Cloud GPU: как работает и для каких задач используется
GPU в облаке — это вычислительный ресурс для задач с высокой долей параллельных операций. Такие серверы используют, когда стандартных CPU недостаточно по производительности или времени выполнения. Ниже — как устроен Cloud GPU и для каких задач его применяют на практике на примере сервиса в Рег.облаке.
Cloud GPU — это виртуальный сервер с подключенным графическим ускорителем. Он используется для:
обучения и использования моделей ИИ;
обработки изображений, видео и звука;
3D-моделирования и рендеринга;
параллельных вычислений и аналитики.
Инфраструктура Cloud GPU построена на серверах с процессорами AMD EPYC и накопителями NVMe SSD. Используются видеокарты NVIDIA A4000 (16 ГБ), A5000 (24 ГБ) и A100 (80 ГБ). Для работы доступен готовый образ Ubuntu GPU с предустановленными библиотеками и инструментами для ML и ИИ. Управлять серверами можно через облачную платформу.
Сервис работает по модели pay-as-you-go — пользователь оплачивает только фактическое время работы GPU. Такой формат подходит для сценариев с переменной нагрузкой: обучение и дообучение моделей, периодические расчеты и inference.
За полгода эксплуатации:
количество пользователей Cloud GPU выросло на 189%;
среднее время выполнения задачи на одном сервере составило 15 часов в сутки;
среднее количество дней использования GPU на одного клиента выросло в два раза;
48% пользователей повторно заказывают Cloud GPU для новых задач.
Cloud GPU используют в e-commerce, розничной торговле и сфере услуг для аналитики, рекомендательных систем и автоматизации процессов. Наиболее востребованной видеокартой за последние шесть месяцев стала NVIDIA A5000 (24 ГБ) — ее выбрали почти 60% пользователей как сбалансированный вариант для ML- и inference-задач.
Больше о технических параметрах сервиса, доступных конфигурациях и условиях использования GPU Cloud можно узнать на сайте Рег.облака.
