O que é um GPU Cloud?
Uma GPU cloud fornece um poderoso processamento gráfico através da Internet, oferecendo uma computação rápida e escalável para inteligência artificial, machine learning, rendering e cargas de trabalho de alto desempenho. Elimina a necessidade de hardware no local e suporta um desempenho flexível e a pedido numa vasta gama de tarefas.
Como funciona uma GPU cloud?
Uma GPU cloud é essencialmente um processador gráfico remoto que pode ser utilizado através da Internet para melhorar o desempenho das cargas de trabalho mais exigentes. Em vez de adquirir por si próprio um hardware dispendioso, basta utilizar um fornecedor que lhe permita aceder a GPU fortes a pedido. É uma forma fácil e económica de oferecer às suas aplicações — especialmente cargas de trabalho mais pesadas, como modelos de IA, machine learning ou trabalhos 3D — uma grande potência de cálculo, sem comprar equipamentos on-premises dispendiosos.
Nos bastidores, as GPUs cloud funcionam através de algo chamado virtualização GPU. Isto permite que o fornecedor cloud divida as placas GPU físicas em várias peças isoladas e seguras, tornando cada uma delas a sua própria "instância", com a sua própria memória e potência de processamento. Consequentemente, pode escolher o tamanho que melhor se adequa à sua carga de trabalho, quer esteja a fazer testes em pequena escala ou a executar tarefas de formação mais exigentes e escalabilidade conforme necessário.
A utilização de uma GPU cloud é muito simples. Pode aceder ao mesmo através de APIs, dashboards ou ferramentas de automatização, o que facilita a integração nos pipelines existentes. Graças às GPU cloud, pode gerir todas as suas tarefas de forma remota, desde modelos de IA até à renderização 3D e simulações de alto desempenho. Esta flexibilidade é particularmente útil quando se experimenta diferentes aplicações ou quando se migra de ambientes mais antigos.
Outra razão pela qual as GPUs cloud são especialmente úteis é a facilidade com que se ligam a outros serviços de cloud computing. Pode associá-las a armazenamento online, ferramentas de rede ou até plataformas multicloud para criar uma infraestrutura IA flexível, escalável em função das suas necessidades. Muitas equipas preferem esta opção porque reduz o custo e a complexidade da compra, manutenção e atualização de hardware físico. Ao contrário das GPU no local, as GPU cloud poupam-lhe a dificuldade de gerir o espaço, a eletricidade, o arrefecimento e os custos correntes.
Compreender as principais diferenças: Arquitetura CPU vs GPU
Tanto as CPU como as GPU processam o processamento, mas são concebidas para abordagens completamente diferentes à computação. Uma CPU é adequada para processar uma vasta gama de aplicações de utilização geral, muitas vezes tratando de tarefas que requerem lógica sequencial ou instruções específicas. Por outro lado, a GPU brilha quando é necessária uma enorme potência de processamento paralelo, sendo ideal para gráficos, simulações, machine learning e modelos de IA que contam com milhares de pequenos cálculos simultâneos.
Aqui está uma tabela simples para decompor as diferenças arquitetónicas:
| Funcionalidade | CPU | GPU |
| Design de núcleo | Poucos núcleos de alto desempenho construídos para tarefas sequenciais | Centenas ou milhares de núcleos mais pequenos otimizados para um processamento paralelo |
| Ideal para: | Aplicações de utilização geral, gestão do sistema e tarefas lógicas | IA, machine learning, rendering, simulações e cargas de trabalho de alto desempenho |
| Tratamento da memória | Acesso de baixa latência para uma tomada de decisões rápida | Memória de elevada largura de banda para grandes conjuntos de dados e modelos |
| Processamento | Executa uma ou algumas tarefas complexas de cada vez | Executa milhares de tarefas simples em simultâneo |
| Flexibilidade | Altamente adaptável para diversas tarefas informáticas | Altamente eficiente para tarefas repetitivas e paralelas |
GPU cloud vs GPU física
GPU cloud
- Oferece um desempenho a pedido com GPU escaláveis para cargas de trabalho variáveis.
- Sem investimento inicial em hardware ou custos de manutenção contínuos.
- Fácil de expandir a potência de processamento durante o AI Training, a renderização ou grandes aplicações.
- Integra-se perfeitamente nos ambientes de cloud computing, nas ferramentas de automatização e nas plataformas multicloud.
- Uma alternativa robusta à GPU no local quando precisa de mais flexibilidade, de uma configuração mais rápida e de menos custos operacionais.
GPU Física
- Propriedade total do hardware, mas recursos fixos e escalabilidade limitada.
- Custos a longo prazo mais elevados devido a atualizações de eletricidade, arrefecimento e componentes.
- Requer gestão manual de segurança, correções e fiabilidade de infraestrutura.
- Mais adaptado a requisitos de carga de trabalho muito específicos ou constantes, nos casos em que a utilização não varia.
- Menos adaptável do que as instâncias baseadas na cloud, especialmente para as equipas que executam pipelines de machine learning ou múltiplos modelos.
Vantagens de uma GPU cloud
Alto desempenho para cargas de trabalho de cálculo intensivo
As GPU cloud oferecem um desempenho forte e fiável para aplicações exigentes, como modelos de IA, machine learning, rendering e simulações. Ao aceder a potentes GPU alojadas por um fornecedor cloud, obtém a potência de processamento de que precisa sem atualizar o hardware local.
Escalabilidade a pedido:
À medida que as suas cargas de trabalho crescem — desde o teste de novos modelos até à resolução de explosões no processamento de dados — pode fazer evoluir os recursos da GPU em apenas alguns segundos. Este nível de flexibilidade simplesmente não é possível com equipamentos fixos no local.
Relação custo/eficácia e menor investimento em hardware
As GPU cloud eliminam o custo inicial das placas físicas e os custos contínuos de arrefecimento, energia e manutenção. Só paga aquilo que utiliza, ajudando-o a orçamentar de forma mais eficiente e facilitando a comparação de preços ou o planeamento de uma migração a partir de uma infraestrutura mais antiga.
Implementação mais rápida e manutenção reduzida
Uma vez que o fornecedor cloud gere a instalação, as atualizações e a segurança, a implementação é rápida e simples. Pode lançar instâncias para testes, treino de IA ou cargas de trabalho mais pesadas sem qualquer configuração física, permitindo que as equipas se concentrem na criação de aplicações em vez de gerir o hardware
Casos de uso populares para GPU Cloud
Cargas de trabalho de IA e machine learning
As GPU cloud são ideais para treinar modelos de IA e executar experiências de ML que necessitam de um desempenho forte e de um processamento rápido. Permitem-lhe gerir grandes conjuntos de dados, testar diferentes arquiteturas e escalar os seus recursos à medida que as suas cargas de trabalho crescem — tudo isto sem comprar hardware especializado.
Renderização 3D e aplicações com uso intensivo de gráficos
Artistas, designers e desenvolvedores usam GPUs cloud para acelerar a renderização e efeitos visuais. Com GPU potentes disponíveis a pedido, pode reduzir os tempos de espera, executar múltiplos projetos em simultâneo e trabalhar sem problemas em várias plataformas e ambientes.
High Performance Computing (HPC)
Para a investigação científica, simulações e outras tarefas informáticas pesadas, as GPU cloud oferecem a potência e a escalabilidade necessárias para processar cálculos complexos rapidamente. Trata-se de uma opção prática para as equipas que pretendem um desempenho fiável sem gerirem a sua própria infraestrutura HPC.
Análise e simulações de Big Data
As GPU cloud destacam-se no tratamento de grandes volumes de dados, o que as torna úteis para análises, previsões e simulações em larga escala. Ao associar o processamento GPU a outros serviços de cloud computing, as organizações podem explorar informações de forma mais rápida e adaptar a capacidade para corresponder aos picos de utilização.
Considerações de segurança e conformidade
As GPU cloud utilizam um isolamento forte para manterem os seus dados, modelos e cargas de trabalho separados dos outros inquilinos. A virtualização garante um processamento seguro em cada GPU, enquanto o fornecedor cloud gere correções e medidas de proteção na infraestrutura subjacente.
A maioria das plataformas cumpre normas de conformidade reconhecidas, oferecendo encriptação, acesso controlado, bem como sistemas de rede seguros em diferentes ambientes. Isto ajuda-o a manter um serviço fiável e conforme, ao mesmo tempo que permite escalar GPU, migrar cargas de trabalho ou integrar-se em ferramentas informáticas cloud mais abrangentes.
Como escolher a sua GPU cloud
Requisitos de desempenho (memória, núcleos, potência de processamento)
Comece por fazer corresponder a memória, a contagem do núcleo e a capacidade de processamento da GPU às suas cargas de trabalho. Os modelos de IA, a renderização e o Machine Learning necessitam frequentemente de um desempenho mais elevado e de hardware mais especializado, ao passo que as aplicações mais leves podem ser facilmente executadas nas instâncias mais pequenas.
Escalabilidade e flexibilidade para alterações de cargas de trabalho
Se o seu uso varia ou se espera um crescimento rápido, escolha uma configuração que seja escalável facilmente. As GPU cloud simplificam o ajuste de recursos a pedido, oferecendo a flexibilidade necessária para a evolução das cargas de trabalho, testes ou ciclos de formação em várias etapas.
Avaliação de custos e modelos de preços
Compare os preços com base nos seus padrões de utilização reais. Algumas equipas preferem uma faturação à hora ou mensal, enquanto outras beneficiam de opções reservadas para níveis de carga de trabalho previsíveis. Acompanhe os custos gerais, incluindo o armazenamento e o tráfego de rede, no planeamento de atualizações ou migrações.
Integração com a infraestrutura cloud existente
Garanta que a GPU cloud se adapta facilmente à sua infraestrutura, ferramentas e pipelines de implementação atuais. As instâncias GPU podem ser combinadas com estruturas de armazenamento, de orquestração e outros serviços de cloud computing, de modo a facilitar as operações.
Velocidades de rede e transferência de dados
O funcionamento em rede rápido ajuda a mover grandes conjuntos de dados ou a executar modelos distribuídos. Procure opções de elevada largura de banda, ligações de baixa latência e uma integração fluida entre plataformas e ambientes, especialmente para a infraestrutura de IA ou o treino em vários nós.
Suporte, fiabilidade e SLA
O suporte fiável e a existência de SLA claros ajudam a garantir a estabilidade ao longo do ciclo de vida do serviço. Isto é importante quando se executam aplicações críticas, quando se gerem vários pipelines ou quando se depende de um fornecedor de cloud para operações a longo prazo.
Implementar GPUs cloud com a OVHcloud
Instâncias e configurações de GPU disponíveis
A OVHcloud oferece instâncias de GPU adaptadas a tudo, desde experiências rápidas a treino IA de grandes dimensões e cargas de trabalho de alto desempenho. Pode escolher configurações com base na memória, nas necessidades de processamento ou nos requisitos específicos das suas aplicações, seja para machine learning, rendering ou modelos com muitos dados.
Ferramentas de integração, automatização e orquestração da API
A implementação e a escalabilidade são fáceis graças ao acesso à API e às ferramentas de automatização. Estes permitem-lhe gerir os recursos de forma consistente em diferentes ambientes, simplificando a migração e a orquestração durante a transferência de cargas de trabalho para GPUs cloud.
Melhores práticas para maximizar o desempenho e a relação custo/eficácia
Para um melhor equilíbrio entre desempenho e custos, faça corresponder os tipos de GPU à sua carga de trabalho, monitorize a utilização e evite o sobreaprovisionamento. Ao associar as GPUs cloud com os serviços de armazenamento, de rede e outros serviços de cloud computing, poderá manter a eficiência à medida que expande a infraestrutura de IA ou executa vários modelos.
Aceder às GPU cloud com a OVHcloud
A OVHcloud oferece instâncias de GPU cloud escaláveis, preços previsíveis e uma fácil integração com serviços mais vastos de cloud computing, simplificando a execução de modelos de IA, pipelines de machine learning e outras cargas de trabalho de alto desempenho sem a gestão de hardware físico.
Instâncias GPU
Descubra instâncias de GPU flexíveis e a pedido concebidas para treino, apresentação e aplicações informáticas de IA intensiva. Escolha entre várias configurações otimizadas para memória, potência de processamento e cargas de trabalho avançadas, para que possa lançar projetos de forma rápida e escalar sem esforço em ambientes com o desempenho forte de que necessita.
Servidores dedicados GPU
Execute o AI Training e tarefas informáticas intensivas em servidores dedicados GPU concebidos para um máximo de controlo e desempenho. Com acesso exclusivo a um potente hardware GPU e uma personalização total do seu ambiente, pode optar por modelos de grande dimensão, gerir pipelines complexas e evoluir com confiança, desde o teste até à produção.
Soluções de alto desempenho
Aceda a opções de computação especializadas para simulações, análises, tarefas HPC e cargas de trabalho com uso intensivo de dados. Estas soluções oferecem um desempenho consistente, uma integração fluida com recursos de GPU e servidores dedicados, bem como uma base fiável para projetos complexos em várias etapas. Pode compará-los por caso de uso, de modo a encontrar o que melhor se adapta às suas necessidades.