У цій статті ми розповіли, навіщо GPU бізнесу, який не займається AI, які переваги мають саме хмарні GPU та як компаніям зрозуміти, що для них перехід на графічні процесори просто must have.

GPU — це не лише про штучний інтелект

Для початку розберемося, що таке GPU.

GPU (graphics processing units) — це спеціалізований тип процесора, розроблений спеціально для виконання обчислювальних операцій, пов'язаних з комп'ютерною графікою та обробкою відео.

CPU (central processing units), які є в кожному комп'ютері, призначені для виконання завдань загального призначення, таких як запуск додатків і керування системними ресурсами. Графічні процесори оптимізовані для виконання специфічних задач, зокрема, рендеринг 3D-графіки та декодування відео. Центральні процесори мають менше ядер, ніж графічні, але кожне ядро обробляє послідовні завдання ефективніше, ніж GPU. Але коли справа доходить до паралельних завдань, таких як рендеринг зображень або кодування/декодування відео, GPU справляються краще.

Останнім часом графічні процесори стали синонімом штучного інтелекту. Навчання нейронних мереж, робота з Big Data, генерація високоякісних зображень і текстів потребує великої обчислювальної потужності, яку можуть забезпечити лише GPU. Проте насправді графічні процесори з'явилися задовго до AI-буму.

Також графічні процесори застосовують для:

• створення відеоігор;
• редагування та генерування контенту;
• симуляції в медицині, інженерії чи виробництві;
• високошвидкісних обчислень у науці чи фінансах;
• хмарних обчислень;
• майнінгу криптовалют тощо.

Навіщо GPU бізнесу, який не займається AI

Візуалізація великих обсягів даних

Сучасний бізнес працює з гігабайтами, а то й терабайтами даних. Але цифри — ніщо без аналітики. GPU дозволяють візуалізувати дані в реальному часі, створювати інтерактивні графіки, дашборди, heatmaps. Це особливо корисно для фінтеху, рітейлу, логістики та керування виробництвом.

Рендеринг 3D/відео для маркетингу, архітектури, виробництва

Якщо раніше рендеринг відео займав години, то з появою GPU цей час скоротився до хвилин. Час рендеру чи візуалізацій напряму залежить від потужності графічного процесора. А коли проєкти «висять» у черзі довгий час — це втрата грошей і репутації. Тому GPU сервер для рендеру для цих компаній просто must have.

Обробка зображень, симуляції, моделювання

Інженерні, виробничі та фармацевтичні компанії, медичні лабораторії та всі організації, де є потреба обробляти велику кількість візуальної інформації або запускати симуляції, використовують GPU для обчислень. Наприклад, візуалізація МРТ-знімків або моделювання руху рідини в інженерії — задачі, що без GPU можуть тривати годинами.

Високопродуктивні обчислення (HPC)

Для наукових досліджень, фінансового моделювання чи обробки великих масивів даних GPU забезпечують суттєвий приріст швидкості обчислень у порівнянні зі стандартними CPU. Це дозволяє запускати симуляції або розрахунки, які раніше були недосяжними.

Переваги хмарних GPU

Хмарні GPU — це високопродуктивні графічні процесори, розміщені у хмарній інфраструктурі. Доступ до них надається віддалено через хмарних провайдерів, зокрема GigaCloud, що дозволяє користувачам розгортати величезну обчислювальну потужність без фізичного обладнання.

Серед переваг GPU в хмарі можна виділити наступні:

Гнучкість масштабування

GPU Cloud дозволяють компаніям збільшувати або зменшувати обчислювальні ресурси на вимогу. Це забезпечує швидке реагування на мінливі потреби в обробці даних без необхідності довгострокових інвестицій в апаратне забезпечення або дорогих оновлень.

Економічна ефективність

Хмарні графічні процесори забезпечують економію коштів, адже не потрібно  купувати обладнання заздалегідь. Ви платите лише за ресурси, які використовуєте (модель «pay as you go»). Гнучкість масштабування ресурсів відповідно до попиту гарантує, що ви не отримаєте надлишкових ресурсів, знижуючи сукупну вартість володіння (TCO).

Можливість почати з мінімального бюджету

Хмарні моделі дають можливість почати з невеликої конфігурації та поступово масштабуватись. Це важливо для невеликих компаній, студій, стартапів, яким важливо «не прогоріти» на витратах у перші ж місяці.

Як бізнесу зрозуміти, що йому потрібен GPU

Все дуже просто: якщо компанія стикається хоча б з однією з цих проблем, слід задуматися про графічні процесори:

• Задачі, які колись виконувались за хвилини, почали тягнутись годинами.
• Створення візуалізацій, рендери тощо гальмують інші бізнес-процеси.
• Дані обробляються надто повільно, що призводить до провалу дедлайнів.
• Коли CPU вже не вистачає, адже центральний процесор має обмежену кількість ядер. Якщо компанія відчуває, що ресурсів навіть найпотужнішого сервера вже мало, це green flag, що настав час переходити на GPU.

Наприклад, ще на етапі розробки своєї AI-платформи для автоматизації рутинних задач, компанія Glise зрозуміла, що платформа має працювати на базі GPU-інфраструктури. Оскільки в її основі — використання штучного інтелекту для обробки великої кількості неструктурованих даних (відео, аудіо, тексту). І обрала для цього GPU Cloud від GigaCloud. Серед переваг такого розміщення розробники виділяють гнучке масштабування ресурсів та високу швидкість обробки даних.

Хмарні GPU від GigaCloud — альтернатива гіперскейлерам

Повертаючись до кейсу Glise, розробники з початку використовували GPU-інфраструктуру від AWS, однак зіштовхнулися з двома ключовими проблемами: висока ціна та недостатня швидкість обробки даних. Отже, українському бізнесу не завжди потрібні гіперскейлери.

Хмарний провайдер GigaCloud надає потужні GPU від NVIDIA, які використовують і AWS, і Azure, але без прихованих комісій та переплат за імʼя бренду. До того ж, провайдер працює на українському ринку, з українськомовною командою підтримки, розміщенням в сертифікованих дата-центрах і з розумінням специфіки локального бізнесу. Це гарантує менші затримки, персональний підхід і тарифи, адаптовані під сучасні реалії.

Висновки

Навіть якщо ваш бізнес не працює зі штучним інтелектом, хмарні GPU — це реальний інструмент для підвищення ефективності його роботи. Щоб процес переходу на графічні процесори був максимально легким та комфортним слід обирати для цього надійного технологічного партнера, наприклад GigaCloud. Він пропонує рішення GPU Cloud на базі NVIDIA та розуміє реалії локального ринку, на відміну від гіперскейлерів.