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Cloud-GPUs sind sehr gefragt, da neue Technologien wie Deep Learning, KI und maschinelles Lernen auftauchen.
GPUs (Graphics Processing Units) sind spezialisierte Prozessoren, die entwickelt wurden, um die enormen Datenmengen und komplizierten Berechnungen zu bewältigen, die für Aktivitäten wie Computergrafik und Spiele erforderlich sind. Sie sind jetzt entscheidend für den Bereich der künstliche Intelligenz (AI) aber neuerdings auch.
Herkömmliche CPUs (Central Processing Units) sind nicht in der Lage, den Bedarf zu decken, da KI-Modelle eine erhebliche Menge an Rechenleistung zum Trainieren und Ausführen benötigen.
Andererseits sind GPUs, da sie für die Unterstützung der Parallelverarbeitung ausgelegt sind, effektiver bei der Verwaltung der riesigen Datenmengen und komplizierten Berechnungen, die für KI-Operationen erforderlich sind.
Wenn Sie in der Technik tätig sind, müssen Sie von Cloud-GPU-Diensten gehört haben. Für die, die nicht mitkommen.
Ein Cloud-basierter Dienst, der Benutzern Online-Zugriff auf leistungsstarke GPU-Ressourcen ermöglicht, wird als Cloud-GPU-Dienst für KI bezeichnet. Anstatt ihre eigene GPU-Hardware kaufen und warten zu müssen, ermöglichen diese Dienste den Kunden, GPU-Ressourcen nach Bedarf zu mieten.
Dies macht es für Menschen und Organisationen möglich, die Verarbeitungskapazität der GPUs zu nutzen, ohne eine beträchtliche Anfangsinvestition tätigen oder laufende Wartungsgebühren zahlen zu müssen.
Die meisten Cloud-GPU-Dienste für KI bieten eine große Auswahl an GPU-Optionen, darunter mehrere Modelle und Konfigurationen und die Flexibilität, nach Bedarf nach oben oder unten zu skalieren. Dank dieses Service können Sie jetzt die idealen GPU-Ressourcen für ihre individuellen Anforderungen und Projekte auswählen.
Darüber hinaus sind die Dienste häufig mit anderen Funktionen ausgestattet, darunter Netzwerk-, Speicher- und Softwaretools, um Kunden bei ihren KI-Projekten zu unterstützen. In diesem Beitrag werden wir uns die besten Cloud-GPU-Dienste für KI ansehen.
1. Linode
Linode bietet GPUs nach Bedarf für Workloads wie Videoverarbeitung, wissenschaftliches Rechnen, Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und andere.
Es bietet GPU-optimierte virtuelle Maschinen (VMs), die auf NVIDIA Quadro RTX 6000-, Tensor- und RT-Kernen laufen und dafür CUDA-Fähigkeiten nutzen tiefe Lernen, Raytracing-Workloads und komplexe Berechnungen.
Indem Sie Ihre Investitionsausgaben in Betriebsausgaben umwandeln, können Sie die GPU-Fähigkeit von Linode GPU und den wahren Wert der Cloud nutzen.
Darüber hinaus befreit Linode Sie davon, sich um die Hardware kümmern zu müssen, sodass Sie sich auf Ihre stärksten Fähigkeiten konzentrieren können.
Mit Linode-GPUs ist es jetzt möglich, sie für anspruchsvolle Anwendungen wie Video-Streaming, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu verwenden.
Darüber hinaus können Sie abhängig von der für erwartete Workloads erforderlichen Rechenleistung bis zu 4 Karten für jede Instanz erhalten.
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Die Preise beginnen bei 1.5 $/Stunde für den dedizierten RTX6000-GPU-Plan. Beginnen Sie kostenlos mit Linode.
2. Riesige KI
Vast AI ist ein globaler Marktplatz, auf dem Benutzer kostengünstige GPUs für den Einsatz im Hochleistungsrechnen mieten können.
Sie reduzieren die Kosten rechenintensiver Aufgaben, indem sie es Hosts ermöglichen, ihre GPU-Hardware zu leasen, und Benutzern ermöglichen, ihr Online-Suchtool zu verwenden, um die günstigsten Preise für Computer gemäß ihren Anforderungen zu finden und Befehle auszuführen oder SSH-Verbindungen zu starten.
Sie bieten SSH-Instanzen, Jupyter-Instanzen mit der Jupyter-GUI oder Nur-Befehls-Instanzen und verfügen über eine unkomplizierte Benutzerschnittstelle.
Eine Deep-Learning-Leistungsfunktion (DLPerf), die eine geschätzte Deep-Learning-Aufgabenleistung prognostiziert, wird ebenfalls bereitgestellt.
Die von Vast AI verwendeten Systeme sind Ubuntu-basiert und bieten keine Remote-Desktops. Sie betreiben auch Instanzen, die auf Abruf gegen eine bestimmte, vom Host festgelegte Gebühr verfügbar sind.
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Die Preise beginnen bei 0.80 $/Stunde für 4x RTX A6000.
3. AWS & NVIDIA
Gemeinsam liefern AWS und NVIDIA konsequent GPU-basierte Lösungen, die erschwinglich, anpassungsfähig und leistungsstark sind.
Es umfasst NVIDIA-GPU-betriebene Amazon EC2-Instances und Dienste wie AWS IoT Greengrass, das mit NVIDIA Jetson Nano-Modulen installiert wird.
Für virtuelle Workstations, maschinelles Lernen (ML), Internet of Things (IoT)-Dienste und Hochleistungs-Computing verwenden Benutzer AWS und NVIDIA. Skalierbare Leistung wird von den NVIDIA-GPUs bereitgestellt, die Amazon EC2-Instances antreiben.
Nutzen Sie außerdem AWS IoT Greengrass, um NVIDIA-basierte Edge-Geräte mit den AWS-Cloud-Services zu verbinden.
Amazon EC2 P4d-Instances werden von NVIDIA A100 Tensor Core-GPUs betrieben, die das Netzwerk mit der niedrigsten Latenz und dem höchsten Durchsatz der Branche bieten.
Ähnlich wie hier stehen für bestimmte Umstände andere Instanzen zur Verfügung, z. B. Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4 usw.
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Sie können eine kostenlose Testversion beantragen und sich bezüglich der Preise an den Anbieter wenden.
4. Papierbereich CORE
Ein CORE ist eine vollständig verwaltete Cloud-GPU-Plattform, die von Paperspace entwickelt wurde und eine unkomplizierte, kostengünstige und beschleunigte Datenverarbeitung für eine Vielzahl von Anwendungen bietet.
Nutzen Sie die hochmoderne Accelerated-Computing-Infrastruktur von Paperspace CORE, um organisatorische Prozesse zu beschleunigen. Für schnelles Onboarding, Tools für die Zusammenarbeit und Desktop-Anwendungen für Mac, Linux und Windows bietet es eine benutzerfreundliche und unkomplizierte Oberfläche.
Verwenden Sie es, um anspruchsvolle Programme mit unendlich viel Rechenleistung auszuführen. CORE bietet ein superschnelles Netzwerk, schnelle Bereitstellung, Unterstützung für 3D-Apps und eine vollständige API für den programmgesteuerten Zugriff.
Verschaffen Sie sich mit einer benutzerfreundlichen und intuitiven GUI ein umfassendes Bild Ihrer Infrastruktur an einem Ort.
Darüber hinaus erhalten Sie eine hervorragende Kontrolle dank der Verwaltungsschnittstelle des CORE, die leistungsstarke Tools bietet und es Ihnen ermöglicht, Maschinen, Netzwerke und Benutzer zu filtern, zu sortieren, zu verbinden oder zu erstellen.
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Die Preise beginnen bei 0.45 $/Stunde für die dedizierte M4000-GPU.
5. Alibaba Elastic GPU-Dienst
Alibaba Elastic GPU Service (EGS) nutzt die GPU-Technologie, um parallele und leistungsstarke Verarbeitungsfunktionen bereitzustellen. Viele Anwendungen, darunter Videoverarbeitung, Visualisierung, wissenschaftliches Rechnen und Deep Learning, eignen sich gut dafür.
EGS nutzt eine Reihe von GPUs, darunter AMD FirePro S7150, NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4 und NVIDIA Tesla P100.
Sie haben Zugang zu Vorteilen, auch online Deep-Learning-Inferenzdienste und -Schulungen, Inhaltsidentifizierung, Bild- und Spracherkennung, HD-Mediencodierung, Videokonferenzen, Quellfilmwiederherstellung und 4K/8K HD live.
Holen Sie sich auch Alternativen wie Video-Rendering, Computational Finance, Klimavorhersage, Kollisionssimulation, Gentechnik, nichtlineare Bearbeitung, Fernunterrichtsanwendungen und Konstruktionsdesign.
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Es bietet einen kostenlosen Test- und Pay-as-you-go-Abonnementplan, was bedeutet, dass Sie nur die Instanzen oder GPUs verwenden, die Sie verwenden.
6. Genesis-Wolke
Genesis Cloud bietet eine äußerst kostengünstige Cloud-GPU-Plattform. Sie arbeiten in Partnerschaft mit mehreren effektiven Rechenzentren auf der ganzen Welt zusammen, um eine Vielzahl von Anwendungen bereitzustellen.
Genesis Cloud bietet eine breite Palette nützlicher Funktionen ohne zusätzliche Kosten, darunter Snapshots zum Sichern Ihrer Arbeit, Sicherheitsgruppen für den Netzwerkverkehr, Speichervolumen für große Datenmengen, FastAI, PyTorch, voreingestellte Bilder und eine öffentliche TensorFlow-API.
Sie beschleunigen die Berechnung mithilfe der NVIDIA GeForce RTX 3090-, RTX 3080-, RTX 3060 Ti- und GTX 1080 Ti-Technologien in ihren Cloud-GPU-Instanzen.
Sie können die Leistung von GPU-Computing nutzen, um animierte Filme zu produzieren oder zu trainieren Neuronale Netze.
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Die Preise beginnen bei 1.30 $/Stunde für NVIDIA® GeForce™ RTX 3090.
7. Google Cloud-GPU
Die Google Cloud Platform (GCP) bietet eine Reihe von GPU-Instanzen, die verwendet werden können, um Prozesse wie maschinelles Lernen, Deep Learning und High Performance Computing (HPC) zu beschleunigen.
Über diese GPU-Instanzen, die von NVIDIA-, AMD- und Intel-GPUs unterstützt werden, ist es möglich, auf die CUDA- und cuDNN-Bibliotheken zuzugreifen, die häufig für GPU-beschleunigtes Computing verwendet werden.
Aufgrund von Maschinenmodifikationen, flexibler Preisgestaltung und einer großen Auswahl an GPU-Möglichkeiten könnte HPC produktiver sein.
Darüber hinaus könnte es Ihnen helfen, Ihre Arbeitsbelastung zu verringern. Zu den GPUs, die sie anbieten, gehören NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 und P100. Nur eine kleine Anzahl von Zonen, die über verschiedene Orte verteilt sind, haben Zugriff auf die GPUs.
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Die Kosten variieren je nach Region, ausgewählter GPU und Maschinentyp. Für den NVIDIA A100 beginnen die Preise bei 3.93 $ pro GPU.
8. NVIDIA-GPU-Cloud
Die NVIDIA GPU Cloud (NGC) ist eine Cloud-basierte Plattform, die Benutzern Zugriff auf eine Vielzahl von GPU-beschleunigter Software wie Visualisierungstools, HPC-Programme und tiefe Lernen Frameworks.
Entwickler, Datenwissenschaftler, und Forscher können jetzt dank NGC die Rechenleistung von NVIDIA-GPUs problemlos in der Cloud nutzen, ohne sich um die Infrastruktur oder den Unterhalt kümmern zu müssen, die für den Betrieb ihrer Apps erforderlich sind.
Eine Bibliothek vorkonfigurierter Software-Container ist in NGC enthalten und kann schnell auf einer Reihe von bereitgestellt werden Cloud Computing Infrastrukturen, einschließlich Amazon Web Services, Google Cloud Platform und Microsoft Azure.
Der Zugriff auf NGC ermöglicht Benutzern auch den Zugriff auf die Deep-Learning-Plattform von NVIDIA, die eine Reihe von Programmen und Ressourcen zum Erstellen und Implementieren von Deep-Learning-Modellen enthält, darunter TensorRT, cuDNN und CUDA-X AI.
AnzeigenPreise
Abhängig von den spezifischen Diensten und Ressourcen, die Sie verwenden, ändert sich der Preis der NVIDIA GPU Cloud (NGC). Während bestimmte NGC-Dienste, wie der Deep-Learning-Software-Stack, kostenlos genutzt werden können, können andere, wie die HPC-Anwendungscontainer, einen Preis verlangen. Bitte beachten Sie den NGC-Katalog.
9. Lambda-GPU-Cloud
Lambda bietet Cloud-GPU-Instanzen für Deep-Learning-Modelltraining und Skalierbarkeit von einem einzelnen physischen Computer auf viele virtuelle Maschinen.
Greifen Sie vom Dashboard aus sofort auf die spezialisierten Funktionen jeder Maschine zu Jupyter Notizbuch Programmierumgebung. Verwenden Sie für den direkten Zugriff SSH direkt mit einem der SSH-Schlüssel oder verbinden Sie sich über das Webterminal auf dem Cloud-Dashboard.
Jede Instanz unterstützt maximal 10 Gbit/s Inter-Node-Konnektivität, was ein verteiltes Training mit Frameworks wie Horovod ermöglicht.
Das Hochskalieren der Anzahl von GPUs auf einer oder mehreren Instanzen kann die Modelloptimierung beschleunigen. Die Plattform unterstützt GPU-Instanzen von NVIDIA RTX 6000, Quadro RTX 6000 und Tesla V100s.
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Die Preise beginnen bei 1.10 $/Stunde für NVIDIA A100.
10 IBM Cloud-GPU
Die IBM Cloud GPU nutzt ein weltweit verteiltes Netzwerk von Rechenzentren, um flexible Serverauswahlverfahren und reibungslose Konnektivität mit der IBM Cloud-Architektur, APIs und Anwendungen anzubieten.
Mit Intel Xeon 4210-, Xeon 5218- und Xeon 6248-GPU-Instanzen bietet es die Bare-Metal-Server-GPU-Option.
Sie können leistungsstarke, latenzempfindliche, spezialisierte und konventionelle Workloads mithilfe von Bare-Metal-Instanzen direkt auf Serverhardware ausführen, genau wie sie es mit lokalen GPUs könnten.
Für ihre Bare-Metal-Server-Option bieten sie auch Instanzen mit NVIDIA T4-GPUs und Intel Xeon-Prozessoren mit bis zu 40 Kernen sowie Instanzen für ihre virtuellen Server-Alternativen mit NVIDIA V100- und P100-Modellen an.
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Die Preise beginnen bei 514 $/Monat für Intel Xeon4110.
Zusammenfassung
Schließlich sind die besten Cloud-GPU-Dienste für KI diejenigen, die starke GPU-Ressourcen, anpassbare Preisoptionen und einfache Skalierung bieten.
Alle Unternehmen, die GPU-Instanzen für KI-Workloads anbieten – AWS, NVIDIA, IBM und GCP – verfügen über hervorragende Produktlinien in Bezug auf Leistung und Funktionalität.
Die beste Option wird letztendlich von Ihren individuellen Anforderungen, finanziellen Einschränkungen, der bereits vorhandenen Infrastruktur und den Präferenzen des Anbieters bestimmt.
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