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Le GPU cloud sono molto richieste con l'emergere di nuove tecnologie come il deep learning, l'intelligenza artificiale e il machine learning.
Le GPU (Graphics Processing Units) sono processori specializzati realizzati per gestire gli enormi set di dati e i complessi calcoli necessari per attività come la computer grafica e i giochi. Ora sono cruciali per il campo di intelligenza artificiale Anche (AI), però, ultimamente.
Le CPU tradizionali (Central Processing Unit) non sono in grado di soddisfare la domanda poiché i modelli di intelligenza artificiale richiedono una quantità significativa di potenza di calcolo per l'addestramento e l'esecuzione.
D'altra parte, poiché sono costruite per supportare l'elaborazione parallela, le GPU sono più efficaci nella gestione degli enormi volumi di dati e dei complessi calcoli necessari per le operazioni di intelligenza artificiale.
Se sei nel settore della tecnologia, devi aver sentito parlare dei servizi GPU cloud. Per quelli che non seguiranno.
Un servizio basato su cloud che offre agli utenti l'accesso online a potenti risorse GPU è noto come servizio GPU cloud per AI. Invece di dover acquistare e mantenere il proprio hardware GPU, questi servizi consentono ai clienti di noleggiare le risorse GPU secondo necessità.
Ciò rende fattibile per le persone e le organizzazioni utilizzare la capacità di elaborazione delle GPU senza dover effettuare un investimento iniziale considerevole o pagare costi di manutenzione continua.
La maggior parte dei servizi GPU cloud per l'intelligenza artificiale fornisce un'ampia varietà di opzioni GPU, inclusi diversi modelli e configurazioni e la flessibilità di aumentare o diminuire le dimensioni secondo necessità. Ora puoi selezionare le risorse GPU ideali per i loro requisiti e progetti unici grazie a questo servizio.
Inoltre, i servizi sono spesso dotati di altre funzionalità, tra cui strumenti di rete, archiviazione e software per aiutare i clienti nei loro progetti di intelligenza artificiale. In questo post, esamineremo i migliori servizi GPU cloud per l'IA.
1. Linode
Linode offre GPU on demand per carichi di lavoro come elaborazione video, calcolo scientifico, machine learning, intelligenza artificiale e altri.
Fornisce macchine virtuali (VM) ottimizzate per GPU che funzionano su core NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor e RT e utilizza la funzionalità CUDA per eseguire apprendimento profondo, carichi di lavoro di ray tracing e calcoli complessi.
Trasformando la tua spesa in conto capitale in una spesa operativa, puoi sfruttare la capacità GPU di Linode GPU e il valore reale del cloud.
Inoltre, Linode ti libera dal doverti preoccupare dell'hardware in modo che tu possa concentrarti sulle tue abilità più forti.
Con le GPU Linode, ora è possibile utilizzarle per applicazioni sofisticate come lo streaming video, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico.
Inoltre, a seconda della quantità di potenza di elaborazione richiesta per i carichi di lavoro previsti, puoi ricevere fino a 4 schede per ogni istanza.
Prezzi
Il prezzo parte da $ 1.5/ora per il piano GPU RTX6000 dedicato. Inizia con Linode gratuitamente.
2. Vasta IA
Vast AI è un mercato globale in cui gli utenti possono noleggiare GPU poco costose da utilizzare nel calcolo ad alte prestazioni.
Riducono il costo delle attività computazionalmente pesanti consentendo agli host di affittare il proprio hardware GPU, consentendo agli utenti di utilizzare il proprio strumento di ricerca online per individuare i prezzi più economici per l'elaborazione in base alle proprie esigenze ed eseguire comandi o avviare connessioni SSH.
Forniscono istanze SSH, istanze Jupyter con la GUI di Jupyter o istanze di soli comandi e presentano un semplice Interfaccia utente.
Viene inoltre fornita una funzione per le prestazioni di deep learning (DLPerf), che prevede una stima delle prestazioni dell'attività di deep learning.
I sistemi utilizzati da Vast AI sono basati su Ubuntu e non offrono desktop remoti. Gestiscono anche istanze disponibili su richiesta a una tariffa specifica stabilita dall'host.
Prezzi
Il prezzo parte da $ 0.80/ora per 4x RTX A6000.
3. AWS e Nvidia
Insieme, AWS e NVIDIA forniscono costantemente soluzioni basate su GPU convenienti, adattabili e potenti.
Include istanze Amazon EC2 basate su GPU NVIDIA e servizi come AWS IoT Greengrass che si installa con i moduli NVIDIA Jetson Nano.
Per workstation virtuali, machine learning (ML), servizi Internet of Things (IoT) e calcolo ad alte prestazioni, gli utenti utilizzano AWS e NVIDIA. Le prestazioni scalabili sono fornite dalle GPU NVIDIA che alimentano le istanze Amazon EC2.
Inoltre, utilizza AWS IoT Greengrass per connettere i dispositivi edge basati su NVIDIA ai servizi cloud AWS.
Le istanze P2d di Amazon EC4 sono alimentate da GPU NVIDIA A100 Tensor Core, che forniscono la rete con la latenza più bassa del settore e il throughput più elevato.
Analogamente, ci sono altre diverse istanze disponibili per determinate circostanze, come Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4, ecc.
Prezzi
Puoi richiedere una prova gratuita e contattare il fornitore per i suoi prezzi.
4. NUCLEO di Paperspace
Un CORE è una piattaforma GPU cloud completamente gestita creata da Paperspace che fornisce un'elaborazione semplice, conveniente e accelerata per una varietà di applicazioni.
Utilizza l'infrastruttura di elaborazione accelerata all'avanguardia fornita da Paperspace CORE per velocizzare i processi organizzativi. Per un rapido onboarding, strumenti collaborativi e applicazioni desktop per Mac, Linux e Windows, offre un'interfaccia intuitiva e semplice.
Usalo per eseguire programmi impegnativi su una quantità infinita di potenza di elaborazione. CORE offre una rete superveloce, provisioning rapido, supporto per app 3D e un'API completa per l'accesso programmatico.
Con una GUI intuitiva e facile da usare, ottieni un quadro completo della tua infrastruttura in un'unica posizione.
Inoltre, ottieni un controllo eccellente grazie all'interfaccia di amministrazione di CORE, che offre potenti strumenti e ti consente di filtrare, ordinare, connettere o creare macchine, reti e utenti.
Prezzi
Il prezzo parte da $ 0.45/ora per la GPU M4000 dedicata.
5. Servizio GPU elastico Alibaba
Alibaba Elastic GPU Service (EGS) sfrutta la tecnologia GPU per offrire capacità di elaborazione potenti e parallele. Molte applicazioni, tra cui l'elaborazione video, la visualizzazione, il calcolo scientifico e il deep learning, sono adatte a questo scopo.
EGS utilizza una serie di GPU, tra cui AMD FirePro S7150, NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4 e NVIDIA Tesla P100.
Avrai accesso a vantaggi anche online servizi di inferenza di deep learning e formazione, identificazione del contenuto, riconoscimento di immagini e voce, codifica multimediale HD, videoconferenza, restauro di film sorgente e live 4K/8K HD.
Ottieni alternative come rendering video, finanza computazionale, previsione climatica, simulazione di collisioni, ingegneria genetica, editing non lineare, applicazioni per l'istruzione a distanza e progettazione ingegneristica.
Prezzi
Offre una prova gratuita e un piano di abbonamento con pagamento in base al consumo, il che significa che solo le istanze o le GPU che utilizzi.
6. Genesi Cloud
Genesis Cloud offre una piattaforma GPU cloud altamente conveniente. Stanno lavorando in collaborazione con diversi data center efficaci in tutto il mondo per fornire un'ampia varietà di applicazioni.
Genesis Cloud offre un'ampia gamma di funzioni utili senza costi aggiuntivi, tra cui istantanee per il backup del lavoro, gruppi di sicurezza per il traffico di rete, volumi di archiviazione per set di dati di grandi dimensioni, FastAI, PyTorch, immagini preimpostate e un'API TensorFlow pubblica.
Velocizzano il calcolo con l'aiuto delle tecnologie NVIDIA GeForce RTX 3090, RTX 3080, RTX 3060 Ti e GTX 1080 Ti nelle loro istanze GPU cloud.
Puoi utilizzare la potenza del GPU Computing per produrre film animati o allenarti reti neurali.
Prezzi
Il prezzo parte da $ 1.30/ora per NVIDIA® GeForce™ RTX 3090.
7. Gpu di Google Cloud
Google Cloud Platform (GCP) offre una serie di istanze GPU che possono essere utilizzate per velocizzare processi come machine learning, deep learning e High-Performance Computing (HPC).
Attraverso queste istanze GPU, che sono supportate da GPU NVIDIA, AMD e Intel, è possibile accedere alle librerie CUDA e cuDNN, che vengono spesso utilizzate per l'elaborazione con accelerazione GPU.
A causa delle modifiche alla macchina, dei prezzi flessibili e di un'ampia gamma di possibilità di GPU, l'HPC potrebbe essere più produttivo.
Inoltre, potrebbe aiutarti ad alleggerire il tuo carico di lavoro. Tra le GPU fornite ci sono NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 e P100. Solo un piccolo numero di zone sparse in luoghi diversi ha accesso alle GPU.
Prezzi
Il costo varia in base alla regione, alla GPU selezionata e al tipo di macchina. Per NVIDIA A100, i prezzi partono da $ 3.93 per GPU.
8. Nvidia GPU Cloud
NVIDIA GPU Cloud (NGC) è una piattaforma basata su cloud che offre agli utenti l'accesso a una varietà di software con accelerazione GPU, come strumenti di visualizzazione, programmi HPC e apprendimento profondo quadri.
Sviluppatori, data scientiste i ricercatori possono ora utilizzare facilmente la potenza di calcolo delle GPU NVIDIA nel cloud senza doversi preoccupare dell'infrastruttura o della manutenzione necessaria per far funzionare le proprie app grazie a NGC.
Una libreria di contenitori software preconfigurati è inclusa in NGC e può essere implementata rapidamente su un numero di il cloud computing infrastrutture, tra cui Amazon Web Services, Google Cloud Platform e Microsoft Azure.
L'accesso a NGC offre inoltre agli utenti l'accesso alla piattaforma di deep learning di NVIDIA, che viene fornita con una serie di programmi e risorse per la creazione e l'implementazione di modelli di deep learning, tra cui TensorRT, cuDNN e CUDA-X AI.
Prezzi
A seconda dei servizi e delle risorse specifici che utilizzi, il prezzo di NVIDIA GPU Cloud (NGC) cambia. Mentre alcuni servizi NGC, come lo stack software di deep learning, sono gratuiti, altri, come i contenitori di applicazioni HPC, possono richiedere un prezzo. Fare riferimento al catalogo NGC.
9. LambdaGPU Cloud
Lambda fornisce istanze GPU cloud per l'addestramento del modello di deep learning e la scalabilità da un singolo computer fisico a molte macchine virtuali.
Dalla dashboard accedi immediatamente alle specialità di ogni macchina Notebook Jupyter ambiente di programmazione. Per l'accesso diretto, usa SSH direttamente con una delle chiavi SSH o connettiti tramite il Web Terminal sulla dashboard cloud.
Ogni istanza supporta un massimo di 10 Gbps di connettività tra i nodi, consentendo l'addestramento distribuito utilizzando framework come Horovod.
Aumentare il numero di GPU su una o più istanze può aiutare ad accelerare l'ottimizzazione del modello. La piattaforma supporta le istanze GPU di NVIDIA RTX 6000, Quadro RTX 6000 e Tesla V100s.
Prezzi
Il prezzo parte da $ 1.10/ora per NVIDIA A100.
10 GPU IBM Cloud
La GPU IBM Cloud utilizza una rete di data center dislocata a livello globale per offrire procedure flessibili di selezione dei server e una connettività fluida con l'architettura, le API e le applicazioni cloud IBM.
Con le istanze GPU Intel Xeon 4210, Xeon 5218 e Xeon 6248, offre l'opzione GPU server bare-metal.
Puoi eseguire carichi di lavoro ad alte prestazioni, sensibili alla latenza, specializzati e convenzionali direttamente sull'hardware del server utilizzando istanze bare metal, proprio come potrebbero fare con le GPU on-premise.
Per la loro opzione server bare-metal, forniscono anche istanze con GPU NVIDIA T4 e processori Intel Xeon con un massimo di 40 core, nonché istanze per le loro alternative di server virtuali con i modelli NVIDIA V100 e P100.
Prezzi
Il prezzo parte da $514/mese per Intel Xeon4110.
Conclusione
Infine, i migliori servizi GPU cloud per l'intelligenza artificiale sono quelli che offrono solide risorse GPU, scelte di prezzo adattabili e scalabilità semplice.
Tutte le aziende che forniscono istanze GPU per carichi di lavoro AI (AWS, NVIDIA, IBM e GCP) dispongono di linee di prodotti eccellenti in termini di prestazioni e funzionalità.
L'opzione migliore è determinata in ultima analisi dai requisiti unici, dai vincoli finanziari, dall'infrastruttura già in atto e dalle preferenze del fornitore.
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