Сегодня нейросети уже становятся рабочим инструментом для бизнеса во многих отраслях. Но их внедрение упирается в вычислительные ресурсы. Вы можете написать идеальный код, подготовить данные, но обучение будет идти настолько медленно, что первые результаты вы увидите только через несколько месяцев. Это происходит именно по причине нехватки мощности.
Совсем не обязательно покупать дорогой сервер, чтобы обучить модель за часы, а не месяцы. На помощь приходит услуга «облачный GPU» — возможность арендовать именно ту мощь, которая нужна для вашего проекта. Но существует множество графических ускорителей, некоторые из которых подходят под достаточно специфические задачи. Как не запутаться в этом многообразии и выбрать нужный графический ускоритель — расскажем в этом тексте.
В этом тексте:
Зачем GPU для ML-задач
Центральные процессоры (CPU) и графические процессоры (GPU) принципиально различаются подходом к вычислениям. CPU обрабатывает задачи последовательно и оптимален для сложных разнородных операций. GPU специально создан для одновременного выполнения множества одинаковых вычислений. Именно эта особенность определяет их эффективность для машинного обучения.
Графические процессоры содержат тысячи вычислительных ядер, способных одновременно обрабатывать идентичные операции. Эта особенность критически важна для работы нейросетей. Это объясняется природой вычислений в машинном обучении.
Нейросети состоят из слоев нейронов, соединенных весовыми коэффициентами. При обработке данных происходят два основных процесса:
- Прямое распространение/ Требует одновременного умножения матриц весов на входные векторы. Каждое такое умножение — независимая операция, идеально распределяемая между тысячами ядер GPU.
- Обратное распространение ошибки для каждого параметра сети. Эти вычисления также распараллеливаются на уровне отдельных нейронов и слоев.
Эти процессы и составляют особенность вычислений в нейросетях. Идентичные математические действия применяются к разным данным, результаты обработки одного нейрона не зависят от расчетов в соседних нейронах, а обращения к данным происходит по предсказуемым шаблонам.
Со всеми этими особенностями эффективно справляется GPU благодаря множественным арифметико-логическим устройствам, широкой шине памяти и специализированным тензорным ядрам. В результате GPU одновременно:
- Обновляет весовые коэффициенты
- Вычисляет функции активации
- Обрабатывает различные участки входных данных
Такая архитектурная совместимость делает GPU естественным ускорителем для нейросетей, в десятки раз ускоряя вычисления в сравнении с CPU.
Как максимально защитить свой бизнес
Облачные GPU ускоряют разработку нейросетей, но создают новые риски для конфиденциальных данных и обученных моделей. Как построить защищенную ML-инфраструктуру с шифрованием на каждом этапе и контролем доступа к вычислительным ресурсам, мы подробно рассказываем в другой статье.
NVIDIA и альтернативы
На рынке GPU для машинного обучения NVIDIA занимает доминирующее положение. Эта позиция сформировалась благодаря тому, что компания развивала не только аппаратное обеспечение, но и создавала полную программную экосистему. В 2006 году компания представила архитектуру CUDA, которая предоставила разработчикам удобный инструмент для программирования параллельных вычислений.
На рынке GPU для машинного обучения NVIDIA занимает доминирующее положение. Эта позиция сформировалась благодаря томуCUDA — это параллельная вычислительная платформа и модель программирования, которая позволяет использовать GPU для общих вычислений. В отличие от традиционного графического конвейера, CUDA дает прямой доступ к виртуальной инструкциям и памяти GPU. Разработчики могут писать программы на языках C++, Fortran и Python с использованием CUDA-расширений.
В 2017 году компания представила технологию Tensor Core. Она представляет собой специализированные вычислительные блоки, оптимизированные для операций матричного умножения. Они создавались специально для ускорения операций матричного умножения, которые составляют основу вычислений в глубоком обучении. В результате, по сравнению со стандартными CUDA-ядрами, Tensor Core ускоряет обучение нейросетей в 2−3 раза.
Программный стек NVIDIA включает несколько ключевых компонентов:
- cuDNN — библиотека примитивов для глубокого обучения
- TensorRT — SDK для высокопроизводительной оптимизации инференса (финальная стадия работы модели)
- NCCL — библиотека для коллективных коммуникаций между несколькими GPU
- DALI — библиотека для загрузки и аугментации данных
Существуют альтернативные платформы, которые предлагают различные подходы к GPU-вычислениям.
AMD ROCm — это открытая платформа для ускоренных вычислений, включающая компилятор HIP, который позволяет конвертировать CUDA-код в переносимый C++. Поддержка включает основные фреймворки машинного обучения, однако производительность может варьироваться в зависимости от конкретной задачи и аппаратной конфигурации.
Google TPU — специализированные интегральные схемы, разработанные для ускорения операций матричной алгебры. Архитектура TPU оптимизирована для работы с квантованными целочисленными операциями (INT8, INT16), что обеспечивает высокую энергоэффективность при выполнении задач инференса.
Intel oneAPI — кроссплатформенная модель программирования, предлагающая единый код для различных архитектур ускорителей. Технология SYCL позволяет разрабатывать приложения, которые могут выполняться на CPU, GPU и других специализированных процессорах без переписывания кода.
Выбор платформы зависит от множества факторов, включая требования к производительности, бюджет проекта, совместимости с существующей инфраструктурой и доступности специализированных оптимизаций для конкретных типов нейросетевых архитектур. Однако NVIDIA остается наиболее универсальным вариантом. Поэтому разберем их карты подробнее с точки зрения работы с ML-задачами.
Классы видеокарт
NVIDIA выпускает графические ускорители для различных сфер применения. Архитектурные различия определяют оптимальные сценарии использования каждого класса.
Игровые карты GeForce
Цель: игры и рендеринг графики.
Плюсы: в контексте ML-задач плюсов у таких карт почти нет. Можно выделить разве что относительно низкую стоимость и их доступность, чтобы проводить начальные эксперименты.
Минусы: отсутствует ECC-память для коррекции ошибок, а объем видеопамяти ограничен 24 ГБ. Драйверы не оптимизированы для рабочих нагрузок дата-центров.
Такие карты могут справиться с небольшими моделями, но для производственных задач стоит рассмотреть другие варианты.
Карты для рабочих станций NVIDIA RTX / Quadro
Цель: профессиональные графические приложения и инженерные расчеты.
Плюсы: поддержка ECC-памяти и увеличенный объем видеопамяти. Есть специализированные драйверы, которые обеспечивают стабильность работы.
Минусы: высокая стоимость, а также невозможность масштабирования в стоечных конфигурациях.
Такие карты, как RTX 6000 Ada Generation, RTX A6000, подходят для локального развертывания. Они обеспечивают надежность при работе со средними моделями, но в облаке обычно используются решения под дата-центры.
Карты под дата-центры NVIDIA Data Center / HPC
Цель: высокопроизводительные вычисления и задачи искусственного интеллекта.
Плюсы: максимальная надежность и специализированные под ML функции. ECC-память предотвращает ошибки при длительных вычислениях. Технология NVLink позволяет объединять несколько карт. Tensor Cores оптимизированы для ML-операций.
Минусы: высокая стоимость и требовательность к инфраструктуре. Карты требуют специализированных систем охлаждения и питания.
Основные представители таких карт — A100, H100, A30. Это специализированные вычислительные ускорители, созданные для работы в условиях круглосуточной эксплуатации. Они обеспечивают максимальную производительность в обучении моделей и являются стандартом в работе с ML в облаке.
Виртуальная инфраструктура с GPU
Обучение нейросетей требует значительных вычислительных ресурсов, но покупка собственных GPU не всегда оправдана. ИТ-ГРАД предлагает готовые облачные решения с видеокартами NVIDIA, которые автоматически адаптируются под ваши задачи. Запускайте сложные ML-проекты без капитальных затрат — просто выберите подходящую.
Как выбрать облачный GPU
Теперь, когда мы понимаем различия между классами видеокарт, можно перейти к практическому выбору конкретной конфигурации в облаке. Этот процесс состоит из четырех последовательных шагов, которые помогают найти оптимальное соотношение производительности и стоимости.
Шаг 1. Анализ типа ML-задачи
Определите характер ваших вычислений. Обучение моделей с нуля требует максимальной производительности. Дообучение работает на картах среднего класса. Инференс эффективно работает даже на бюджетных GPU. Эксперименты и прототипирование не требуют мощных конфигураций.
Шаг 2. Оценка требований к видеопамяти
Рассчитайте необходимый объем vRAM. Большие модели требуют 16+ ГБ памяти. Компьютерное зрение работает с объемами от 8 ГБ. NLP-модели часто занимают 12+ ГБ. Всегда оставляйте запас памяти для обработки данных.
Шаг 3. Сравнение технических характеристик
Изучите ключевые параметры карт. Tensor Cores ускоряют матричные вычисления. Пропускная способность памяти влияет на скорость обучения. Количество CUDA-ядер определяет параллельную производительность. Поддержка NVLink важна для многокарточных конфигураций.
Шаг 4. Расчет стоимости и тестирование
Сравните цену за час работы разных инстансов. Учтите стоимость связанных ресурсов — CPU, RAM, дисков. Запустите тестовые задания на разных типах GPU.
Начинайте с минимальной конфигурации. Масштабируйте ресурсы по мере необходимости и не забывайте использовать мониторинг потребления vRAM. Сравнивайте реальную производительность в ваших сценариях.
Каждый шаг сужает диапазон возможных вариантов. Финальное решение должно балансировать производительность и стоимость.
Сравнение карт разных классов
Для сравнения возьмем карты, которые охватывают все основные сценарии использования в рамках ML — от начального уровня до высокопроизводительных вычислений. Каждая модель представляет определенное поколение архитектур NVIDIA и соответствующий класс производительности.
Потребительские карты предоставляют базовую производительность. Решения для дата-центров предлагают сбалансированные показатели и специализированные функции, а карты HPC-класса демонстрирует максимальную оптимизацию для сложных вычислений.
| Карта | GeForce RTX 4090 | NVIDIA T4 | NVIDIA A100 | NVIDIA H100 |
|---|---|---|---|---|
| Класс | Геймерская | Дата-центр (инференс) | Дата-центр (обучение) | Дата-центр (HPC) |
| Память | 24 ГБ GDDR6X | 16 ГБ GDDR6 | 40/80 ГБ HBM2e | 80 ГБ HBM3 |
| Tensor Cores | 4-го поколения | 2-го поколения | 3-го поколения | 4-го поколения |
| Пропускная способность | 1008 ГБ/с | 320 ГБ/с | 1555−2039 ГБ/с | 3350 ГБ/с |
| Поддержка NVLink | Нет | Нет | 600 ГБ/с | 900 ГБ/с |
| Техпроцесс | 4 нм | 12 нм | 7 нм | 4 нм |
| Энергопотребление | 450 Вт | 70 Вт | 250 — 400 Вт | 350 — 700 Вт |
Анализ производительности
Геймерские карты показывают хорошие результаты в отдельных ML-задачах. Они эффективны для исследований и небольших проектов. Но уже на этом этапе ощущаются ограничения в работе, а для больших моделей эти решения становятся совсем неподходящими.
Карты для инференса обеспечивают оптимальное соотношение цены и производительности. Низкое энергопотребление делает их экономичным решением. Они надежно работают в режиме постоянной нагрузки, но не подходят для обучения больших моделей из-за недостаточного объема памяти и ограниченной пропускной способности. Вычисления с повышенной точностью FP32 выполняются значительно медленнее, задачи с интенсивным обменом данными между несколькими GPU не поддерживаются из-за отсутствия NVLink. И это лишь несколько проблем, которые вскрываются при усложнении ML-задачи.
Карты для обучения демонстрируют максимальную производительность. Это наиболее эффективный выбор с точки зрения «цена — качество». Высокая пропускная способность памяти ускоряет обработку данных, а специализированные ядра оптимизированы для матричных операций.
Карты уровня HPC — максимально технологичное решение. Они созданы для решения сверхсложных вычислительных задач и оправданы только в крупных исследовательских проектах.
Заключение
Это далеко не все параметры, которые необходимо учитывать при выборе облачного GPU под ML-задачи. Стоит учитывать и совместимость драйверов с контейнеризованными средами, возможность горячей миграции между инстансами, наличие предустановленных ML-фреймворков в образах виртуальных машин. Однако понимание базы, умение сравнить разные классы карт, позволяет лучше понять вашу задачу и предварительно оценить план внедрения ML-решений в вашу инфраструктуру.
Если вы ищете надежного облачного провайдера под самые требовательные ML-задачи, обращайтесь к ИТ-ГРАД. Мы поможем подобрать оптимальное решение для ваших ML-задач и развернуть инстансы с ускорителями A100 и другими современными моделями.
Частые вопросы
1. Какая видеокарта нужна для начала работы с машинным обучением?
Для старта подходят карты начального уровня с 8−16 ГБ памяти, такие как NVIDIA T4 или RTX 3080. Они обеспечивают достаточную производительность для экспериментов и обучения небольших моделей. Важно выбирать карты с поддержкой CUDA и современными Tensor Cores.
2. Чем облачные GPU лучше локальных видеокарт?
Облачные GPU позволяют быстро масштабировать ресурсы под задачи разной сложности без капитальных затрат. Вы можете использовать профессиональное оборудование (A100, H100) по часам, иметь гарантированную доступность и автоматическое резервное копирование.
3. Какой объем видеопамяти необходим для моделей типа GPT?
Для работы с современными языковыми моделями требуется 16−80 ГБ памяти. Модели типа GPT-3 нуждаются в 80+ ГБ VRAM. Для меньших моделей можно использовать технику распределенной загрузки или квантизации.
4. Можно ли использовать игровые видеокарты для коммерческих ML-проектов?
Да, но с серьезными ограничениями. Карты типа RTX 4090 подходят для прототипирования, однако для продакшена нужны решения мощнее (A100, V100 и т.д.) из-за ECC-памяти, надежности и специализированных оптимизаций.
