2023 年最佳的云 GPU 服務(wù)
那些需要額外的計算資源來(lái)加速計算過(guò)程的人可以考慮購買(mǎi)云 GPU 服務(wù),它代表「圖形處理單元」。但是什么是云 GPU,您如何選擇最適合您需求的服務(wù)?
本文引用地址:http://dyxdggzs.com/article/202305/446567.htm在云 GPU 方面,市場(chǎng)提供了許多可能性,幾乎適用于所有預算。
什么是云圖形處理器
近年來(lái),深度學(xué)習技術(shù)、圖形渲染等數字領(lǐng)域的創(chuàng )新領(lǐng)域有了長(cháng)足的進(jìn)步。這導致對應用程序的速度、準確性和分辨率的要求越來(lái)越高。這些升級主要是由于新的計算資源的可用性,能夠運行大規模流程并處理要求苛刻的工作負載。
例如,現代視頻游戲需要更多的存儲容量來(lái)處理復雜的視覺(jué)效果,例如高清圖像和后臺操作。這也已成為確保用戶(hù)滿(mǎn)意的游戲體驗的必要條件。因此,視頻游戲開(kāi)始需要更高的處理速度。從本質(zhì)上講,今天的應用程序需要更多的計算資源才能執行必要的操作。
CPU(「中央處理器」)的發(fā)展和處理器架構的發(fā)展對于實(shí)現目標(即必要的計算速度)至關(guān)重要。然而,對于更復雜的操作,已經(jīng)開(kāi)發(fā)出可以更高效、更快速地處理的技術(shù):GPU。
GPU 是微處理器,它使用并行處理功能和增加的內存帶寬來(lái)執行專(zhuān)用任務(wù),例如加速圖形創(chuàng )建和同步計算。它們已成為許多應用所需的處理所必需的,例如游戲、3D 成像、視頻編輯、加密挖掘和機器學(xué)習。與 CPU 相比,GPU 在執行復雜計算方面更快、更高效。
云 GPU 的優(yōu)勢
雖然一些用戶(hù)選擇使用「本地」GPU(即通過(guò)本地計算機安裝和管理),但云 GPU(通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)連接遠程訪(fǎng)問(wèn))的普及程度越來(lái)越高。事實(shí)上,擁有本地 GPU 通常需要前期費用和時(shí)間來(lái)進(jìn)行自定義安裝、管理、維護和任何更新。相反,從這個(gè)角度來(lái)看,云 GPU 提供了已經(jīng)結構化的服務(wù),因此非常有利,因為:
安裝和管理不需要精細的技術(shù)操作;
提供使用 GPU 的所有服務(wù);
簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)運營(yíng)并提高生產(chǎn)力;
他們的服務(wù)費是負擔得起的。
但云 GPU 還提供其他優(yōu)勢,例如數據遷移、可訪(fǎng)問(wèn)性、集成、存儲、安全性、更新、可擴展性、協(xié)作、控制以及對高效、無(wú)壓力計算的支持。
如何選擇最佳的云 GPU 服務(wù)
許多用戶(hù)想知道哪種 GPU 適合他們的業(yè)務(wù)。然而,必須說(shuō),沒(méi)有單一的答案:這取決于每個(gè)人的需要。一旦你明確了你要找的東西,你需要評估幾個(gè)因素,這些因素直接影響每個(gè)服務(wù)提供的元素。
例如,對于深度學(xué)習操作,云 GPU 平臺的選擇應取決于服務(wù),基礎架構,設計,提供的客戶(hù)支持的規格,當然還有定價(jià)。選擇特定計劃取決于您打算如何使用它、數據大小、預算和工作負載。
選擇可能非常困難,尤其是在市場(chǎng)上越來(lái)越流行的云平臺和計劃的情況下。因此,了解什么是最好的服務(wù),對于最猶豫不決的人來(lái)說(shuō),可以有很大的幫助。
定價(jià):GPU 云服務(wù)的成本是多少
正如預期的那樣,云 GPU 市場(chǎng)尤其多樣化。但是,當談到基于物有所值的最佳 GPU 時(shí),首先想到的是 Seeweb。該公司的產(chǎn)品為人工智能和機器學(xué)習提供云 GPU,基于英偉達 Quadro RTX A6000,RTX6000 A30。有專(zhuān)用硬件、開(kāi)箱即用的云集成堆棧、IaC 支持、99.90% 保證正常運行時(shí)間和 24/7 全天候技術(shù)支持,一年 365 天。
至于計費,這是基于小時(shí)消耗模型。創(chuàng )建服務(wù)器后,將根據實(shí)際使用情況計算實(shí)例的使用量,成本取決于云服務(wù)器的類(lèi)型,在 60 到 70 美分/小時(shí)之間。
云 GPU 的范圍
正如預期的那樣,GPU 云服務(wù)器代表一種提供高水平計算能力的云計算資源,從而可以通過(guò)使用高性能圖形處理器執行復雜的計算。例如,如果您需要訓練算法或管理大型并行任務(wù),則完全基于多核 CPU 的方法可能無(wú)效,因為它無(wú)法保證與強大的顯卡提供的性能相當,適用于支持基于人工智能的項目。
特別是對于 AI 驅動(dòng)的推理任務(wù)和傳統計算,使用云 GPU 可以讓您安全地加速工作負載,有效地處理并行且要求苛刻的任務(wù)。高內存帶寬和低功耗也有助于創(chuàng )建彈性、性能穩定的數據中心。
使用 GPU 服務(wù)器(例如 Seeweb 的 GPU 云服務(wù)器)在不同的系統中可能是有利的。例如,在計算機視覺(jué)領(lǐng)域,它再現了人類(lèi)使用人工智能和機器學(xué)習算法識別和分類(lèi)圖像的能力。雖然人工智能允許計算機「思考」和「推理」,但計算機視覺(jué)允許它們「看到」「觀(guān)察」和「理解」。該技術(shù)用于許多領(lǐng)域,包括面部識別、醫學(xué)圖像分割和圖像編輯。
GPU 服務(wù)器還可用于執行復雜的財務(wù)計算、訓練深度學(xué)習模型、處理大量數據以構建預測算法、產(chǎn)品質(zhì)量控制和科學(xué)研究。通常,GPU 服務(wù)器可以在使用機器學(xué)習,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化,機器人化,實(shí)時(shí)執行多個(gè)任務(wù)和數據管理的每個(gè)行業(yè)中找到應用。
云 GPU、深度學(xué)習和人工智能
隨著(zhù)深度學(xué)習和人工智能等新興技術(shù)的到來(lái),云 GPU 的需求量很大。深度學(xué)習模型用于處理大型數據集或高度計算過(guò)程。另一方面,GPU 旨在同時(shí)執行并行或多個(gè)計算的計算,并可以利用深度學(xué)習模型的功能來(lái)加速大型計算任務(wù)。
由于 GPU 具有許多內核,因此它們提供了出色的并行計算處理能力。它們還具有更多的內存帶寬來(lái)為深度學(xué)習系統(即那些基于在各個(gè)層中構建的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的系統,其中每一層負責計算下一層的值,以保證越來(lái)越完整的信息)。正因為如此,它們被廣泛用于訓練深度學(xué)習模型、渲染 CAD 模型、運行圖形豐富的視頻游戲等。
結論
如前所述,云 GPU 旨在提供最高水平的性能、速度、可擴展性和空間。它們是重要工作負載的理想選擇,可充分利用 AI、深度學(xué)習和大數據處理。
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