵn trên cơ sở hợp đồng cũng như dưới dạng các gói hàng tháng khác nhau, phục vụ cho tất cả những người đam mê. đường đến doanh nghiệp.

HIỆU QUẢ

Có một loạt tùy chọn đám mây CPU có thể phù hợp với mức hiệu suất của máy GPU DIY, cung cấp bộ xử lý cân bằng tối ưu, bộ nhớ chính xác, ổ đĩa hiệu suất cao và tám GPU cho mỗi phiên bản để xử lý khối lượng công việc riêng lẻ. Tất nhiên, những giải pháp này có thể tốn kém nhưng các tổ chức có thể sắp xếp thanh toán theo giờ để đảm bảo họ chỉ trả tiền cho những gì họ sử dụng.

Hoạt động

Ưu điểm chính của GPU đám mây so với bản dựng GPU là ở hoạt động của nó, với đội ngũ kỹ sư chuyên gia sẵn sàng hỗ trợ mọi vấn đề và cung cấp hỗ trợ kỹ thuật. Máy hoặc máy chủ GPU tại chỗ cần được quản lý nội bộ hoặc công ty bên thứ ba sẽ cần quản lý nó từ xa và phải trả thêm phí.

Với dịch vụ đám mây GPU, mọi sự cố như sự cố mạng, cập nhật phần mềm, mất điện, lỗi thiết bị hoặc không đủ dung lượng ổ đĩa đều có thể được khắc phục nhanh chóng. Trên thực tế, với giải pháp được quản lý hoàn toàn, những sự cố này hoàn toàn không thể xảy ra vì máy chủ GPU sẽ được cấu hình tối ưu để tránh mọi tình trạng quá tải và lỗi hệ thống. Điều này có nghĩa là đội ngũ CNTT có thể tập trung vào nhu cầu cốt lõi của doanh nghiệp.

Việc lựa chọn giữa xây dựng máy GPU hay sử dụng đám mây GPU tùy thuộc vào trường hợp sử dụng, với các dự án sử dụng nhiều dữ liệu lớn đòi hỏi hiệu suất bổ sung mà không phát sinh chi phí đáng kể. Trong trường hợp này, một hệ thống tự xây dựng có thể cung cấp mức hiệu suất cần thiết mà không phải trả chi phí hàng tháng cao.

Ngoài ra, đối với các tổ chức thiếu kiến thức chuyên môn nội bộ hoặc có thể không yêu cầu hiệu suất cao nhất, giải pháp GPU đám mây được quản lý có thể thích hợp hơn với việc quản lý và bảo trì máy do nhà cung cấp đảm nhận.

Nahla Davies là một nhà phát triển phần mềm và nhà văn công nghệ. Trước khi dành toàn bộ thời gian cho việc viết kỹ thuật, cô đã xoay xở — trong số những việc hấp dẫn khác — để trở thành lập trình viên chính tại một tổ chức xây dựng thương hiệu giàu kinh nghiệm Inc. có khách hàng bao gồm Samsung, Time Warner, Netflix và Sony.