/https://www.html.it/app/uploads/2023/03/GPU-Cloud.jpg "I migliori servizi di GPU Cloud 2024 (quale scegliere e i prezzi)")
Chi ha bisogno di risorse di calcolo aggiuntive per accelerare i processi di calcolo può valutare l'acquisto di un servizio di GPU cloud, acronimo di "Graphics Processing Unit" ("unità di elaborazione grafica"). Ma che cos'è il GPU Cloud, e come scegliere il miglior servizio per le proprie necessità?
In fatto di GPU Cloud il mercato offre moltissime possibilità, adatte praticamente a tutte le tasche. Proseguendo con la lettura di questo approfondimento si potrà scoprire quale cloud conviene scegliere in base alle proprie esigenze, in riferimento al budget a disposizione ma anche tenendo conto degli obiettivi che si desidera raggiungere. Prima di entrare nel dettaglio, inquadriamo meglio l'argomento.
Cos'è il Cloud GPU
Negli ultimi anni la tecnologia deep learning, il rendering grafico e altri settori innovativi nel campo del digitale hanno conosciuto un notevole miglioramento. Ciò ha portato a un aumento dei requisiti di velocità, precisione e risoluzione delle applicazioni. Questi upgrade sono stati possibili soprattutto grazie alla disponibilità di nuove risorse di calcolo, in grado di eseguire processi su larga scala e di gestire carichi di lavoro impegnativi.
I moderni videogiochi, per fare un esempio, richiedono una maggiore capacità di memorizzazione per gestire elementi visivi complessi, come le immagini ad alta definizione e le operazioni in background. Questo è diventato necessario anche per garantire agli utenti una esperienza di gioco soddisfacente. Di conseguenza, i videogiochi hanno iniziato a richiedere anche una maggiore velocità di elaborazione. In sostanza, le applicazioni oggi hanno bisogno di risorse di elaborazione più elevate per poter svolgere le operazioni necessarie.
L'evoluzione delle CPU ("Central Processing Unit", letteralmente "unità di elaborazione centrale", detto anche "processore centrale") e gli sviluppi nell'architettura dei processori sono stati fondamentali per raggiungere l'obiettivo, ovvero le velocità di calcolo necessarie. Per le operazioni più complesse, però, si sono sviluppate tecnologie in grado di gestire l'elaborazione in modo ancora più efficiente e veloce: le GPU.
Le GPU sono microprocessori che utilizzano capacità di elaborazione in parallelo e una maggiore larghezza di banda della memoria per eseguire compiti specializzati, come l'accelerazione della creazione di grafica e dei calcoli simultanei. Sono diventate essenziali per l'elaborazione richiesta in molte applicazioni, come i giochi, l'imaging 3D, l'editing video, il crypto mining e il machine learning. Rispetto alle CPU, le GPU sono molto più veloci ed efficienti nell'esecuzione di calcoli complessi.
Vantaggi del GPU Cloud
Mentre alcuni utenti scelgono di avvalersi di GPU "on-premise" (ovvero installati e gestiti attraverso computer locali) la popolarità delle GPU cloud (fruibili da remoto tramite una connessione Internet) ha continuato a crescere sempre di più. Avere una GPU on-premise, infatti, spesso richiede spese iniziali e tempo per installazioni personalizzate, gestione, manutenzione ed eventuali aggiornamenti. Al contrario, le cloud GPU mettono a disposizione un servizio già strutturato da questo punto di vista, e dunque molto vantaggioso, poiché:
- non sono necessarie operazioni tecniche delicate per la loro installazione e gestione;
- forniscono tutti i servizi per l'utilizzo delle GPU;
- semplificano le operazioni aziendali e migliorano la produttività;
- i loro costi di servizio sono accessibili.
Ma le GPU cloud offrono anche altri vantaggi, come migrazione dei dati, accessibilità, integrazione, archiviazione, sicurezza, aggiornamento, scalabilità, collaborazione, controllo e supporto per un'elaborazione efficiente e senza stress.
Come scegliere il miglior servizio di GPU Cloud
Molti utenti si chiedono quale cloud conviene scegliere e qual è la GPU giusta per la propria attività. C'è da dire, però, che non esiste una risposta univoca: dipende dalle esigenze di ciascuno. Una volta fatta chiarezza rispetto a ciò che si sta cercando, occorre valutare diversi fattori, che riguardano direttamente gli elementi messi a disposizione da ciascun servizio.
Per le operazioni di deep learning, per esempio, la scelta di una piattaforma GPU cloud dovrebbe dipendere dalle specifiche del servizio, dall'infrastruttura, dal design, dal supporto clienti offerto e ovviamente dai prezzi. La scelta di un particolare piano dipende da come lo si intende usare, dalle dimensioni dei dati, dal budget e dal carico di lavoro.
La scelta potrebbe essere molto difficile, soprattutto con le piattaforme e i piani cloud sempre più diffusi sul mercato. Avere un'idea su quali sono i servizi migliori, dunque, può essere un aiuto non da poco per i più indecisi.
Prezzi: quanto costano i servizi di GPU Cloud
Come anticipato, il mercato delle GPU cloud è particolarmente variegato. Quando però si parla di migliore GPU in base al rapporto qualità-prezzo, il primo pensiero va a Seeweb. L'offerta dell'azienda in questione mette a disposizione PU cloud per AI e Machine Learning, basata su NVIDIA H100, A100, L40S, Quadro RTX A6000, L4. C'è un hardware dedicato, stack pronto all'uso e integrato nel cloud, supporto IaC, uptime garantito del 99,90% e assistenza tecnica 24/7 per 365 giorni all'anno.
Per quanto riguarda la fatturazione, questa è basata su un modello a consumo orario. Una volta creato il server, l’utilizzo delle istanze verrà conteggiato in base all’uso effettivo con costi a seconda del tipo di Cloud Server, tra i 60 e i 70 centesimi/h.
Gli ambiti di applicazione del GPU Cloud
Un server cloud GPU, come anticipato, rappresenta una risorsa informatica in cloud che offre un alto livello di potenza di calcolo, rendendo possibile l'esecuzione di calcoli complessi attraverso l'utilizzo di processori grafici di elevata potenza. Nel caso in cui si abbia necessità di addestrare algoritmi o gestire task paralleli di grandi dimensioni, per esempio, un approccio basato esclusivamente sui CPU multi-core potrebbe risultare inefficace, poiché incapace di garantire prestazioni paragonabili a quelle offerte dalle potenti schede grafiche, adatte a supportare progetti basati sull'Intelligenza Artificiale.
Per le attività di inferenza basate sull'IA e per il calcolo tradizionale, in particolare, l'utilizzo delle GPU cloud consente di accelerare in modo sicuro il carico di lavoro, gestendo in modo efficiente attività parallele e impegnative. Una larghezza di banda di memoria elevata e un basso consumo energetico, inoltre, contribuiscono a creare un data center elastico e dalle performance stabili.
Utilizzare un server GPU come il Cloud Server GPU di Seeweb può risultare vantaggioso in diversi contesti. Ad esempio nel campo della computer vision, che riproduce la capacità dell'uomo di individuare e classificare le immagini mediante algoritmi di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico. Mentre l'AI consente ai computer di "pensare" e "ragionare", la computer vision permette loro di "vedere", "osservare" e "comprendere". Questa tecnologia è utilizzata in molti campi, tra cui il riconoscimento facciale, la segmentazione di immagini a fini medici e l'editing di immagini.
I server GPU, inoltre, possono essere impiegati per effettuare calcoli finanziari complessi, il training di modelli di deep learning, l'elaborazione di grandi quantità di dati al fine di costruire algoritmi predittivi, il controllo di qualità dei prodotti e la ricerca scientifica. In generale, i server GPU trovano applicazione in ogni settore che utilizza piattaforme per l'apprendimento automatico, reti neurali, automatizzazione dei processi di business, robotizzazione, esecuzione di più task in tempo reale e gestione dei dati.
GPU Cloud, deep learning e AI
Con l'arrivo di tecnologie emergenti come il deep learning e l'AI, le GPU cloud sono molto richieste. Il modello di deep learning viene utilizzato per elaborare grandi insiemi di dati o processi altamente computazionali. Le GPU, invece, sono progettate per eseguire calcoli in parallelo o più calcoli contemporaneamente, e possono sfruttare le capacità del modello di deep learning per accelerare le attività di calcolo di grandi dimensioni.
Poiché le GPU hanno molti core, offrono un'eccellente elaborazione dei calcoli in parallelo. Dispongono inoltre di una maggiore larghezza di banda della memoria per ospitare enormi quantità di dati per i sistemi di apprendimento profondo (ovvero quei sistemi basati su reti neurali artificiali strutturate in vari strati, in cui ciascuno strato si occupa di calcolare i valori per quello successivo, così da garantire informazioni sempre più complete). Per questo motivo, sono ampiamente utilizzate per l'addestramento di modelli di deep learning, il rendering di modelli CAD, l'esecuzione di videogiochi ricchi di grafica e altro ancora.
Conclusioni
Come illustrato in precedenza, dunque, le GPU cloud sono progettate per offrire prestazioni, velocità, scalabilità e spazio ai massimi livelli. Rappresentano la soluzione ideale per carichi di lavoro importanti e per trarre il massimo beneficio da IA, deep learning e big data processing.