Графические процессоры как сервис (GPUaaS): от а до я

Графические процессоры как сервис (GPUaaS) — это облачное решение, которое предоставляет бизнесу высокопроизводительные вычислительные мощности графических процессоров без серьезных первоначальных вложений и постоянных расходов на обслуживание. Чем бы бизнес ни занимался: моделями ИИ, симуляцией сложных научных явлений или рендерингом графики высокого разрешения, GPUaaS обеспечит необходимую масштабируемость и гибкость при минимальных расходах.

GPUaaS — облачный сервис. Графические процессоры размещаются на облачной платформе провайдера, а компания получает доступ к их вычислительным мощностям, и ей не нужно развертывать собственную локальную ИТ-инфраструктуру для GPU.

Каким образом реализуется сервис? 

1. Облачная инфраструктура. В основе GPUaaS лежит облачная инфраструктура провайдера, расположенная в современных центрах обработки данных. Это, в том числе, дает возможность доступа к графическим процессорам с мобильных устройств, например, смартфонов и ноутбуков.
2. Виртуализация. Провайдеры облачных услуг могут предоставлять графические процессоры по запросу на базе виртуальных машин или выделенных серверов, сконфигурированных под задачи пользователя. 
3. Масштабируемость. Больше всего GPUaaS ценят именно за возможность масштабирования по запросу. Пользователи могут увеличивать или уменьшать количество графических процессоров как для краткосрочных задач, требующих высокой производительности, так и для долгосрочных проектов с постоянной нагрузкой. Такая гибкость освобождает бизнес от привязки к конкретному количеству графических процессоров или физического оборудования.
4. API и платформы. Облачные провайдеры часто предлагают API-интерфейсы и интегрированные платформы для разработки, чтобы упростить развертывание и управление. Эти API можно использовать для программного запуска, остановки и мониторинга экземпляров графических процессоров, что повышает уровень автоматизации.
5. Безопасность данных. Каждая организация прежде всего заботится о безопасности данных, ведь даже незначительная утечка может нанести непоправимый ущерб репутации. Поставщики GPUaaS развертывают надежную архитектуру кибербезопасности и передовые СЗИ, чтобы гарантировать защиту данных в облаке.
   Среди основных методов защиты: шифрование данных, двухфакторная аутентификация, идентификация и контроль доступа (IAM), межсетевые экраны, антивирус, анализ угроз и др. Кроме того, поставщики GPUaaS соблюдают основные требования регуляторов, например к обработке персональных данных в соответствии с 152-ФЗ.

GPUaaS — это возможность использовать высокопроизводительные графические процессоры без значительных капиталовложений, что дает бизнесу ряд преимуществ. 

1. Экономия затрат

Благодаря GPUaaS можно не покупать дорогие графические процессоры, а воспользоваться серверами с GPU из облака по доступной цене. Соответственно, не придется модернизировать или масштабировать собственную ИТ-инфраструктуру.  

Если компания не размещает графические процессоры on premise, она не тратится на их развертывание и обслуживание. Оплата взимается только за фактическое использование  GPU, и если процессоры больше не требуются, их можно просто отключить. 

2. Масштабируемость

Графические процессоры используются для ИИ, симуляции научных явлений, глубокого обучения и т. д. У всех этих задач есть одна общая черта — постоянное обновление. Поэтому нужна инфраструктура графических процессоров, которую можно масштабировать под требования бизнеса. Именно такую инфраструктуру предлагают поставщики GPUaaS. 

3. Простота

Проектирование, развертывание и обслуживание инфраструктуры графических процессоров — задача нетривиальная. Она требует специальных знаний и значительных временных затрат. С GPUaaS об этом можно не беспокоиться, провайдер берет на себя все заботы: настройку, развертывание, обновление, масштабирование и техническую поддержку. А пользователь получает ресурсы GPU по клику в веб-консоли. 

Операционная гибкость и масштабируемость GPUaaS нашли применение в различных отраслях и технологических сферах. В этом разделе мы собрали популярные сценарии использования GPUaaS.

1. Искусственный интеллект и машинное обучение

Современный искусственный интеллект, основанный на глубоких нейронных сетях, требует вычислительных мощностей, недостижимых для традиционных CPU. Архитектура графических процессоров с их тысячами параллельных ядер идеально подходит для матричных операций, которые лежат в основе обучения моделей. Облако предоставляет мгновенный доступ к кластерам мощных GPU, что радикально меняет цикл разработки.

GPU находит применение в широком спектре задач: от классического машинного обучения (ML) и тонкой настройки (fine tuning) предобученных моделей для конкретных бизнес-кейсов до работы с генеративным искусственным интеллектом (Generative AI), создания сложных аналитических систем компьютерного зрения и обработки естественного языка (NLP). Облачные GPU стали инфраструктурной базой современного ИИ, делая технологически возможными задачи, которые еще несколько лет назад считались футуристическими.

2. Здравоохранение и биотехнологии

GPUaaS кардинально меняет эту сферу. Сервис ускоряет анализ снимков МРТ, КТ и рентгена, требующий серьезных вычислительных мощностей, особенно если используются инструменты диагностики с поддержкой ИИ. GPUaaS также можно адаптировать под другие важные задачи: геномные исследования, секвенирование генома и анализ генетических данных. В результате биоинформатики смогут быстро и точно обрабатывать большие объемы генетических данных.

3. Финансовые услуги

Алгоритмический трейдинг: финансовые компании используют GPUaaS для высокочастотной торговли, где каждая миллисекунда может стоить миллионы. Графические процессоры позволяют обрабатывать большие объемы данных в реальном времени для более быстрого исполнения сделок.

Анализ рисков: графические процессоры используются для моделирования финансовых рисков, выявления мошенничества, а также в прогнозной аналитике для работы со сложными наборами данных.

4. 3D-рендеринг и визуальные эффекты

В индустрии медиа и развлечений GPUaaS будет полезен для 3D-рендеринга, анимации и обработки видео. Студии могут создавать графику и анимацию высокого разрешения без инвестиций в дорогостоящие фермы графических процессоров.

5. Научные исследования

Научное сообщество может использовать GPUaaS для моделирования сложных физических явлений из области гидродинамики и астрофизики, а также для молекулярного моделирования. С помощью GPUaaS также решаются задачи климатического моделирования и прогнозирования, которые требуют интенсивной параллельной обработки данных.