AI と大規模なワークロードに最適なクラウド GPU プラットフォーム 11 選

ディープラーニング、AI、ML などの新興テクノロジーの登場により、クラウド GPU の需要が高まっています。

組織が 3D ビジュアライゼーション、機械学習 (ML)、人工知能 (AI)、またはある種のヘビー コンピューティングを扱う場合、GPU 計算をどのように実行するかが非常に重要になります。

従来、組織内の深層学習モデルは、トレーニングと計算タスクに膨大な時間がかかりました。以前は時間を無駄にし、多額の費用がかかり、保管場所やスペースの問題が発生し、生産性が低下していました。

新時代の GPU は、この問題を解決するように設計されています。これらは、大量の計算を効率的に実行し、AI モデルのトレーニングを高速化します。

Indigo の調査によると、ディープ ラーニングに関連するニューラル ネットワークをトレーニングする際、GPU は CPU よりも 250 倍高速な パフォーマンスを提供できます。

そして、クラウド コンピューティングの進歩に伴い、クラウド GPU が登場し、さらに高速なパフォーマンス、容易なメンテナンス、コストの削減、迅速なスケーリング、時間の節約を提供することで、データ サイエンスやその他の新興テクノロジーの世界を変革しています。

この記事では、クラウド GPU の概念、AI、ML、深層学習との関係、および好みのクラウド GPU をデプロイするために見つけられる最高のクラウド GPU プラットフォームのいくつかについて紹介します。

さぁ、始めよう！

クラウド GPU とは何ですか?

クラウド GPU を理解するために、まず GPU について話しましょう。

グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) は、メモリを迅速に変更および操作して画像やグラフィックスの作成を高速化するために使用される特殊な電子回路を指します。

最新の GPU は、中央処理装置 (CPU) よりも並列構造であるため、画像処理とコンピュータ グラフィックスの操作効率が高くなります。 GPU はマザーボードに組み込まれるか、PC のビデオ カードまたは CPU ダイに配置されます。

クラウド グラフィックス ユニット (GPU) は、クラウドで大規模な AI およびディープ ラーニングのワークロードを処理するアプリケーションを実行するのに役立つ、堅牢なハードウェア アクセラレーションを備えたコンピューター インスタンスです。デバイスに物理 GPU を展開する必要はありません。

人気のある GPU には、NVIDIA、AMD、Radeon、GeForce などがあります。

GPU は次の用途に使用されます。

• 携帯電話
• ゲーム機
• ワークステーション
• 組み込みシステム
• パソコン

GPU の用途:

GPU の使用例をいくつか示します。

• 画像認識のための AI と ML
• 3DコンピュータグラフィックスおよびCAD図面の計算
• テクスチャマッピングとポリゴンのレンダリング
• 座標系への頂点の平行移動や回転などの幾何学的計算
• テクスチャと頂点を操作するためのプログラム可能なシェーダーのサポート
• GPU アクセラレーションによるビデオのエンコード、デコード、ストリーミング
• グラフィックス豊富なゲームとクラウド ゲーム
• 汎用 GPU の並列処理機能を必要とする広範な数学モデリング、分析、ディープ ラーニング。
• 動画編集、グラフィックデザイン、コンテンツ制作

クラウド GPU の利点は何ですか? 👍

クラウド GPU を使用する主な利点は次のとおりです。

高度な拡張性

組織を拡大しようとすると、最終的に仕事量は増加します。ワークロードの増加に合わせて拡張できる GPU が必要になります。クラウド GPU を使用すると、手間をかけずに GPU を簡単に追加できるため、増加したワークロードに対応できます。逆に、スケールダウンしたい場合は、これもすぐに可能です。

コストを最小限に抑える

信じられないほど高価な高出力の物理 GPU を購入する代わりに、時間単位で低コストで利用できるレンタルのクラウド GPU を利用できます。あまり使用しないにもかかわらず高額な費用がかかる物理的な GPU とは異なり、クラウド GPU は使用した時間数に応じて料金が請求されます。

ローカルリソースをクリアします

コンピューター上の大量のスペースを占有する物理 GPU とは異なり、クラウド GPU はローカル リソースを消費しません。言うまでもなく、大規模な ML モデルを実行したりタスクをレンダリングしたりすると、コンピューターの速度が低下します。

そのためには、コンピュータに負担をかけずに計算能力をクラウドにアウトソーシングすることを検討し、安心して利用することができます。ワークロードや計算タスクを処理するというプレッシャーをコンピュータに与えるのではなく、コンピュータを使ってすべてを制御するだけです。

時間を節約する

クラウド GPU により、デザイナーはレンダリング時間を短縮して迅速な反復を行うことができる柔軟性が得られます。以前は数時間または数日かかっていたタスクを数分で完了できるため、時間を大幅に節約できます。したがって、チームの生産性が大幅に向上し、レンダリングや計算ではなくイノベーションに時間を投資できるようになります。

GPU はディープラーニングと AI にどのように役立ちますか?

ディープラーニングは人工知能の基礎です。これは、人工ニューラル ネットワーク (ANN) を利用した表現学習に重点を置いた高度な ML 手法です。深層学習モデルは、大規模なデータセットまたは高度な計算プロセスを処理するために使用されます。

では、GPU はどのように登場するのでしょうか?

GPU は、並列計算または複数の計算を同時に実行するように設計されています。 GPU は深層学習モデルの機能を活用して、大規模な計算タスクを効率化できます。

GPU は多くのコアを備えているため、優れた並列処理計算を提供します。さらに、深層学習システム用の大量のデータに対応できるよう、より高いメモリ帯域幅を備えています。したがって、AI モデルのトレーニング、CAD モデルのレンダリング、グラフィックス豊富なビデオ ゲームのプレイなどに広く使用されています。

さらに、複数のアルゴリズムを同時に実験したい場合は、多数の GPU を個別に実行できます。並列処理を行わずに、別々の GPU でさまざまなプロセスを容易にします。このため、複数の GPU を異なる物理マシン間で使用することも、単一のマシンで使用して、重いデータ モデルを分散することもできます。

クラウド GPU を始める方法

クラウド GPU を使い始めることは、ロケット科学ではありません。実際、基本を理解できれば、すべて簡単かつ迅速に行うことができます。まず最初に、Google Cloud Platform (GCP) などのクラウド GPU プロバイダーを選択する必要があります。

次に、GCP に登録します。ここでは、クラウド機能、ストレージ オプション、データベース管理、アプリケーションとの統合など、それに付属するすべての標準的な利点を利用できます。 Jupyter Notebook のように機能する Google Colboratory を使用して 1 つの GPU を無料で使用することもできます。最後に、ユースケースに合わせて GPU のレンダリングを開始できます。

そこで、AI と大規模なワークロードを処理するためにクラウド GPU に用意されているさまざまなオプションを見てみましょう。

リノード

Linode は、 ビデオ処理、科学計算、機械学習、AI などの並列処理ワークロード用のオンデマンド GPU を提供します。 NVIDIA Quadro RTX 6000、Tensor、RT コアによって高速化された GPU に最適化された VM を提供し、CUDA パワーを利用してレイ トレーシング ワークロード、ディープ ラーニング、複雑な処理を実行します。

Linode GPU からアクセスして GPU のパワーを活用し、クラウドの真の価値提案の恩恵を受けることで、資本支出を運用コストに変えます。さらに、Linode を使用すると、ハードウェアについて心配することなく、コア コンピテンシーに集中できます。

Linode GPU は、ビデオ ストリーミング、AI、機械学習などの複雑なユースケースに活用するための障壁を排除します。さらに、予想されるワークロードに必要な馬力に応じて、インスタンスごとに最大 4 枚のカードを取得できます。

Quadro RTX 6000 は、4,608 個の CUDA コア、576 個の Tensor コア、72 個の RT コア、24 GB GDDR6 GPU メモリ、84T RTX-OPS、10 ギガ レイ/秒のレイキャスト、および 16.3 TFLOP の FP32 パフォーマンスを備えています。

専用 Plus RTX6000 GPU プランの料金は 1.5 ドル/時間です。

緯度.sh

Latitude.sh は 、クラウド GPU プラットフォームの状況を大きく変えるものであり、特に AI と機械学習のワークロードを強化するように設計されています。 NVIDIA の H100 GPU を搭載した Latitude.sh のインフラストラクチャは、A100 などの競合 GPU と比較して最大 2 倍高速なモデル トレーニングを提供します。

Latitude.sh を選択すると、世界中の 18 以上の場所に高性能の専用サーバーを自由に導入でき、遅延を最小限に抑え、最適なパフォーマンスを確保できます。

各インスタンスは AI ワークロード向けに最適化されており、TensorFlow、PyTorch、Jupyter などの深層学習ツールがプリインストールされています。複雑な設定をいじる必要はもうありません。デプロイして実行するだけです。

Latitude.sh の API ファーストのアプローチにより自動化が簡素化され、Terraform などのツールとの統合が簡単になります。 Latitude.sh の直感的なダッシュボードを使用すると、数回クリックするだけでビューの作成、プロジェクトの管理、リソースの追加を行うことができ、より多くの作業を行うことができます。

パフォーマンスを重視するユーザーにとって、Latitude.sh の最上位インスタンスは、最大 8 個の NVIDIA H100 80GB NVLink GPU、デュアル AMD 9354、64 コア @ 3.25 GHz、および 1536 GB RAM を誇ります。また、多くの仕事をこなす人のために、オンデマンド料金は 1 時間あたり 17.6 ドルからとなっています。

最も効率的でスケーラブルなクラウド GPU プラットフォームである Latitude.sh を使用して、AI および ML プロジェクトの可能性を最大限に引き出します。

ペーパースペースコア

Paperspace CORE による次世代アクセラレーション コンピューティング インフラストラクチャで組織のワークフローを強化します。使いやすくわかりやすいインターフェイスを提供し、Mac、Linux、Windows 向けのシンプルなオンボーディング、コラボレーション ツール、デスクトップ アプリを提供します。これを使用して、無制限のコンピューティング能力を通じて需要の高いアプリケーションを実行します。

CORE は、超高速ネットワーク、インスタント プロビジョニング、3D アプリ サポート、プログラムによるアクセスのための完全な API を提供します。 1 か所にある簡単で直感的な GUI を使用して、インフラストラクチャの完全なビューを取得します。さらに、堅牢なツールを備え、マシン、ネットワーク、ユーザーのフィルタリング、並べ替え、接続、作成を可能にする CORE の管理インターフェイスを使用して、優れた制御を実現します。

CORE の強力な管理コンソールは、Active Directory 統合や VPN の追加などのタスクを迅速に実行します。また、複雑なネットワーク構成を簡単に管理でき、数回クリックするだけで作業を迅速に完了できます。

さらに、オプションではありますが、作業に役立つ多くの統合が見つかります。このクラウド GPU プラットフォームで、高度なセキュリティ機能、共有ドライブなどを利用できます。教育機関向け割引、請求アラート、秒単位の請求などを利用して、低コストの GPU をお楽しみください。

1 時間あたり 0.07 ドルの開始価格で、ワークフローにシンプルさとスピードを加えます。

Google Cloud GPU

Google Cloud GPU を 使用して、科学技術コンピューティング、3D ビジュアライゼーション、機械学習用の高性能 GPU を入手してください。 HPC を高速化し、価格帯とパフォーマンスに合わせて幅広い GPU を選択し、マシンのカスタマイズと柔軟な価格設定によりワークロードを最小限に抑えることができます。

また、NVIDIA K80、P4、V100、A100、T4、P100 などの多くの GPU も提供しています。さらに、Google Cloud GPU は、個々のワークロードに合わせて、メモリ、プロセッサ、高性能ディスク、各インスタンスの最大 8 つの GPU のバランスをとります。

さらに、業界をリードするネットワーキング、データ分析、ストレージにアクセスできます。 GPU デバイスは、一部のリージョンの特定のゾーンでのみ使用できます。価格は、地域、選択した GPU、マシンの種類によって異なります。 Google Cloud 料金計算ツールで要件を定義することで、料金を計算できます。

あるいは、次の解決策を選択することもできます。

エラスティック GPU サービス

Elastic GPU Service (EGS) は、GPU テクノロジーによる並列かつ強力なコンピューティング機能を提供します。ビデオ処理、視覚化、科学技術コンピューティング、深層学習などの多くのシナリオに最適です。 EGS は、NVIDIA Tesla M40、NVIDIA Tesla V100、NVIDIA Tesla P4、NVIDIA Tesla P100、AMD FirePro S7150 などの複数の GPU を使用します。

オンラインディープラーニング推論サービスとトレーニング、コンテンツ識別、画像と音声認識、HD メディアコーディング、ビデオ会議、ソースフィルム修復、4K/8K HD ライブなどのメリットが得られます。

さらに、ビデオ レンダリング、コンピュテーショナル ファイナンス、気候予測、衝突シミュレーション、遺伝子工学、ノンリニア編集、遠隔教育アプリケーション、工学設計などのオプションも利用できます。

• GA1 インスタンスは、最大 4 つの AMD FirePro S7150 GPU、160 GB のメモリ、および 56 個の vCPU を提供します。 8192 コアと 32 GB GPU メモリが搭載されており、並列で動作し、15 TFLOPS の単精度と 1 TFLOPS の倍精度を実現します。
• GN4 インスタンスは、最大 2 つの NVIDIA Tesla M40 GPU、96 GB のメモリ、および 56 の vCPU を提供します。 6000 コアと 24 GB GPU メモリが搭載されており、単精度 14 TFLOPS を実現します。同様に、GN5、GN5i、GN6 などのインスタンスが多数見つかります。
• EGS は、内部で 25 Gbit/s および最大 2,000,000 PPS のネットワーク帯域幅をサポートし、計算ノードに必要な最大のネットワーク パフォーマンスを提供します。 SSD またはウルトラ クラウド ディスクに接続された高速ローカル キャッシュを備えています。
• 高性能 NVMe ドライブは、200 𝝻s の I/O レイテンシーで 230,000 IOPS を処理し、1900 Mbit/s の読み取り帯域幅と 1100 Mbit/s の書き込み帯域幅を提供します。

リソースを入手するためのニーズに基づいて、さまざまな購入オプションから選択し、その分だけ支払うことができます。

アズールNシリーズ

Azure N シリーズ の Azure Virtual Machines (VM) には GPU 機能があります。 GPU はグラフィックスや計算集約型のワークロードに最適で、ユーザーがディープラーニング、予測分析、リモート視覚化などのさまざまなシナリオを通じてイノベーションを推進できるように支援します。

異なる N シリーズには、特定のワークロードに応じた個別の製品が用意されています。

• NC シリーズは、高性能の機械学習とコンピューティング ワークロードに重点を置いています。最新バージョンは、NVIDIA の Tesla V100 GPU を搭載した NCsv3 です。
• ND シリーズは、基本的にディープラーニングの推論とトレーニングのシナリオに焦点を当てています。 NVIDIA Tesla P40 GPU を使用します。最新バージョンは、NVIDIA Tesla V100 GPU を搭載した NDv2 です。
• NV シリーズは、NVIDIA Tesla M60 GPU を活用したリモート視覚化やその他の集中的なアプリケーションのワークロードに焦点を当てています。
• NC、NCsv3、NDs、および NCsv2 VM は、パフォーマンスのスケールアップを可能にする InfiniBand 相互接続を提供します。ここでは、ディープラーニング、グラフィックス レンダリング、ビデオ編集、ゲームなどのメリットが得られます。

IBMクラウド

IBM Cloud は、 柔軟性、パワー、および多くの GPU オプションを提供します。 GPU は CPU にはない追加の頭脳であるため、IBM Cloud を使用すると、世界中のデータ・センターの分散ネットワークとともに、IBM Cloud アーキテクチャー、アプリケーション、API とシームレスに統合するために、よりアクセスしやすいサーバーの選択に直接アクセスできるようになります。

• Intel Xeon 4210、NVIDIA T4 グラフィックス カード、20 コア、32 GB RAM、2.20 GHz、20 TB 帯域幅などのベア メタル サーバー GPU オプションが利用可能です。同様に、Intel Xeon 5218 および Intel Xeon 6248 のオプションも利用できます。
• 仮想サーバーの場合は、8 つの vCPU、60 GB RAM、1 x P100 GPU を備えた AC1.8×60 が提供されます。ここでは、AC2.8×60とAC2.8×60のオプションも提供されます。

ベア メタル サーバー GPU は月額 819 ドルの開始価格で、仮想サーバー GPU は 1 時間あたり 1.95 ドルの開始価格で入手できます。

AWSとNVIDIA

AWS と NVIDIA は 協力して、コスト効率が高く、柔軟で強力な GPU ベースのソリューションを継続的に提供してきました。これには、NVIDIA GPU を搭載した Amazon EC2 インスタンスと、NVIDIA Jetson Nano モジュールを使用してデプロイされる AWS IoT Greengrass などのサービスが含まれます。

ユーザーは、仮想ワークステーション、機械学習 (ML)、IoT サービス、ハイパフォーマンス コンピューティングに AWS と NVIDIA を使用します。 NVIDIA GPU が搭載する Amazon EC2 インスタンスは、スケーラブルなパフォーマンスを提供します。さらに、AWS IoT Greengrass を使用して、AWS クラウド サービスを NVIDIA ベースのエッジ デバイスに拡張します。

NVIDIA A100 Tensor コア GPU は Amazon EC2 P4d インスタンスを強化し、業界をリードする低レイテンシー ネットワーキングと高スループットを実現します。同様に、Amazon EC2 P3、Amazon EC2 G4 など、特定のシナリオ向けの他のインスタンスも多数見つかります。

無料トライアルに申し込み、クラウドからエッジまでの GPU のパワーを体験してください。

OVHクラウド

OVHcloud は、 大規模な並列ワークロードを処理するように設計されたクラウド サーバーを提供します。 GPU には、ディープ ラーニングと機械学習のニーズを満たすために、NVIDIA Tesla V100 グラフィック プロセッサと統合されたインスタンスが多数あります。

これらは、グラフィック コンピューティング分野および人工知能のコンピューティングの高速化に役立ちます。 OVH は NVIDIA と提携して、ハイ パフォーマンス コンピューティング、AI、ディープ ラーニングに最適な GPU アクセラレーション プラットフォームを提供します。

完全なカタログを通じて、GPU アクセラレーションされたコンテナーをデプロイおよび保守する最も簡単な方法を使用します。 4 つのカードのうち 1 つを PCI パススルー経由でインスタンスに直接提供し、すべての権限を使用に専念する仮想化レイヤーは必要ありません。

OVHcloud のサービスとインフラストラクチャは ISO/IEC 27017、27001、27701、および 27018 の認証を取得しています。この認定は、OVHcloud が脆弱性の管理、事業継続性の実装、リスク管理、およびプライバシー情報管理システム (PIMS) の実装のための情報セキュリティ管理システム (ISMS) を備えていることを示しています。

さらに、NVIDIA Tesla V100 には、PCIe 32 GB/秒、16 GB HBM2 の容量、900 GB/秒の帯域幅、倍精度 – 7 テラフロップス、単精度 – 14 テラフロップス、ディープラーニング – 112 テラフロップスなど、多くの貴重な機能があります。

ラムダGPU

Lambda GPU Cloud を使用してディープ ラーニング、ML、AI モデルをトレーニングし、数回クリックするだけでマシンから VM の総数まで拡張できます。プリインストールされた主要なフレームワークと、CUDA ドライバーと深層学習フレームワークを含むラムダ スタックの最新バージョンを入手します。

ダッシュボードから各マシンの専用 Jupyter Notebook 開発環境にすばやくアクセスできます。 SSH キーのいずれかを使用して SSH を直接使用するか、クラウド ダッシュボードの Web ターミナル経由で接続して直接アクセスします。

すべてのインスタンスは最大 10 Gbps のノード間帯域幅をサポートし、Horovod のようなフレームワークを使用した分散トレーニングを可能にします。単一または多数のインスタンスの GPU の数に合わせてスケーリングすることで、モデルの最適化にかかる時間を節約することもできます。

Lambda GPU Cloud を使用すると、コンピューティングを 50% 節約し、クラウド TCO を削減することもでき、複数年にわたる契約は必要ありません。 6 つの VCPU、46 GiB RAM、658 GiB の一時ストレージを備えた 1 つの RTX 6000 GPU を、1 時間あたりわずか 1.25 ドルで使用できます。要件に応じて多くのインスタンスから選択して、使用に応じたオンデマンド価格を取得します。

ジェネシスクラウド

Genesis Cloud から効率的なクラウド GPU プラットフォームを非常に手頃な料金で入手できます。彼らは世界中の多くの効率的なデータセンターにアクセスでき、これらのデータセンターと協力して広範なアプリケーションを提供しています。

すべてのサービスは安全で、スケーラブルで、堅牢で、自動化されています。 Genesis Cloud は、視覚効果、機械学習、トランスコーディングまたはストレージ、ビッグデータ分析などに無制限の GPU コンピューティング能力を提供します。

Genesis Cloud は、作業を保存するためのスナップショット、ネットワーク トラフィック用のセキュリティ グループ、ビッグ データ セット用のストレージ ボリューム、FastAI、PyTorch、事前構成されたイメージ、TensorFlow 用のパブリック API など、多くの豊富な機能を無料で提供します。

さまざまなタイプの NVIDIA および AMD GPU が搭載されています。さらに、GPU コンピューティングのパワーを利用して、ニューラル ネットワークをトレーニングしたり、アニメーション ムービーを生成したりできます。同社のデータセンターは、二酸化炭素排出量を削減するために、地熱源からの 100% 再生可能エネルギーで稼働しています。

料金は分単位で支払うため、他のプロバイダーより 85% 安くなります。長期割引や先取り割引を利用してさらに節約することもできます。

結論👩‍🏫

クラウド GPU は、驚異的なパフォーマンス、速度、スケーリング、スペース、利便性を提供するように設計されています。したがって、ディープ ラーニング モデルを高速化し、AI ワークロードを簡単に処理できる、すぐに使える機能を備えた好みのクラウド GPU プラットフォームを選択することを検討してください。