10 лепшых воблачных графічных платформ для штучнага інтэлекту і вялікай працоўнай нагрузкі

З з’яўленнем новых тэхналогій, такіх як глыбокае навучанне, AI і ML, воблачныя графічныя працэсары карыстаюцца вялікім попытам.

Калі ваша арганізацыя мае справу з 3D-візуалізацыяй, машынным навучаннем (ML), штучным інтэлектам (AI) або нейкім цяжкім вылічэннем, тое, як вы выконваеце вылічэнні GPU, мае вялікае значэнне.

Традыцыйна мадэлі глыбокага навучання ў арганізацыях займалі шмат часу для навучання і выканання вылічальных задач. Раней гэта забівала іх час, дарагога каштавала, стварала праблемы з захоўваннем і месцам, зніжаючы прадукцыйнасць.

Графічныя працэсары новага часу распрацаваны, каб вырашыць гэтую праблему. Яны прапануюць высокую эфектыўнасць для выканання цяжкіх вылічэнняў і больш хуткае навучанне для вашых мадэляў штучнага інтэлекту адначасова.

Згодна з даследаваннем Indigo, графічныя працэсары могуць прапанаваць У 250 разоў хутчэй прадукцыйнасць, чым працэсары, падчас навучання нейронных сетак, звязаных з глыбокім навучаннем.

І з развіццём воблачных вылічэнняў цяпер у нас ёсць воблачныя графічныя працэсары, якія змяняюць свет навукі аб даных і іншых новых тэхналогій, прапаноўваючы яшчэ больш высокую прадукцыйнасць, простае абслугоўванне, зніжэнне кошту, хуткае маштабаванне і эканомію часу.

Гэты артыкул пазнаёміць вас з канцэпцыямі воблачнага графічнага працэсара, яго суадносінай з штучным інтэлектам, машынабудаваннем, глыбокім навучаннем і некаторымі з лепшых платформаў воблачнага графічнага працэсара, якія можна знайсці для разгортвання вашага пераважнага воблачнага графічнага працэсара.

Давайце пачнем!

Што такое воблачны графічны працэсар?

Каб зразумець воблачны графічны працэсар, давайце спачатку пагаворым пра графічныя працэсары.

Графічны працэсар (GPU) адносіцца да спецыялізаванай электроннай схемы, якая выкарыстоўваецца для хуткага змены і маніпулявання памяццю для паскарэння стварэння малюнкаў або графікі.

Сучасныя графічныя працэсары прапануюць больш высокую эфектыўнасць апрацоўкі малюнкаў і камп’ютэрнай графікі дзякуючы сваёй паралельнай структуры, чым цэнтральныя працэсары (ЦП). Графічны працэсар убудоўваецца ў матчыну плату або размяшчаецца на відэакарце ПК або цокле працэсара.

Воблачныя графічныя блокі (GPU) – гэта камп’ютэрныя асобнікі з надзейным апаратным паскарэннем, якія дапамагаюць запускаць прыкладанні для апрацоўкі велізарных працоўных нагрузак штучнага інтэлекту і глыбокага навучання ў воблаку. Вам не трэба разгортваць фізічны графічны працэсар на прыладзе.

Некаторыя папулярныя графічныя працэсары – NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce і іншыя.

Графічныя працэсары выкарыстоўваюцца ў:

  • Мабільныя тэлефоны
  • Гульнявыя прыстаўкі
  • Працоўныя станцыі
  • Убудаваныя сістэмы
  • Персанальныя кампутары

Для чаго выкарыстоўваюцца графічныя працэсары:

Вось некалькі варыянтаў выкарыстання графічных працэсараў:

  • У AI і ML для распазнавання малюнкаў
  • Разлікі для 3D камп’ютэрнай графікі і чарцяжоў САПР
  • Накладанне тэкстур і рэндэрынг палігонаў
  • Геаметрычныя разлікі, такія як пераклады і павароты вяршынь у сістэмы каардынат
  • Падтрымка праграмуемых шэйдараў для маніпулявання тэкстурамі і вяршынямі
  • Кадаванне, дэкадаванне і струменевае відэа з дапамогай GPU
  • Насычаныя графікай гульні і воблачныя гульні
  • Шырокамаштабнае матэматычнае мадэляванне, аналітыка і глыбокае навучанне, якія патрабуюць паралельнай апрацоўкі графічных працэсараў агульнага прызначэння.
  • Рэдагаванне відэа, графічны дызайн і стварэнне кантэнту

Якія перавагі воблачных графічных працэсараў? 👍

Асноўныя перавагі выкарыстання воблачных графічных працэсараў:

Высока маштабуецца

Калі вы хочаце пашырыць сваю арганізацыю, яе нагрузка з часам павялічыцца. Вам спатрэбіцца графічны працэсар, які можа маштабавацца з павелічэннем нагрузкі. Воблачныя графічныя працэсары могуць дапамагчы вам зрабіць гэта, дазваляючы лёгка дадаваць больш графічных працэсараў без якіх-небудзь клопатаў, каб вы маглі выконваць узросшыя працоўныя нагрузкі. І наадварот, калі вы хочаце паменшыць маштаб, гэта таксама магчыма хутка.

Мінімізуе выдаткі

Замест таго, каб купляць фізічныя графічныя працэсары высокай магутнасці, якія каштуюць неверагодна высока, вы можаце арандаваць воблачныя графічныя працэсары, якія даступныя па меншай цане на пагадзіннай аснове. З вас будзе спаганяцца плата за колькасць гадзін, якія вы выкарыстоўвалі ў воблачных графічных працэсарах, у адрозненне ад фізічных, якія каштавалі б вам дорага, нават калі вы імі карыстаецеся мала.

Ачышчае лакальныя рэсурсы

Воблачныя графічныя працэсары не спажываюць вашы лакальныя рэсурсы, у адрозненне ад фізічных графічных працэсараў, якія займаюць значную колькасць месца на вашым кампутары. Не кажучы ўжо пра тое, што калі вы запускаеце буйнамаштабную мадэль ML або візуалізуеце задачу, гэта запавольвае ваш кампутар.

Для гэтага вы можаце падумаць аб перадачы вылічальнай магутнасці ў воблака, не нагружаючы свой кампутар і карыстаючыся ім з лёгкасцю. Проста выкарыстоўвайце камп’ютар, каб кантраляваць усё, а не даваць яму ўвесь ціск для выканання працоўнай нагрузкі і вылічальных задач.

Праверце гэта:  Як уставіць радок подпісу ў Microsoft Word

Эканоміць час

Воблачныя графічныя працэсары даюць дызайнерам гнуткасць хуткай ітэрацыі з больш хуткім часам візуалізацыі. Вы можаце зэканоміць шмат часу, выканаўшы заданне за лічаныя хвіліны, якое раней займала гадзіны або дні. Такім чынам, прадукцыйнасць вашай каманды значна ўзрасце, так што вы зможаце ўкласці час у інавацыі замест візуалізацыі або вылічэнняў.

Як графічныя працэсары дапамагаюць у паглыбленым навучанні і ІІ?

Глыбокае навучанне – аснова штучнага інтэлекту. Гэта перадавая тэхніка ML, якая падкрэслівае рэпрэзентатыўнае навучанне з дапамогай штучных нейронавых сетак (ШНН). Мадэль глыбокага навучання выкарыстоўваецца для апрацоўкі вялікіх набораў даных або працэсаў з вялікай колькасцю вылічэнняў.

Такім чынам, як з’яўляюцца графічныя працэсары?

Графічныя працэсары прызначаны для выканання паралельных вылічэнняў або некалькіх вылічэнняў адначасова. Графічныя працэсары могуць выкарыстоўваць магчымасці мадэлі глыбокага навучання для паскарэння вялікіх вылічальных задач.

Паколькі графічныя працэсары маюць шмат ядраў, яны забяспечваюць выдатныя вылічэнні з паралельнай апрацоўкай. Акрамя таго, яны маюць больш высокую прапускную здольнасць памяці для размяшчэння велізарных аб’ёмаў даных для сістэм глыбокага навучання. Такім чынам, яны шырока выкарыстоўваюцца для навучання мадэлям штучнага інтэлекту, рэндэрынгу мадэляў САПР, відэагульняў з багатай графікай і г.д.

Больш за тое, калі вы хочаце паэксперыментаваць з некалькімі алгарытмамі адначасова, вы можаце запусціць некалькі графічных працэсараў асобна. Гэта палягчае розныя працэсы на асобных графічных працэсарах без паралелізму. Для гэтага вы можаце выкарыстоўваць некалькі графічных працэсараў на розных фізічных машынах або ў адной машыне для распаўсюджвання цяжкіх мадэляў даных.

Як вы можаце пачаць працу з Cloud GPU

Пачатак працы з воблачнымі графічнымі працэсарамі – гэта не ракетабудаванне. На самай справе, усё лёгка і хутка, калі вы можаце зразумець асновы. Перш за ўсё, вам трэба выбраць пастаўшчыка воблачнага GPU, напрыклад, Google Cloud Platform (GCP).

Далей зарэгіструйцеся ў GCP. Тут вы можаце скарыстацца ўсімі стандартнымі перавагамі, такімі як воблачныя функцыі, параметры захоўвання, кіраванне базамі дадзеных, інтэграцыя з праграмамі і многае іншае. Вы таксама можаце выкарыстоўваць іх Google Colboratory, які працуе як Jupyter Notebook, каб выкарыстоўваць адзін графічны працэсар БЯСПЛАТНА. Нарэшце, вы можаце пачаць рэндэрынг графічных працэсараў для вашага выпадку выкарыстання.

Такім чынам, давайце паглядзім на розныя варыянты воблачных графічных працэсараў для апрацоўкі штучнага інтэлекту і вялікіх працоўных нагрузак.

Лінод

Лінод прапануе графічныя працэсары па патрабаванні для паралельнай апрацоўкі такіх нагрузак, як апрацоўка відэа, навуковыя вылічэнні, машыннае навучанне, штучны інтэлект і інш. Ён забяспечвае аптымізаваныя для GPU віртуальныя машыны з паскарэннем ядраў NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, RT і выкарыстоўвае магутнасць CUDA для выканання працоўных нагрузак трасіроўкі прамянёў, глыбокага навучання і складанай апрацоўкі.

Ператварыце свае капітальныя выдаткі ў аперацыйныя выдаткі, атрымаўшы доступ ад графічнага працэсара Linode, каб выкарыстоўваць магутнасць графічнага працэсара і атрымаць выгаду з рэальнай каштоўнаснай прапановы воблака. Акрамя таго, Linode дазваляе вам сканцэнтравацца на асноўных кампетэнцыях замест таго, каб турбавацца аб апаратным забеспячэнні.

Графічныя працэсары Linode ліквідуюць бар’ер для іх выкарыстання ў такіх складаных выпадках выкарыстання, як струменевае відэа, штучны інтэлект і машыннае навучанне. Акрамя таго, вы атрымаеце да 4 карт для кожнага асобніка, у залежнасці ад магутнасці, неабходнай для прагназуемых працоўных нагрузак.

Quadro RTX 6000 мае 4608 ядраў CUDA, 576 ядраў Tensor, 72 ядра RT, 24 ГБ памяці GPU GDDR6, 84T RTX-OPS, 10 гігапрамянёў/с Rays Cast і прадукцыйнасць FP32 16,3 TFLOPs.

Кошт тарыфнага плана выдзеленага GPU RTX6000 Plus складае 1,5 долара за гадзіну.

Paperspace CORE

Павялічце свой арганізацыйны працоўны працэс з дапамогай паскоранай вылічальнай інфраструктуры новага пакалення by Paperspace CORE. Ён прапануе просты ў выкарыстанні і зразумелы інтэрфейс для забеспячэння простай адаптацыі, інструментаў для сумеснай працы і настольных праграм для Mac, Linux і Windows. Выкарыстоўвайце яго для запуску прыкладанняў з высокім попытам з неабмежаванай вылічальнай магутнасцю.

CORE забяспечвае вокамгненную сетку, імгненнае забеспячэнне, падтрымку 3D-прыкладанняў і поўны API для праграмнага доступу. Атрымайце поўнае ўяўленне аб вашай інфраструктуры з простым і інтуітыўна зразумелым графічным інтэрфейсам у адным месцы. Акрамя таго, атрымайце цудоўны кантроль з інтэрфейсам кіравання CORE, які змяшчае надзейныя інструменты і дазваляе фільтраваць, сартаваць, падключаць або ствараць машыны, сеткі і карыстальнікаў.

Магутная кансоль кіравання CORE хутка выконвае такія задачы, як даданне інтэграцыі Active Directory або VPN. Вы таксама можаце лёгка кіраваць складанымі сеткавымі канфігурацыямі і выконваць задачы хутчэй за некалькі клікаў.

Акрамя таго, вы знойдзеце мноства інтэграцый, якія неабавязковыя, але карысныя ў вашай працы. Атрымайце пашыраныя функцыі бяспекі, агульныя дыскі і многае іншае з гэтай воблачнай платформай GPU. Атрымлівайце асалоду ад недарагіх графічных працэсараў, атрымліваючы адукацыйныя зніжкі, абвесткі аб выстаўленні рахункаў, рахунак за секунду і г.д.

Дадайце прастаты і хуткасці ў працоўны працэс па пачатковай цане $0,07/гадзіну.

Праверце гэта:  Экран не ўключаецца падчас званкоў з-за зламанага датчыка набліжэння? Вось Выпраўленні

Графічныя працэсары Google Cloud

Атрымайце высокапрадукцыйныя графічныя працэсары для навуковых вылічэнняў, 3D-візуалізацыі і машыннага навучання Графічныя працэсары Google Cloud. Гэта можа дапамагчы паскорыць HPC, выбраць шырокі спектр графічных працэсараў у адпаведнасці з цэнавымі цэнамі і прадукцыйнасцю і мінімізаваць вашу рабочую нагрузку з дапамогай наладжвання машыны і гнуткай цаны.

Яны таксама прапануюць мноства графічных працэсараў, такіх як NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 і P100. Акрамя таго, Google Cloud GPU збалансуюць памяць, працэсар, высокапрадукцыйны дыск і да 8 графічных працэсараў у кожным экземпляры для індывідуальнай працоўнай нагрузкі.

Акрамя таго, вы атрымліваеце доступ да вядучых у галіны сетак, аналітыкі даных і захоўвання. Прылады GPU даступныя толькі ў пэўных зонах у некаторых рэгіёнах. Кошт будзе залежаць ад рэгіёна, графічнага працэсара, які вы выбіраеце, і тыпу машыны. Вы можаце разлічыць сваю цану, вызначыўшы свае патрабаванні ў Google Cloud Pricing Calculator.

Акрамя таго, вы можаце пайсці на наступныя рашэнні:

Сэрвіс Elastic GPU

Сэрвіс Elastic GPU (EGS) забяспечвае паралельныя і магутныя вылічальныя магчымасці з тэхналогіяй GPU. Ён ідэальна падыходзіць для многіх сцэнарыяў, такіх як апрацоўка відэа, візуалізацыя, навуковыя вылічэнні і глыбокае навучанне. EGS выкарыстоўвае некалькі графічных працэсараў, такіх як NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 і AMD FirePro S7150.

Вы атрымаеце такія перавагі, як онлайн-сэрвісы глыбокага навучання і навучання, ідэнтыфікацыя змесціва, распазнаванне выявы і голасу, кадаванне HD-мультымедыя, відэаканферэнцыі, рамонт зыходнага фільма і 4K/8K HD у прамым эфіры.

Акрамя таго, вы можаце атрымаць такія варыянты, як візуалізацыя відэа, вылічальнае фінансаванне, прагназаванне клімату, мадэляванне сутыкненняў, генная інжынерыя, нелінейнае рэдагаванне, прыкладанні дыстанцыйнай адукацыі і інжынернае праектаванне.

  • Экземпляр GA1 забяспечвае да 4 графічных працэсараў AMD FirePro S7150, 160 ГБ памяці і 56 віртуальных працэсараў. Ён змяшчае 8192 ядра і 32 ГБ памяці GPU, якія працуюць паралельна і забяспечваюць 15 TFLOPS адзінарнай дакладнасці і 1 TFLOPS падвойнай дакладнасці.
  • Экземпляр GN4 забяспечвае да 2 графічных працэсараў NVIDIA Tesla M40, 96 ГБ памяці і 56 vCPU. Ён змяшчае 6000 ядраў і 24 ГБ памяці GPU, якая забяспечвае 14 TFLOPS адзінарнай дакладнасці. Падобным чынам вы знойдзеце мноства асобнікаў, такіх як GN5, GN5i і GN6.
  • EGS падтрымлівае 25 Гбіт/с і да 2 000 000 PPS ўнутранай прапускной здольнасці сеткі для забеспячэння максімальнай прадукцыйнасці сеткі, неабходнай вылічальным вузлам. Ён мае высакахуткасны лакальны кэш, які падключаецца да SSD або ультравоблачных дыскаў.
  • Высокапрадукцыйныя дыскі NVMe апрацоўваюць 230 000 IOPS з затрымкай уводу/вываду 200 𝝻с і забяспечваюць 1900 Мбіт/с прапускной здольнасці чытання і 1100 Мбіт/с прапускной здольнасці запісу.

Вы можаце выбраць адзін з розных варыянтаў пакупкі ў залежнасці ад вашых патрэбаў, каб атрымаць рэсурсы і плаціць толькі за гэта.

Серыя Azure N

Серыя Azure N віртуальных машын Azure (VM) маюць магчымасці GPU. Графічныя працэсары ідэальна падыходзяць для графічных і інтэнсіўных вылічальных нагрузак, дапамагаючы карыстальнікам развіваць інавацыі з дапамогай розных сцэнарыяў, такіх як глыбокае навучанне, прагназуючая аналітыка і дыстанцыйная візуалізацыя.

Розныя серыі N маюць асобныя прапановы для пэўных нагрузак.

  • Серыя NC сканцэнтравана на высокапрадукцыйным машынным навучанні і вылічальных нагрузках. Апошняя версія – NCsv3, якая мае графічны працэсар Tesla V100 ад NVIDIA.
  • Серыя ND сканцэнтравана на сцэнарыях вываду і навучання ў асноўным для глыбокага навучання. Ён выкарыстоўвае графічныя працэсары NVIDIA Tesla P40. Апошняя версія – NDv2 з графічнымі працэсарамі NVIDIA Tesla V100.
  • Серыя NV сканцэнтравана на аддаленай візуалізацыі і іншых інтэнсіўных нагрузках прыкладанняў, якія падтрымліваюцца графічным працэсарам NVIDIA Tesla M60.
  • Віртуальныя машыны NC, NCsv3, NDs і NCsv2 прапануюць узаемасувязь InfiniBand, якая дазваляе павялічваць прадукцыйнасць. Тут вы атрымаеце такія перавагі, як глыбокае навучанне, візуалізацыя графікі, рэдагаванне відэа, гульні і г.д.

Воблака IBM

Воблака IBM прапануе вам гнуткасць, магутнасць і мноства варыянтаў GPU. Паколькі графічны працэсар – гэта дадатковая магутнасць, якой не хапае працэсару, IBM Cloud дапамагае вам атрымаць прамы доступ да больш даступнага выбару сервера для бесперапыннай інтэграцыі з архітэктурай IBM Cloud, праграмамі і API разам з размеркаванай сеткай цэнтраў апрацоўкі дадзеных па ўсім свеце.

  • Вы атрымаеце такія серверныя GPU, як Intel Xeon 4210, відэакарта NVIDIA T4, 20 ядраў, 32 ГБ аператыўнай памяці, 2,20 ГГц і прапускная здольнасць 20 ТБ. Падобным чынам вы таксама атрымліваеце варыянты Intel Xeon 5218 і Intel Xeon 6248.
  • Для віртуальных сервераў вы атрымліваеце AC1.8×60, які мае восем vCPU, 60 GB RAM, 1 x P100 GPU. Тут вы таксама атрымаеце варыянты AC2.8×60 і AC2.8×60.

Атрымайце серверны графічны працэсар па пачатковай цане 819 долараў у месяц і віртуальны серверны графічны працэсар па пачатковай цане 1,95 долараў за гадзіну.

Праверце гэта:  Што такое распаўсюджванне дамена? [+ 6 Tools to Track]

AWS і NVIDIA

AWS і NVIDIA супрацоўнічалі, каб пастаянна пастаўляць эканамічна эфектыўныя, гнуткія і магутныя рашэнні на аснове GPU. Ён уключае ў сябе асобнікі Amazon EC2 з графічным працэсарам NVIDIA і такія сэрвісы, як AWS IoT Greengrass, якія разгортваюцца з модулямі NVIDIA Jetson Nano.

Карыстальнікі выкарыстоўваюць AWS і NVIDIA для віртуальных працоўных станцый, машыннага навучання (ML), сэрвісаў IoT і высокапрадукцыйных вылічэнняў. Экземпляры Amazon EC2, якія працуюць ад графічных працэсараў NVIDIA, адказваюць за забеспячэнне маштабаванай прадукцыйнасці. Акрамя таго, выкарыстоўвайце AWS IoT Greengrass для пашырэння воблачных сэрвісаў AWS на краявыя прылады на базе NVIDIA.

Графічныя працэсары NVIDIA A100 Tensor Core сілкуюць інстансы Amazon EC2 P4d, забяспечваючы лепшыя ў галіны сеткі з нізкай затрымкай і высокую прапускную здольнасць. Аналагічным чынам вы знойдзеце шмат іншых асобнікаў для пэўных сцэнарыяў, такіх як Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4 і г.д.

Падайце заяўку на БЯСПЛАТНУЮ пробную версію і адчуйце магутнасць графічнага працэсара на мяжы воблака.

OVHcloud

OVHcloud забяспечвае хмарныя серверы, якія прызначаны для апрацоўкі масіўных паралельных нагрузак. Графічныя працэсары маюць мноства асобнікаў, інтэграваных з графічнымі працэсарамі NVIDIA Tesla V100, каб задаволіць патрэбы глыбокага і машыннага навучання.

Яны дапамагаюць паскорыць вылічэнні ў галіне графічных вылічэнняў, а таксама штучнага інтэлекту. OVH супрацоўнічае з NVIDIA, каб прапанаваць лепшую паскораную платформу GPU для высокапрадукцыйных вылічэнняў, штучнага інтэлекту і глыбокага навучання.

Выкарыстоўвайце самы просты спосаб разгортвання і абслугоўвання паскаральных кантэйнераў GPU праз поўны каталог. Ён дастаўляе адну з чатырох карт у асобнікі непасрэдна праз PCI Passthrough без якога-небудзь ўзроўню віртуалізацыі, каб прысвяціць усе паўнамоцтвы вашаму выкарыстанню.

Паслугі і інфраструктуры OVHcloud сертыфікаваны па ISO/IEC 27017, 27001, 27701 і 27018. Сертыфікаты паказваюць, што OVHcloud мае сістэму кіравання інфармацыйнай бяспекай (ISMS) для кіравання ўразлівасцямі, забеспячэння бесперапыннасці бізнесу, кіравання рызыкамі і ўкаранення сістэмы кіравання прыватнай інфармацыяй (PIMS).

Акрамя таго, NVIDIA Tesla V100 мае шмат каштоўных функцый, такіх як PCIe 32 ГБ/с, 16 ГБ ёмістасці HBM2, 900 ГБ/с прапускной здольнасці, падвойная дакладнасць — 7 тэраФЛОП, адзінарная дакладнасць — 14 тэраФЛОП і глыбокае навучанне — 112 тэраФЛОП.

Графічны працэсар Lambda

Трэніруйце мадэлі глыбокага навучання, ML і AI Lambda GPU Cloud і маштабаваць ад машыны да агульнай колькасці віртуальных машын за некалькі клікаў. Атрымайце прадусталяваныя асноўныя фрэймворкі і апошнюю версію лямбда-стэка, які ўключае драйверы CUDA і фрэймворкі глыбокага навучання.

Атрымайце хуткі доступ да спецыяльнага асяроддзя распрацоўкі Jupyter Notebook для кожнай машыны з прыборнай панэлі. Выкарыстоўвайце SSH непасрэдна з адным з ключоў SSH або падключыцеся праз вэб-тэрмінал на воблачнай панэлі для прамога доступу.

Кожны асобнік падтрымлівае максімум 10 Гбіт/с прапускной здольнасці паміж вузламі, што дазваляе раскіданае навучанне з фрэймворкамі, такімі як Horovod. Вы таксама можаце зэканоміць час на аптымізацыі мадэлі, маштабуючы колькасць графічных працэсараў у адным або многіх асобніках.

З дапамогай Lambda GPU Cloud вы нават можаце зэканоміць 50% на вылічальнай сістэме, знізіць агульны аб’ём уласнасці воблака і ніколі не будзеце атрымліваць шматгадовыя абавязацельствы. Выкарыстоўвайце адзін графічны працэсар RTX 6000 з шасцю VCPU, 46 ГіБ аператыўнай памяці, 658 ГіБ часовага сховішча ўсяго за $1,25/гадзіну. Выбірайце з многіх асобнікаў у адпаведнасці з вашымі патрабаваннямі, каб атрымаць цану па запыце за выкарыстанне.

Воблака Быцця

Атрымайце эфектыўную воблачную платформу GPU па вельмі даступнай цане ад Воблака Быцця. Яны маюць доступ да многіх эфектыўных цэнтраў апрацоўкі дадзеных па ўсім свеце, з якімі яны супрацоўнічаюць, каб прапанаваць шырокі спектр прыкладанняў.

Усе паслугі бяспечныя, маштабуюцца, надзейныя і аўтаматызаваныя. Genesis Cloud забяспечвае неабмежаваную вылічальную магутнасць GPU для візуальных эфектаў, машыннага навучання, перакадзіравання або захоўвання, аналізу вялікіх даных і шмат іншага.

Genesis Cloud БЯСПЛАТНА прапануе мноства багатых функцый, такіх як здымкі для захавання вашай працы, групы бяспекі для сеткавага трафіку, аб’ёмы захоўвання для вялікіх набораў даных, FastAI, PyTorch, загадзя настроеныя выявы і публічны API для TensorFlow.

Ён мае графічныя працэсары NVIDIA і AMD розных тыпаў. Акрамя таго, трэніруйце нейронную сетку або стварайце анімацыйныя фільмы, выкарыстоўваючы магутнасць вылічэнняў GPU. Іх цэнтры апрацоўкі дадзеных працуюць на 100% аднаўляльнай энергіі з геатэрмальных крыніц, каб знізіць выкіды вуглякіслага газу.

Іх цана на 85% меншая, чым у іншых пастаўшчыкоў, так як вы будзеце плаціць за штохвіліннае павышэнне ўзроўню. Вы таксама можаце зэканоміць больш з доўгатэрміновымі і пераважнай зніжкай.

Выснова 👩‍🏫

Воблачныя графічныя працэсары распрацаваны, каб прапанаваць неверагодную прадукцыйнасць, хуткасць, маштабаванне, прастору і зручнасць. Такім чынам, падумайце аб выбары пераважнай воблачнай платформы GPU з гатовымі магчымасцямі, каб паскорыць вашыя мадэлі глыбокага навучання і лёгка спраўляцца з працоўнымі нагрузкамі штучнага інтэлекту.