Qu’est-ce qu’un Cloud GPU ?
Un GPU cloud fournit un puissant traitement graphique sur Internet, offrant un calcul rapide et évolutif pour l'IA, l'apprentissage automatique, le rendu et des charges de travail à haute performance. Il élimine le besoin de matériel sur site et prend en charge des performances flexibles et à la demande pour une large gamme de tâches.
Comment fonctionne un GPU cloud ?
Un GPU cloud est essentiellement un processeur graphique distant qui peut être utilisé sur Internet pour améliorer les performances des charges de travail exigeantes. Au lieu d'acheter du matériel coûteux vous-même, vous utilisez simplement un fournisseur qui vous donne accès à des GPU puissants à la demande. C'est un moyen facile et abordable de donner à vos applications — en particulier les charges de travail plus lourdes comme les modèles d'IA, l'apprentissage automatique, ou le travail 3D — une puissance de calcul sérieuse sans acheter de matériel coûteux sur site.
Dans les coulisses, les GPU cloud fonctionnent en utilisant quelque chose appelé virtualisation GPU. Cela permet au fournisseur cloud de diviser les cartes GPU physiques en plusieurs pièces sécurisées et isolées, chaque pièce devenant sa propre "instance", avec sa propre mémoire et sa propre puissance de traitement. En conséquence, vous pouvez choisir la taille qui convient à votre charge de travail, que vous testiez à petite échelle ou que vous exécutiez des tâches d'entraînement plus exigeantes et évoluiez selon vos besoins.
Utiliser un GPU cloud est simple. Vous pouvez y accéder via des API, des tableaux de bord ou des outils d'automatisation, ce qui facilite l'intégration dans les pipelines existants. Avec les GPU cloud, vous pouvez gérer toutes vos tâches à distance — des modèles d'IA au rendu 3D et aux simulations à haute performance. Cette flexibilité est particulièrement utile lors de l'expérimentation avec différentes applications ou de la migration depuis des environnements plus anciens.
Une autre raison pour laquelle les GPU cloud sont particulièrement pratiques est leur capacité à se connecter facilement avec d'autres services de cloud computing. Vous pouvez les lier à un stockage en ligne, des outils de mise en réseau, ou même des plateformes multi-cloud pour construire des infrastructures d'IA flexibles qui évoluent au fur et à mesure que vos besoins changent. De nombreuses équipes préfèrent cette option car elle réduit le coût et la complexité d'achat, de maintenance et de mise à niveau du matériel physique. Et contrairement aux GPU sur site, les GPU cloud vous évitent les tracas liés à l'espace, à l'électricité, au refroidissement et aux coûts continus.
Comprendre les principales différences : Architecture CPU vs GPU
Les CPU et les GPU gèrent tous deux le traitement, mais ils sont construits pour des approches complètement différentes du calcul. Un CPU est bien adapté pour gérer une large gamme d'applications à usage général, traitant souvent des tâches qui nécessitent une logique séquentielle ou des instructions spécifiques. Un GPU, en revanche, brille lorsque vous avez besoin d'une puissance de traitement parallèle massive et est idéal pour les graphiques, les simulations, l'apprentissage automatique et les modèles d'IA qui reposent sur des milliers de petits calculs simultanés.
Voici un tableau simple pour décomposer les différences architecturales :
| Fonctionnalité | CPU | GPU |
| Conception des cœurs | Peu de cœurs haute performance conçus pour des tâches séquentielles | Des centaines ou des milliers de cœurs plus petits optimisés pour le traitement parallèle |
| Mieux adapté pour | Applications générales, gestion des systèmes et tâches lourdes en logique | IA, apprentissage automatique, rendu, simulations et charges de travail haute performance |
| Gestion de la mémoire | Accès à faible latence pour une prise de décision rapide | Mémoire à large bande passante pour de grands ensembles de données et modèles |
| Traitement | Exécute une ou quelques tâches complexes à la fois | Exécute des milliers de tâches légères simultanément |
| Flexibilité | Hautement adaptable pour des tâches informatiques variées | Hautement efficace pour des tâches répétitives et parallèles |
GPU cloud vs GPU physique
Cloud GPU
- Offre des performances à la demande avec des GPU évolutifs pour des charges de travail changeantes.
- Pas d'investissement matériel initial ni de coût de maintenance continu.
- Facile d'étendre la puissance de traitement pendant l'entraînement de l'IA, le rendu ou les grandes applications.
- S'intègre parfaitement aux environnements de cloud computing, aux outils d'automatisation et aux plateformes multi-cloud.
- Une alternative forte aux GPU sur site lorsque vous avez besoin de plus de flexibilité, d'une configuration plus rapide et de moins de frais généraux opérationnels.
GPU physique
- Propriété totale du matériel, mais ressources fixes et évolutivité limitée.
- Coûts à long terme plus élevés en raison de l'électricité, du refroidissement et des mises à niveau des composants.
- Nécessite une gestion manuelle de la sécurité, des correctifs et de la fiabilité de l'infrastructure.
- Mieux adapté à des exigences de charge de travail très spécifiques ou constantes où l'utilisation ne fluctue pas.
- Moins adaptable que les instances basées sur le cloud, en particulier pour les équipes exécutant des pipelines d'apprentissage automatique ou plusieurs modèles.
Avantages d'un GPU Cloud
Haute performance pour des charges de travail intensives en calcul
Les GPU Cloud offrent des performances solides et fiables pour des applications exigeantes telles que les modèles d'IA, l'apprentissage automatique, le rendu et les simulations. En accédant à des GPU puissants hébergés par un fournisseur de cloud, vous obtenez la puissance de traitement dont vous avez besoin sans mettre à niveau le matériel local.
Évolutivité à la demande :
À mesure que vos charges de travail augmentent — des tests de nouveaux modèles à la gestion des pics de traitement de données — vous pouvez faire évoluer les ressources GPU en quelques secondes. Ce niveau de flexibilité n'est tout simplement pas possible avec un équipement fixe sur site.
Efficacité des coûts et réduction de l'investissement matériel
Les GPU Cloud suppriment le coût initial des cartes physiques et les coûts continus de refroidissement, d'énergie et de maintenance. Vous ne payez que pour ce que vous utilisez, ce qui vous aide à budgétiser plus efficacement et facilite la comparaison des prix ou la planification d'une migration depuis une infrastructure plus ancienne.
Déploiement plus rapide et maintenance réduite
Puisque le fournisseur de cloud gère l'installation, les mises à jour et la sécurité, le déploiement est rapide et simple. Vous pouvez lancer des instances pour des tests, de la formation en IA ou des charges de travail plus lourdes sans aucune configuration physique, permettant aux équipes de se concentrer sur la création d'applications plutôt que sur la gestion du matériel.
Cas d'utilisation populaires pour le GPU Cloud
Charges de travail en IA et en apprentissage automatique
Les GPU cloud sont idéaux pour former des modèles d'IA et exécuter des expériences de ML nécessitant de fortes performances et un traitement rapide. Ils vous permettent de gérer de grands ensembles de données, de tester différentes architectures et de faire évoluer vos ressources à mesure que vos charges de travail augmentent, le tout sans acheter de matériel spécialisé.
Rendu 3D et applications intensives en graphismes
Les artistes, les designers et les développeurs utilisent des GPU cloud pour accélérer le rendu et les effets visuels. Avec des GPU puissants disponibles à la demande, vous pouvez réduire les temps d'attente, exécuter plusieurs projets à la fois et travailler de manière fluide sur différentes plateformes et environnements.
Calcul haute performance (HPC)
Pour la recherche scientifique, les simulations et d'autres tâches nécessitant beaucoup de calculs, les GPU cloud fournissent la puissance et l'évolutivité nécessaires pour traiter rapidement des calculs complexes. Ils constituent une option pratique pour les équipes qui souhaitent des performances fiables sans gérer leur propre infrastructure HPC.
Analyse de big data et simulations
Les GPU cloud excellent dans le traitement de volumes énormes de données, ce qui les rend utiles pour l'analyse, les prévisions et les simulations à grande échelle. En associant le traitement GPU à d'autres services de cloud computing, les organisations peuvent explorer des insights plus rapidement et adapter la capacité pour correspondre à l'utilisation de pointe.
Considérations de sécurité et de conformité
Les GPU cloud utilisent une forte isolation pour garder vos données, modèles et charges de travail séparés des autres locataires. La virtualisation garantit un traitement sécurisé sur chaque GPU, tandis que le fournisseur de cloud gère les correctifs et les mesures de protection sur l'infrastructure sous-jacente.
La plupart des plateformes suivent des normes de conformité reconnues, offrant cryptage, accès contrôlé et mise en réseau sécurisée à travers différents environnements. Cela vous aide à maintenir un service fiable et conforme tout en faisant évoluer les GPU, en migrant des charges de travail ou en intégrant des outils de cloud computing plus larges.
Comment choisir votre GPU cloud
Exigences de performance (mémoire, cœurs, puissance de traitement)
Commencez par faire correspondre la mémoire du GPU, le nombre de cœurs et la capacité de traitement à vos charges de travail. Les modèles d'IA, le rendu et l'apprentissage automatique nécessitent souvent des performances plus élevées et un matériel plus spécialisé, tandis que les applications plus légères peuvent fonctionner confortablement sur des instances plus petites.
Évolutivité et flexibilité pour des charges de travail changeantes
Si votre utilisation varie ou si vous prévoyez une croissance rapide, choisissez une configuration qui évolue facilement. Les GPU Cloud facilitent l'ajustement des ressources à la demande, offrant la flexibilité nécessaire pour des charges de travail évolutives, des tests ou des cycles de formation multi-étapes.
Évaluation des coûts et modèles de tarification
Comparez les prix en fonction de vos modèles d'utilisation réels. Certaines équipes préfèrent la facturation horaire ou mensuelle, tandis que d'autres bénéficient d'options réservées pour des niveaux de charge de travail prévisibles. Gardez un œil sur les coûts globaux, y compris le stockage et le trafic réseau, lors de la planification des mises à niveau ou des migrations.
Intégration avec l'infrastructure cloud existante
Assurez-vous que le GPU Cloud s'intègre parfaitement dans votre infrastructure actuelle, vos outils et vos pipelines de déploiement. Vous pouvez associer des instances GPU avec du stockage, des frameworks d'orchestration et d'autres services de cloud computing pour rationaliser les opérations.
Vitesse de mise en réseau et de transfert de données
Un réseau rapide est utile lors du déplacement de grands ensembles de données ou de l'exécution de modèles distribués. Recherchez des options à large bande, des liens à faible latence et une intégration fluide entre les plateformes et les environnements, en particulier pour l'infrastructure IA ou la formation multi-nœuds.
Support, fiabilité et SLA
Un support fiable et des SLA clairs aident à garantir la stabilité tout au long de votre cycle de vie de service. C'est important lors de l'exécution d'applications critiques, de la gestion de plusieurs pipelines ou de la dépendance à un fournisseur de cloud pour des opérations à long terme.
Mise en œuvre des GPU cloud avec OVHcloud
Instances GPU disponibles et configurations
OVHcloud fournit des instances GPU adaptées à tout, des expériences rapides aux grandes formations IA et aux charges de travail à haute performance. Vous pouvez choisir des configurations en fonction de la mémoire, des besoins de traitement ou des exigences spécifiques de vos applications, que ce soit pour l'apprentissage automatique, le rendu ou des modèles lourds en données.
Intégration API, automatisation et outils d'orchestration
Le déploiement et la mise à l'échelle sont simples grâce à l'accès API et aux outils d'automatisation. Cela vous permet de gérer les ressources de manière cohérente à travers différents environnements, rendant la migration et l'orchestration plus fluides lors du transfert de charges de travail vers des GPU cloud.
Meilleures pratiques pour maximiser la performance et l'efficacité des coûts
Pour le meilleur équilibre entre performance et coût, associez les types de GPU à votre charge de travail, surveillez l'utilisation et évitez la surprovisionnement. Associer les GPU cloud avec le stockage, le réseau et d'autres services de cloud computing aide à maintenir l'efficacité à mesure que vous développez l'infrastructure IA ou exécutez plusieurs modèles.
Accéder aux GPU cloud avec OVHcloud
OVHcloud propose des instances de GPU cloud évolutives, des prix prévisibles et une intégration facile avec des services de cloud computing plus larges, rendant simple l'exécution de modèles IA, de pipelines d'apprentissage automatique et d'autres charges de travail à haute performance sans gérer de matériel physique.
Instances de GPU
Découvrez des instances de GPU flexibles et à la demande conçues pour l'entraînement IA, le rendu et les applications gourmandes en calcul. Choisissez parmi plusieurs configurations optimisées pour la mémoire, la puissance de traitement et les charges de travail avancées, afin de pouvoir lancer des projets rapidement et évoluer sans effort à travers les environnements avec la performance solide dont vous avez besoin.
Serveurs dédiés GPU
Exécutez des tâches d'entraînement IA et intensives en calcul sur des serveurs dédiés GPU conçus pour un contrôle et une performance maximaux. Avec un accès exclusif à un matériel GPU puissant et une personnalisation complète de votre environnement, vous pouvez pousser de grands modèles, gérer des pipelines complexes et évoluer en toute confiance du test à la production.
Solutions haute performance
Accédez à des options de calcul spécialisées pour les simulations, l'analytique, les tâches HPC et les charges de travail intensives en données. Ces solutions offrent une performance cohérente, s'intègrent parfaitement avec les ressources GPU et serveurs dédiés, et fournissent une base fiable pour des projets complexes en plusieurs étapes. Vous pouvez les comparer par cas d'utilisation pour trouver celui qui correspond le mieux à vos besoins.