طبق قانون مور، تعداد ترانزیستورها روی یک تراشه واحد تقریباً هر دو سال یک بار برای چندین دهه دو برابر شده است. این مستقیماً نشان می‌دهد که فناوری کامپیوتر با سرعتی حیرت‌انگیز در حال پیشرفت است و مرزهای امکان‌پذیری را به چالش می‌کشد. از این رو، این سوال بسیار رایج است: سرور GPU ابری چیست؟
کاربردهای مدرن مانند هوش مصنوعی/یادگیری ماشینی و شبیه‌سازی‌های فیزیکی برای اهداف علمی در محیط امروزی نیاز به قدرت محاسباتی زیادی دارند. اینجاست که واحدهای پردازش گرافیکی یا GPUها وارد عمل می‌شوند.
نه تنها جزئیات سرورهای GPU ابری منتشر می‌شود، بلکه تقاضا برای ارائه‌دهندگان برتر GPU ابری نیز با سرعتی نگران‌کننده در حال افزایش است. GPUها که در ابتدا برای پردازش گرافیکی توسعه یافتند، اکنون به عنوان دارایی‌های ارزشمندی برای محاسبات موازی داده‌ها مطرح هستند.
از طرف دیگر، هزینه تهیه و نگهداری GPUهای درون‌سازمانی یک نقطه ضعف عمده برای بسیاری از شرکت‌هاست. اینجاست که سرورهای GPU ابری وارد می‌شوند. این سرورهای مبتنی بر ابر، قدرت اضافی لازم برای مجازی‌سازی در رایانش ابری و دسترسی‌پذیری مورد نیاز برای تمام پروژه‌های حیاتی را فراهم می‌کنند.
علاوه بر این، ما فهرستی از ارائه‌دهندگان برتر GPU ابری، تحلیل دقیق آنها و اطلاعات بیشتری درباره GPUها را گردآوری کرده‌ایم تا سفر مطالعاتی بصیرت‌بخشی را برای شما فراهم کنیم. پس بدون تأخیر به سراغ این مطلب برویم.
پوشش مبانی: GPU ابری چیست؟
یک GPU ابری، یک GPU خارج از محل است که از طریق یک ارائه‌دهنده خدمات ابری مانند MilesWeb، AWS، GCP یا سایر ارائه‌دهندگان راهکارهای ابری در دسترس است. این GPUهای مجازی همان قدرت پردازشی GPUهای فیزیکی را ارائه می‌دهند، اما با مزیت اضافی استفاده از GPUها در رایانش ابری.
سایر مزایای مرتبط با این راهکار شامل مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری و هزینه راهکار است. GPUهای درون‌سازمانی قدیمی مستلزم هزینه‌های سرمایه‌ای قابل توجهی برای تهیه سخت‌افزار، هزینه تأمین انرژی و هزینه‌های جانبی نگهداری آنها هستند. در مقابل، GPUهای ابری این مشکل را ندارند. در اینجا، کاربران فقط برای منابعی که مصرف می‌کنند هزینه می‌پردازند.
علاوه بر این، یک GPU مبتنی بر ابر مزیت انعطاف‌پذیری را دارد، جایی که کاربران می‌توانند به راحتی میزان قدرت پردازشی مورد نیاز GPU را تغییر دهند. به طور مشابه، Ruby on Rails با رویکرد توسعه سریع و قرارداد بر پیکربندی خود، می‌تواند به طور موثری با سرورهای GPU ابری مورد استفاده قرار گیرد.
موارد استفاده از GPUهای ابری
GPUهای ابری امروزه ساختار اساسی بسیاری از صنایع تجاری را تشکیل می‌دهند، به ویژه با توجه به پیشرفت‌های فناوری مدرن. این سرورهای عملیاتی و باریک، پیکربندی عظیمی برای مدیریت پیچیدگی‌های غنی دارند. از آنجا که آنها امکان انجام دو یا چند عملیات به طور همزمان را فراهم می‌کنند، محاسبات موازی با شبکه‌های عصبی نیز در محاسبات مفید است. برخی از برجسته‌ترین موارد استفاده از GPUهای ابری عبارتند از:
– از آنجا که آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری ماشینی از نظر محاسباتی پرهزینه است، GPUهای ابری نقاط محاسباتی لازم را به راحتی ارائه می‌دهند.
– یک GPU ابری به دانشمندان کمک می‌کند تا مدل واقع‌بینانه‌ای از پدیده‌های مختلف، از آب و هوا گرفته تا تعامل بیومولکول‌ها، برای تحقیقات سریع‌تر بسازند.
– نرم‌افزارهای برتر ویرایش ویدیو و رندرینگ، به ویژه در مواردی که با محتوای با کیفیت بالا سروکار دارند، می‌توانند از توانایی‌های پردازش موازی GPUهای ابری بهره زیادی ببرند.
– Laravel می‌تواند هنگام ادغام با کتابخانه‌هایی که از قابلیت‌های GPU استفاده می‌کنند، از سرورهای GPU ابری بهره‌مند شود.
– GPUهای ابری زیربنای تصویربرداری پزشکی پیشرفته و شبیه‌سازی‌های کشف دارو هستند و بهبودهایی را در بخش بهداشت و درمان به ارمغان می‌آورند.
GPUهای ابری: نمای کلی ساده‌شده
| ویژگی | تعریف |
| موارد استفاده رایج | مقیاس‌پذیری، مقرون به صرفه بودن، انعطاف‌پذیری و سهولت استفاده. |
| مدل‌های قیمت‌گذاری | یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، محاسبات علمی، هوش مصنوعی، ویرایش ویدیو و بازی‌سازی. |
| انواع GPU | پرداخت به ازای استفاده، صورتحساب ساعتی یا ثانیه‌ای، نمونه‌های نقطه‌ای (spot instances). |
| معیارهای عملکرد | NVIDIA Tesla، AMD Radeon، NVIDIA RTX |
| صرفه‌جویی در هزینه | هسته‌ها، سرعت ساعت، حافظه، پهنای باند |
| مقیاس‌پذیری | اجتناب از هزینه‌های اولیه سخت‌افزار و هزینه‌های نگهداری. |
| دسترسی‌پذیری | به راحتی منابع را بر اساس تقاضا مقیاس‌بندی کنید. |
ارائه‌دهندگان اصلی GPU ابری
اکنون به بخش مورد انتظار این راهنمای جامع می‌پردازیم. از آنجا که قبلاً درباره GPU در رایانش ابری و مزایای آن بحث کرده‌ایم، ضروری است که جنبه مهم دیگری را نیز پوشش دهیم: آشنایی با ارائه‌دهندگان خدمات رایانش ابری GPU.با افزایش شبیه‌سازی‌ها، پردازش موازی و پروژه‌های حیاتی مبتنی بر هوش مصنوعی/یادگیری ماشینی، سرورهای GPU ابری یادگیری عمیق را تسهیل می‌کنند. بنابراین، کاربران به دنبال ارائه‌دهندگان GPU ابری هستند که بهترین مقایسه قیمت GPU ابری، ویژگی‌های بی‌نقص، پیکربندی‌های ابری برتر و موارد بسیار دیگری را ارائه می‌دهند.در اینجا فهرست ما از برترین و ارزان‌ترین ارائه‌دهندگان GPU ابری با تمام منابع مورد نیاز شما آمده است.
۱. زویپ سرور
سرور اختصاصی مهمترین زیرساخت مورد نیاز برای راه اندازی سایت های پر ترافیک، نرم افزار ها، اپلیکشن ها و بهترین پیشنهاد برای استارتاپ ها، موسسات، سازمان ها و مدیران کسب و کار های اینترنتی می باشد. زویپ سرور با انتخاب معتبرترین مراکز داده و با استفاده از به‌روزترین و قدرتمندترین سخت‌افزارهای بازار، خدمات سرور اختصاصی را در سطح کیفیت و استاندارد جهانی ارائه می‌دهد. سرورهای اختصاصی در موقعیت‌های آسیا، اروپا و آمریکا با امکان نصب سیستم عامل لینوکس، ویندوز و انواع مجازی‌ساز ارائه می‌گرد
۲. Google Cloud Platform
GCP دارای انتخاب متنوعی از GPUهای ابری است که شامل NVIDIA Tesla و AMD Radeon می‌شود. آنها نمونه‌های از پیش پیکربندی شده استاندارد را برای شرایط خاص مانند استفاده از یادگیری ماشینی یا محاسبات علمی ارائه می‌دهند تا استقرار را آسان‌تر کنند.
هزینه طرح: مشابه AWS، شما باید پیکربندی‌های مورد نیاز خود را اضافه کنید تا با یک هزینه تخمینی طرح شروع کنید.
مدل‌های کارت GPU موجود | NVIDIA A100، NVIDIA V100، NVIDIA T4، NVIDIA P100، NVIDIA K80، سرورهای Bare Metal
راهکارهای سرور ابری آماده GPU گوگل کلود
۳. Microsoft Azure
وقتی صحبت از GPU در رایانش ابری می‌شود، ماشین‌های مجازی Azure از سری‌های NVIDIA Tesla M60 و T4 با پیکربندی‌های مختلف پشتیبانی می‌کنند. همچنین با سایر خدمات توسعه یافته توسط مایکروسافت، مانند Azure Machine Learning، برای یک فرآیند توسعه هوش مصنوعی کامل سازگار است.
هزینه طرح: کاربران باید فرمی را با نیازهای خود پر کنند تا قیمت‌های مربوط به سرور GPU ابری را دریافت کنند.
مدل‌های کارت GPU موجود | NVIDIA A100، NVIDIA V100، NVIDIA T4، NVIDIA P100، NVIDIA K80
راهکارهای سرور ابری آماده GPU Azure | سری ND، سری NC، سری NCv3، سری NCv2، سری NC
بهترین شیوه‌ها برای بهینه‌سازی استفاده از GPU ابری
GPUهای ابری قادر به پردازش حجم زیادی از داده‌ها هستند، اما بهینه‌سازی استفاده از آنها ضروری است. با شیوه‌های بهینه‌سازی دقیق، کاربران می‌توانند از پتانسیل کامل سرورهای GPU ابری خود استفاده کنند.
با پیروی از بهترین شیوه‌ها، می‌توانید استفاده موثر از این منابع ارزشمند را تضمین کنید، هزینه‌ها را کاهش دهید و عملکرد را بهبود بخشید. در اینجا چند مورد از شیوه‌های بهینه‌سازی که می‌توانید دنبال کنید و به راحتی در هزینه‌های خود صرفه‌جویی کنید، آمده است:
۱. انتخاب نوع نمونه مناسب
برای بهینه‌سازی استفاده از GPU و نیاز به حجم کاری، هم‌راستا کردن آن با انواع نمونه‌های صحیح بسیار مهم است.
۲. نظارت بر استفاده از منابع
ارائه‌دهندگان قابل اعتماد GPU ابری مانند MilesWeb ابزارهایی را ارائه می‌دهند که به ردیابی منابع و شناسایی مواردی که منابع را هدر می‌دهند، کمک می‌کنند.
۳. استفاده از کانتینرسازی
با برخی تکنیک‌ها، مانند استفاده از کانتینرهایی مثل Docker، مدیریت استقرار و نرم‌افزار در GPUهای ابری آسان‌تر خواهد بود.
۴. بهره‌گیری از مقیاس‌پذیری خودکار
همچنین امکان تنظیم محیط ابری خود به صورت خودکار وجود دارد. بنابراین، منابع GPU شما بدون ایجاد مانع در عملکرد، به طور خودکار مقیاس‌بندی می‌شوند.
جمع‌بندی
GPUهای ابری رویکردی نوآورانه برای انجام وظایف محاسباتی پرحجم هستند. در واقع، با استفاده از رایانش ابری GPU، کسب‌وکارهای میزبانی تجارت الکترونیک، صنایع و برنامه‌های کاربردی مهم مختلف قادر به پیشبرد تحقیقات خود و افزایش تولید در عملیات خود برای کسب مزیت رقابتی هستند.
GPUهای ابری از ارائه‌دهندگان مختلف به اشکال متفاوتی ارائه می‌شوند و مهم است توجه داشته باشیم که هر GPU ابری کارکردهای متنوعی دارد. برای توانمندسازی سازمان‌های خود جهت بهره‌گیری از محاسبات با کارایی بالا به عنوان یک سرویس
