Такі сервери надають можливість використовувати найсучасніші графічні прискорювачі без витрат на їх придбання та обслуговування, при цьому забезпечуючи гнучкість масштабування й оплату виключно за фактичне використання ресурсів. Компанії, які планують купити GPU сервер в хмарі, повинні враховувати не лише потужність обладнання, а й специфіку інфраструктури, сумісність із програмним забезпеченням та потенційне зростання навантажень.
Як вибрати підходящний хмарний GPU-сервер
Перший етап у процесі вибору сервера полягає в чіткому розумінні завдань, які він має виконувати. Для проєктів, пов’язаних із штучним інтелектом, які потребують навчання великих мовних моделей або обробки великих масивів зображень, оптимальними будуть сервери з графічними прискорювачами NVIDIA A100 або H100, що демонструють високу пропускну здатність та оптимізацію для сучасних фреймворків. У випадках рендерингу та графічних задач іноді достатньо карт середнього рівня, які є економічнішими та менш ресурсомісткими.
Критично важливо оцінити необхідний обсяг обчислювальних потужностей і уникнути переплат за зайві можливості. Надмірно потужні графічні процесори в проєкті, котрий не може їх повністю використовувати, простоюватимуть, що призведе до збільшення витрат. Тим не менш, варто також забезпечити можливість масштабування, щоб у разі зростання проекту можна було швидко підключити додаткові ресурси.
Необхідно також звернути увагу на сумісність сервера з бібліотеками та фреймворками, що застосовуються. Наявність оптимізації для CUDA, TensorRT або PyTorch може суттєво пришвидшити розробку та підвищити стабільність роботи. Тут важливо також задатися питанням досвідчених провайдерів, які можуть протестувати конфігурацію на реальних завданнях перед використанням.
Вибір конфігурації
Обертаючи конфігурацію хмарного GPU-сервера, слід враховувати баланс між графічним прискорювачем, процесором, оперативною пам’яттю та системою зберігання даних. Потужний графічний процесор без достатньої підтримки від CPU або повільного зберігання не зможе реалізувати свій потенціал. Для завдань, пов’язаних із штучним інтелектом та аналізом великих даних, рекомендується використовувати сучасні багатоядерні процесори, великий обсяг оперативної пам’яті та швидкі NVMe-накопичувачі.
Модель графічного процесора має бути підібрана відповідно до типу обчислень. Наприклад, GPU на архітектурі NVIDIA Hopper демонструють чудові результати в тензорних операціях та роботі з трансформерними моделями. Також важливо враховувати параметри, такі як енергоспоживання та тепловиділення обладнання в дата-центрі. Високопродуктивні графічні прискорювачі потребують відповідних систем охолодження, тому надійний хмарний провайдер має забезпечити їх стабільну роботу цілодобово.
Де придбати та як розгорнути сервер GPU в хмарі
Вибір постачальника хмарного GPU-сервера є не менш важливим, ніж вибір конфігурації. Важливими є як ціна, так і надійність провайдера, швидкість підключення, підтримка під час налаштування та наявність SLA (гарантій рівня сервісу). Компанії на кшталт De Novo мають успішний досвід у впровадженні хмарних GPU для клієнтів з високими вимогами до захисту даних та доступності, що підтверджує значимість досвіду та репутації постачальника.
Після вибору провайдера важливо визначити архітектуру розгортання. Хмарний сервер GPU можна інтегрувати в існуючу інфраструктуру компанії через VPN або виділені канали зв’язку, забезпечуючи безпечний та швидкий доступ до ресурсів. Це особливо важливо під час роботи з конфіденційними даними. Перед масштабним використанням рекомендується провести пілотний запуск. Це допоможе протестувати продуктивність, оцінити стабільність та виявити можливі вузькі місця. На цьому етапі можна налаштувати параметри конфігурації та оптимізувати витрати, щоб уникнути переплат за зайві ресурси.
