Поделиться
8 главных сфер применения GPU Cloud назвали аналитики Market.CNews
Одной из разновидностей облачных услуг являются GPU Cloud — вычислительные мощности на базе графических ускорителей. Это востребованные решения, обеспечивающие в определенных задачах значительное преимущество над обычными облаками, построенными на CPU. В рамках этой статьи аналитики Market.CNews рассмотрели 8 основных сфер применения GPU Cloud.
Перейти в обзор GPU Cloud 2022
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес
Искусственный интеллект — тенденция, которая актуальна для всех сфер информационно-коммуникационных технологий. Он проник как в самые сложные разработки, находящиеся на острие научного прогресса, так и в привычную, не вызывающую уже эмоций, домашнюю технику — «Алиса, выключи телевизор». Несомненно, он не обошел стороной и бизнес, в самых разных его проявлениях.
Сфера № 1: Машинное обучение ML
Machine Learning (машинное обучение) — метод, в основе которого лежит не жестко запрограммированное прямое решение определенной задачи, а обучение на основе решений большого количества похожих задач. Машинное обучение — одно из приоритетных направлений ИИ, а его возможности используются для:
- распознавания речи, жестов, рукописного ввода и образов;
- диагностики в самых различных отраслях: медицинской, технической;
- выявления мошеннических схем и спама, а также многого другого.
Процесс машинного обучения включает оперирование большими объемами однотипных, несложных данных. Подавляющая часть вычислений, необходимых для машинного обучения — матричные, а значит многоядерная, содержащая тысячи ядер, архитектура GPU подходит для решения этой задачи намного лучше CPU. Кроме этого, тензорные ядра современных графических ускорителей специально проектировались под подобные задачи.
Если в обучении задействуются медиаданные — речь, изображения, видео, — то они преобразуются в тензоры. Это трехмерные матрицы с определенными параметрами, а значит, обучение на GPU будет снова гораздо эффективнее.
Сфера № 2: Искусственный интеллект AI
Искусственный интеллект — это общее обозначение возможностей программного обеспечения для выполнения задач, на которые, как считалось, способен только человек. К примеру, анализировать события и делать на их основе выводы — это позволяет системам самостоятельно обучаться и принимать решения.
В настоящий момент все, что связано с ИИ, связано с большими потоками данных, которые необходимы для обучения. Чтобы «понять», как выглядит тот или иной предмет, машину нужно обучить на сотнях тысяч схожих изображений, а чтобы ИИ смог распознать нестандартное поведение, он должен обработать сотни тысяч ситуаций, в которых люди поступают «стандартно».
Для таких задач лучше всего подходят GPU, потому что ИИ — это не какой-то цельный и сложный процесс, а большое количество маленьких процессов. За счет глубины каждая задача разбивается на отдельные блоки, которые нужно выполнить, количество таких блоков в каждом нейронном слое может достигать тысяч. CPU с его несколькими ядрами, несмотря на то, что они мощнее каждого отдельного ядра GPU, будет выполнять эту задачу намного дольше, а вот GPU может параллельно выполнять сразу тысячи операций — это дает значительный прирост.
Сфера № 3: Deep learning
Глубокое обучение (Deep learning) — это, по сути, машинное обучение, чаще всего построенное на тренировках с учителем, но бывает и без него. Обучаясь с учителем, нейронная сеть получает сразу не только данные, но и заранее определенные для них результаты. Ее цель — найти взаимосвязи, которые приводят к такому результату.
Такие нейросети отличаются высокой сложностью и содержат большое количество скрытых слоев, они способны к самообучению и повышению точности с каждым разом — это достигается за счет появления дополнительных слоев, которые будут включать все больше взаимосвязей во входных данных и соотносить их с конечным результатом.
В глубоком обучении преимущества GPU обеспечивают все те же качества — большое количество вычислительных ядер и архитектура. Там, где задача состоит из множества параллельных вычислений, превосходство всегда будет на стороне количества ядер, а не производительности отдельного ядра. Стоит сразу отметить, что в этом сегменте сегодня правит бал NVIDIA и большинство решений, которые можно найти в облаках, построены на ее разработках и процессорах.
Работа с видео
Работа с фото- и видеоматериалами всегда была уделом графических ускорителей — именно для этого они и разрабатывались. Сначала как простое периферийное устройство центрального процессора, а после — как полноценное решение, позволяющее взять на себя большую часть нагрузки при работе с графикой.
Сфера № 4: Кодирование в режиме реального времени
Может потребоваться для проведения трансляций с оборудования, не поддерживающего требуемый формат видеопотока. На крупных стриминговых площадках этим занимается внутреннее ПО и серверные мощности, а в случае частного использования задачу нужно решать самостоятельно.
Кодирование видео на CPU используется редко, так как произошло технологическое разделение CPU и GPU — у каждого их них развиваются определенные возможности, соответствующие задачам. В случае с GPU это поддержка множества кодеков, специализированных технологий и многоядерная архитектура. Хотя, несомненно, использование CPU для кодирования возможно, но обычно такое решение проигрывает в скорости, а скорость в бизнесе — это деньги.
Сфера № 5: Проведение онлайн-трансляций высокого разрешения
Трансляциями в высоком разрешении уже никого не удивить, скорее напротив — низкое качество может вызвать сомнения в надежности компании и ее профессионализме. Подготовка трансляции требует много опыта и хорошего оборудования, в том числе и мощной видеокарты — на GPU будет приходиться основная нагрузка по обработке видеопотока.
Рейтинг провайдеров GPU Cloud 2022
Производители разрабатывают и внедряют в свои GPU различные технологии, позволяющие повысить качество трансляций, например, Энкодер NVIDIA (NVENC) от NVIDIA — специальный отдельный блок видеоускорителя, позволяющий кодировать и декодировать видео.
Сфера № 6: Создание видео и рендеринг
Преимущество GPU над CPU в этой сфере довольно условно и зависит от множества факторов. При неограниченном бюджете рендеринг на CPU, как правило, бывает качественнее и точнее, но значительно дороже. Потребуются современные промышленные 64 ядерные процессоры и сотни гигабайт оперативной памяти — работа на таком оборудовании может окупиться у киностудий, но не подойдет для 99% других сценариев бизнеса. В привычных условиях работы небольших студий рендеринг на GPU будет дешевле, быстрее и сможет обеспечить достаточное для большинства проектов качество.
Сложные математические расчеты
Использование возможностей GPU для математических вычислений набирает обороты.
Сфера № 7: Решение научных задач
Мир захватили большие данные — вначале они считались мусором, являясь побочным продуктом работы множества программ. Сегодня это ценный материал для множества научных работ и источник вдохновения для бизнеса.
Большие данные накапливаются с огромной скоростью, поступая из миллионов источников, для их обработки прекрасно подходят GPU, способные выполнять множество параллельных операций.
Сфера № 8: Роботы для биржевой торговли
Существует несколько разновидностей торговых роботов, позволяющих решать определенные задачи. Одной из таких разновидностей является высокочастотный торговый робот, рассчитанный на тысячи молниеносных сделок — для быстрого доступа к базам он использует GPU.
Короткая ссылка
