أفضل 10 أنظمة أساسية لوحدة معالجة الرسومات السحابية للذكاء الاصطناعي وأعباء العمل الضخمة

مع ظهور التقنيات الناشئة مثل التعلم العميق والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يزداد الطلب على وحدات معالجة الرسومات السحابية.

إذا كانت مؤسستك تتعامل مع التصورات ثلاثية الأبعاد أو التعلم الآلي (ML) أو الذكاء الاصطناعي (AI) أو الحوسبة الثقيلة من نوع ما ، فإن كيفية إجراء حساب GPU أمر مهم للغاية.

تقليديًا ، استغرقت نماذج التعلم العميق في المؤسسات وقتًا طويلاً للتدريب ومهام الحساب. اعتاد أن يقتل وقتهم ، ويكلفهم الكثير ، ويترك لهم مشاكل التخزين والمساحة ، مما يقلل من الإنتاجية.

تم تصميم وحدات معالجة الرسومات الجديدة من أجل حل هذه المشكلة. إنها توفر كفاءة عالية لإجراء عمليات حسابية ثقيلة وتوجيه أسرع لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بالتوازي.

وفقًا لأبحاث Indigo ، يمكن أن تقدم وحدات معالجة الرسومات 250 مرة أسرع أداء من وحدات المعالجة المركزية أثناء تدريب الشبكات العصبية المرتبطة بالتعلم العميق.

ومع تقدم الحوسبة السحابية ، أصبح لدينا الآن وحدات معالجة رسومات سحابية تعمل على تحويل عالم علوم البيانات والتقنيات الناشئة الأخرى من خلال تقديم أداء أسرع ، وصيانة سهلة ، وتكلفة منخفضة ، وتوسيع نطاق سريع ، وتوفير الوقت.

ستقدم لك هذه المقالة مفاهيم GPU السحابية ، ومدى ارتباطها بـ AI ، و ML ، والتعلم العميق ، وبعض أفضل منصات GPU السحابية التي يمكنك العثور عليها لنشر GPU السحابي المفضل لديك.

هيا نبدأ!

ما هي وحدة معالجة الرسومات السحابية؟

لفهم وحدة معالجة الرسومات السحابية ، دعنا نتحدث أولاً عن وحدات معالجة الرسومات.

تشير وحدة معالجة الرسومات (GPU) إلى دائرة إلكترونية متخصصة تستخدم لتغيير الذاكرة ومعالجتها بسرعة لتسريع إنشاء الصور أو الرسومات.

توفر وحدات معالجة الرسومات الحديثة كفاءة أعلى في معالجة معالجة الصور ورسومات الكمبيوتر نظرًا لبنيتها المتوازية مقارنة بوحدات المعالجة المركزية (CPU). يتم تضمين وحدة معالجة الرسومات في اللوحة الأم أو وضعها على بطاقة الفيديو الخاصة بجهاز الكمبيوتر أو وحدة المعالجة المركزية.

وحدات الرسومات السحابية (GPUs) عبارة عن مثيلات كمبيوتر ذات تسريع قوي للأجهزة مفيدة لتشغيل التطبيقات للتعامل مع أعباء عمل التعلم العميق والذكاء الاصطناعي الهائلة في السحابة. لا يتطلب منك نشر وحدة معالجة رسومات فعلية على جهازك.

بعض وحدات معالجة الرسومات الشائعة هي NVIDIA و AMD و Radeon و GeForce والمزيد.

تستخدم وحدات معالجة الرسومات في:

  • الهواتف المحمولة
  • أجهزة الألعاب
  • محطات العمل
  • الأنظمة المضمنة
  • حواسيب شخصية

ما هي وحدات معالجة الرسومات المستخدمة في:

فيما يلي بعض حالات استخدام وحدات معالجة الرسومات:

  • في AI و ML للتعرف على الصور
  • حسابات رسومات الكمبيوتر ثلاثية الأبعاد ورسومات CAD
  • رسم خرائط النسيج وعرض المضلعات
  • الحسابات الهندسية مثل الترجمات ودوران الرؤوس في أنظمة إحداثيات
  • دعم التظليل القابل للبرمجة لمعالجة القوام والرؤوس
  • تسريع معالج الجرافيكس لترميز الفيديو وفك تشفيره وتدفقه
  • الألعاب الغنية بالرسومات والألعاب السحابية
  • النمذجة الرياضية واسعة النطاق والتحليلات والتعلم العميق الذي يتطلب إمكانات معالجة متوازية لوحدات معالجة الرسومات للأغراض العامة.
  • تحرير الفيديو وتصميم الرسوم وإنشاء المحتوى

ما هي مزايا وحدات معالجة الرسومات السحابية؟ 👍

الفوائد الرئيسية لاستخدام وحدات معالجة الرسومات السحابية هي:

قابلة للتحجيم للغاية

إذا كنت ترغب في توسيع مؤسستك ، فسوف يزداد عبء العمل في نهاية المطاف. ستحتاج إلى وحدة معالجة رسومات يمكنها التوسع مع عبء العمل المتزايد. يمكن أن تساعدك وحدات معالجة الرسومات السحابية في القيام بذلك عن طريق السماح لك بإضافة المزيد من وحدات معالجة الرسومات بسهولة دون أي متاعب حتى تتمكن من تلبية أعباء العمل المتزايدة. على العكس من ذلك ، إذا كنت ترغب في تقليص حجمها ، فهذا ممكن أيضًا بسرعة.

يقلل التكلفة

بدلاً من شراء وحدات معالجة الرسومات المادية ذات الطاقة العالية والتي تكلفتها عالية بشكل لا يصدق ، يمكنك استخدام وحدات معالجة الرسومات السحابية بتأجير متوفر بتكلفة أقل على أساس كل ساعة. سيتم محاسبتك على عدد الساعات التي استخدمت فيها وحدات معالجة الرسومات السحابية ، على عكس الساعات الفعلية التي كان من الممكن أن تكلفك الكثير على الرغم من أنك لا تستخدمها كثيرًا.

يمسح الموارد المحلية

لا تستهلك وحدات معالجة الرسومات السحابية مواردك المحلية ، على عكس وحدات معالجة الرسومات المادية التي تشغل مساحة كبيرة على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. ناهيك عن أنك إذا قمت بتشغيل نموذج ML على نطاق واسع أو عرض مهمة ، فإنه يؤدي إلى إبطاء جهاز الكمبيوتر الخاص بك.

لهذا ، يمكنك التفكير في الاستعانة بمصادر خارجية للقدرة الحاسوبية على السحابة دون الضغط على جهاز الكمبيوتر الخاص بك واستخدامه بسهولة. ما عليك سوى استخدام الكمبيوتر للتحكم في كل شيء بدلاً من إعطائه كل الضغط للتعامل مع عبء العمل والمهام الحسابية.

يوفر الوقت

تمنح وحدات معالجة الرسومات السحابية للمصممين مرونة التكرار السريع مع أوقات عرض أسرع. يمكنك توفير الكثير من الوقت من خلال إكمال مهمة في دقائق كانت تستغرق ساعات أو أيام. وبالتالي ، ستزداد إنتاجية فريقك بشكل كبير بحيث يمكنك استثمار الوقت في الابتكار بدلاً من العرض أو الحسابات.

  يساعدك ChooseMyPC في العثور على أجزاء لبناء جهاز كمبيوتر الميزانية الخاص بك

كيف تساعد وحدات معالجة الرسومات في التعلم العميق والذكاء الاصطناعي؟

التعلم العميق هو أساس الذكاء الاصطناعي. إنها تقنية متقدمة من ML تركز على التعلم التمثيلي بمساعدة الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs). يستخدم نموذج التعلم العميق لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة أو العمليات الحسابية العالية.

إذن ، كيف تظهر وحدات معالجة الرسومات في الصورة؟

تم تصميم وحدات معالجة الرسومات لإجراء عمليات حسابية متوازية أو عمليات حسابية متعددة في وقت واحد. يمكن لوحدات معالجة الرسومات الاستفادة من قدرة نموذج التعلم العميق لتسريع المهام الحسابية الكبيرة.

نظرًا لأن وحدات معالجة الرسومات بها العديد من النوى ، فإنها توفر حسابات معالجة متوازية ممتازة. بالإضافة إلى ذلك ، لديهم نطاق ترددي أعلى للذاكرة لاستيعاب كميات هائلة من البيانات لأنظمة التعلم العميق. وبالتالي ، يتم استخدامها على نطاق واسع لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ، وتقديم نماذج CAD ، ولعب ألعاب الفيديو الغنية بالرسومات ، والمزيد.

علاوة على ذلك ، إذا كنت ترغب في تجربة خوارزميات متعددة في وقت واحد ، فيمكنك تشغيل العديد من وحدات معالجة الرسومات بشكل منفصل. يسهل العمليات المختلفة على وحدات معالجة الرسومات المنفصلة دون التوازي. لهذا ، يمكنك استخدام العديد من وحدات معالجة الرسومات عبر أجهزة فعلية مختلفة أو في جهاز واحد لتوزيع نماذج البيانات الثقيلة.

كيف يمكنك البدء باستخدام وحدة معالجة الرسومات السحابية

إن بدء استخدام وحدات معالجة الرسومات السحابية ليس علمًا صاروخيًا. في الواقع ، كل شيء سهل وسريع إذا كنت تستطيع فهم الأساسيات. بادئ ذي بدء ، تحتاج إلى اختيار مزود GPU سحابي ، على سبيل المثال ، Google Cloud Platform (GCP).

بعد ذلك ، اشترك في برنامج “شركاء Google المعتمدون”. هنا ، يمكنك الاستفادة من جميع المزايا القياسية التي تأتي معها ، مثل وظائف السحابة وخيارات التخزين وإدارة قواعد البيانات والتكامل مع التطبيقات والمزيد. يمكنك أيضًا استخدام Google Colboratory التي تعمل مثل Jupyter Notebook لاستخدام وحدة معالجة رسومات واحدة مجانًا. أخيرًا ، يمكنك البدء في عرض وحدات معالجة الرسومات لحالة الاستخدام الخاصة بك.

لذلك ، دعونا نلقي نظرة على الخيارات المختلفة التي لديك لوحدات معالجة الرسومات السحابية للتعامل مع الذكاء الاصطناعي وأعباء العمل الهائلة.

لينود

لينود تقدم وحدات معالجة الرسومات عند الطلب لأعباء عمل المعالجة المتوازية مثل معالجة الفيديو والحوسبة العلمية والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والمزيد. إنه يوفر أجهزة ظاهرية مُحسّنة لوحدة معالجة الرسومات (GPU) تم تسريعها بواسطة نوى NVIDIA Quadro RTX 6000 و Tensor و RT ، وتسخير طاقة CUDA لتنفيذ أعباء عمل تتبع الأشعة والتعلم العميق والمعالجة المعقدة.

حوّل نفقات رأس المال الخاصة بك إلى نفقات التشغيل من خلال الاستفادة من الوصول من Linode GPU للاستفادة من قوة وحدة معالجة الرسومات والاستفادة من عرض القيمة الحقيقية للسحابة. بالإضافة إلى ذلك ، يتيح لك Linode التركيز على الكفاءات الأساسية بدلاً من القلق بشأن الأجهزة.

تعمل وحدات معالجة الرسومات Linode على التخلص من الحاجز للاستفادة منها في حالات الاستخدام المعقدة مثل دفق الفيديو والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك ، ستحصل على ما يصل إلى 4 بطاقات لكل حالة ، اعتمادًا على القوة الحصانية التي تحتاجها لأعباء العمل المتوقعة.

يحتوي Quadro RTX 6000 على 4،608 نواة CUDA و 576 نواة Tensor و 72 RT وذاكرة GDDR6 GPU و 84 T RTX-OPS و 10 Giga Rays / sec وأداء FP32 من 16.3 TFLOPs.

سعر خطة GPU المخصصة بالإضافة إلى RTX6000 هو 1.5 دولار / ساعة.

Paperspace CORE

عزز سير العمل المؤسسي الخاص بك مع الجيل التالي من البنية التحتية للحوسبة المسرَّعة من خلال Paperspace CORE. يوفر واجهة سهلة الاستخدام ومباشرة لتوفير أدوات تعاون بسيطة على متن الطائرة وتطبيقات سطح المكتب لأنظمة التشغيل Mac و Linux و Windows. استخدمه لتشغيل التطبيقات عالية الطلب من خلال قوة حوسبة غير محدودة.

يوفر CORE شبكة بسرعة البرق ، وتوفيرًا فوريًا ، ودعمًا ثلاثي الأبعاد للتطبيقات ، وواجهة برمجة تطبيقات كاملة للوصول الآلي. احصل على عرض كامل للبنية التحتية الخاصة بك باستخدام واجهة مستخدم رسومية سهلة الاستخدام وبديهية في مكان واحد. بالإضافة إلى ذلك ، احصل على تحكم رائع من خلال واجهة إدارة CORE التي تتميز بأدوات قوية وتسمح لك بالتصفية أو الفرز أو الاتصال أو إنشاء الأجهزة والشبكات والمستخدمين.

تؤدي وحدة التحكم الإدارية القوية في CORE المهام بسرعة مثل إضافة تكامل Active Directory أو VPN. يمكنك أيضًا إدارة تكوينات الشبكة المعقدة بسهولة وإكمال الأشياء بشكل أسرع ببضع نقرات.

علاوة على ذلك ، ستجد العديد من عمليات الدمج الاختيارية ولكنها مفيدة في عملك. احصل على ميزات أمان متقدمة ومحركات أقراص مشتركة والمزيد مع منصة GPU السحابية هذه. استمتع بوحدات معالجة الرسومات منخفضة التكلفة من خلال الحصول على خصومات التعليم وتنبيهات الفوترة والفوترة لثانية واحدة وما إلى ذلك.

أضف البساطة والسرعة إلى سير العمل بسعر يبدأ من 0.07 دولار / ساعة.

Google Cloud GPUs

احصل على وحدات معالجة رسومات عالية الأداء للحوسبة العلمية والتصور ثلاثي الأبعاد والتعلم الآلي باستخدام Google Cloud GPUs. يمكن أن يساعد في تسريع HPC ، وتحديد مجموعة واسعة من وحدات معالجة الرسومات لمطابقة نقاط السعر والأداء وتقليل عبء العمل لديك من خلال تخصيصات الماكينة والأسعار المرنة.

  Kotlin vs Java: الاختلافات والتشابهات

كما أنها توفر العديد من وحدات معالجة الرسومات مثل NVIDIA K80 و P4 و V100 و A100 و T4 و P100. بالإضافة إلى ذلك ، تقوم Google Cloud GPU بموازنة الذاكرة والمعالج والقرص عالي الأداء وما يصل إلى 8 وحدات معالجة رسومات في كل حالة لحمل العمل الفردي.

علاوة على ذلك ، يمكنك الوصول إلى الشبكات الرائدة في الصناعة وتحليلات البيانات والتخزين. لا تتوفر أجهزة GPU إلا في مناطق محددة عبر بعض المناطق. سيعتمد السعر على المنطقة ووحدة معالجة الرسومات التي تختارها ونوع الجهاز. يمكنك حساب سعرك من خلال تحديد متطلباتك في Google Cloud Pricing Calculator.

بدلاً من ذلك ، يمكنك البحث عن هذه الحلول:

خدمة GPU المرنة

خدمة GPU المرنة (EGS) يوفر إمكانات حوسبة متوازية وقوية باستخدام تقنية وحدة معالجة الرسومات. إنه مثالي للعديد من السيناريوهات مثل معالجة الفيديو والتصور والحوسبة العلمية والتعلم العميق. تستخدم EGS العديد من وحدات معالجة الرسومات مثل NVIDIA Tesla M40 و NVIDIA Tesla V100 و NVIDIA Tesla P4 و NVIDIA Tesla P100 و AMD FirePro S7150.

ستحصل على مزايا مثل خدمات استدلال التعلم العميق عبر الإنترنت والتدريب ، وتحديد المحتوى ، والتعرف على الصور والصوت ، وترميز الوسائط عالية الدقة ، ومؤتمرات الفيديو ، وإصلاح فيلم المصدر ، و 4K / 8K HD Live.

علاوة على ذلك ، احصل على خيارات مثل عرض الفيديو والتمويل الحسابي والتنبؤ بالمناخ ومحاكاة الاصطدام والهندسة الوراثية والتحرير غير الخطي وتطبيقات التعليم عن بعد والتصميم الهندسي.

  • يوفر مثيل GA1 ما يصل إلى 4 وحدات معالجة رسومات AMD FirePro S7150 وذاكرة 160 جيجابايت و 56 وحدة معالجة مركزية (vCPU). يحتوي على 8192 نواة وذاكرة GPU بسعة 32 جيجا بايت تعمل بالتوازي وتوفر 15 TFLOPS من الدقة الفردية وواحدة TFLOPS ذات الدقة المزدوجة.
  • يوفر مثيل GN4 ما يصل إلى وحدتي معالجة رسومات NVIDIA Tesla M40 وذاكرة 96 جيجابايت و 56 وحدة معالجة مركزية (vCPU). يحتوي على 6000 مركز وذاكرة GPU 24 جيجابايت توفر 14 TFLOPS بدقة أحادية. وبالمثل ، ستجد العديد من الأمثلة مثل GN5 و GN5i و GN6.
  • تدعم EGS 25 جيجابت / ثانية وما يصل إلى 2،000،000 PPS من عرض النطاق الترددي للشبكة داخليًا لتوفير أقصى أداء للشبكة الذي تحتاجه العقد الحسابية. يحتوي على ذاكرة تخزين مؤقت محلية عالية السرعة متصلة بـ SSD أو أقراص سحابية فائقة.
  • تتعامل محركات أقراص NVMe عالية الأداء مع 230،000 IOPS مع زمن انتقال I / O يبلغ 200 ميكرو ثانية وتوفر 1900 ميجابت / ثانية من عرض النطاق الترددي للقراءة و 1100 ميجابت / ثانية من عرض النطاق الترددي للكتابة.

يمكنك الاختيار من بين خيارات شراء مختلفة بناءً على احتياجاتك للحصول على الموارد والدفع مقابل ذلك فقط.

سلسلة Azure N.

سلسلة Azure N. من أجهزة Azure الظاهرية (VMs) لديها إمكانيات GPU. تعد وحدات معالجة الرسومات مثالية للرسومات وأعباء العمل كثيفة الحوسبة ، مما يساعد المستخدمين على توجيه الابتكار من خلال سيناريوهات مختلفة مثل التعلم العميق والتحليلات التنبؤية والتصور عن بُعد.

تحتوي سلسلة N المختلفة على عروض منفصلة لأحمال عمل محددة.

  • تركز سلسلة NC على التعلم الآلي عالي الأداء وأعباء العمل الحاسوبية. أحدث إصدار هو NCsv3 الذي يتميز بتكنولوجيا NVIDIA’sNVIDIA’s Tesla V100 GPU.
  • تركز سلسلة ND على سيناريوهات الاستدلال والتدريب أساسًا للتعلم العميق. يستخدم وحدات معالجة الرسومات NVIDIA Tesla P40. أحدث إصدار هو NDv2 الذي يتميز بوحدات معالجة الرسومات NVIDIA Tesla V100.
  • تركز سلسلة NV على التصور عن بُعد وأعباء عمل التطبيقات المكثفة الأخرى التي تدعمها وحدة معالجة الرسومات NVIDIA Tesla M60.
  • توفر أجهزة NC ، و NCsv3 ، و ND ، و NCsv2 VMs اتصال InfiniBand الذي يتيح زيادة الأداء. هنا ، ستحصل على فوائد مثل التعلم العميق وعرض الرسومات وتحرير الفيديو والألعاب وما إلى ذلك.

آي بي إم كلاود

آي بي إم كلاود يوفر لك المرونة والقوة والعديد من خيارات وحدة معالجة الرسومات. نظرًا لأن GPU هي القوة العقلية الإضافية التي تفتقر إليها وحدة المعالجة المركزية ، فإن IBM Cloud تساعدك في الحصول على وصول مباشر إلى التحديد الأكثر سهولة للخادم للتكامل السلس مع بنية IBM Cloud والتطبيقات وواجهات برمجة التطبيقات جنبًا إلى جنب مع شبكة موزعة من مراكز البيانات على مستوى العالم.

  • ستحصل على خيارات GPU للخادم المعدني مثل Intel Xeon 4210 ، وبطاقة الرسومات NVIDIA T4 ، و 20 مركزًا ، و 32 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي ، و 2.20 جيجاهرتز ، وعرض النطاق الترددي 20 تيرابايت. وبالمثل ، يمكنك أيضًا الحصول على خيارات Intel Xeon 5218 و Intel Xeon 6248.
  • بالنسبة للخوادم الافتراضية ، تحصل على AC1.8 × 60 الذي يحتوي على ثمانية وحدات معالجة مركزية (vCPU) و 60 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي و 1 x P100 GPU. هنا ، ستحصل أيضًا على خياري AC2.8 × 60 و AC2.8 × 60.

احصل على GPU للخادم المعدني بسعر يبدأ من 819 دولارًا شهريًا وخادم GPU الظاهري بسعر يبدأ من 1.95 دولارًا في الساعة.

AWS و NVIDIA

AWS و NVIDIA تعاونت لتقديم حلول فعالة من حيث التكلفة ومرنة وقوية قائمة على وحدة معالجة الرسومات باستمرار. وهو يتضمن مثيلات Amazon EC2 التي تدعم وحدة معالجة الرسومات NVIDIA وخدمات مثل AWS IoT Greengrass التي تنشر مع وحدات NVIDIA Jetson Nano.

  8 ألعاب لينكس مجانية رائعة يجب أن تجربها

يستخدم المستخدمون AWS و NVIDIA لمحطات العمل الافتراضية والتعلم الآلي (ML) وخدمات إنترنت الأشياء والحوسبة عالية الأداء. مثيلات Amazon EC2 التي تعمل بها وحدات معالجة الرسومات NVIDIA تكون مسؤولة عن تقديم أداء قابل للتطوير. علاوة على ذلك ، استخدم AWS IoT Greengrass لتوسيع خدمات سحابة AWS لتشمل الأجهزة المتطورة المستندة إلى NVIDIA.

تعمل وحدات معالجة الرسومات NVIDIA A100 Tensor Core على تشغيل مثيلات Amazon EC2 P4d لتقديم شبكة رائدة في الصناعة بزمن انتقال منخفض وإنتاجية عالية. وبالمثل ، ستجد العديد من الأمثلة الأخرى لسيناريوهات محددة مثل Amazon EC2 P3 و Amazon EC2 G4 وما إلى ذلك.

تقدم بطلب للحصول على الإصدار التجريبي المجاني واختبر قوة وحدة معالجة الرسومات إلى أقصى حد من السحابة.

سحابة

سحابة توفر خوادم سحابية مصممة لمعالجة أعباء العمل المتوازية الضخمة. تحتوي وحدات معالجة الرسومات على العديد من المثيلات المدمجة مع معالجات الرسوم NVIDIA Tesla V100 لتلبية احتياجات التعلم العميق والتعلم الآلي.

إنها تساعد في تسريع الحوسبة في مجال الحوسبة الرسومية وكذلك الذكاء الاصطناعي. تتعاون OVH مع NVIDIA لتقديم أفضل منصة مسرعة GPU للحوسبة عالية الأداء والذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.

استخدم الطريقة الأكثر وضوحًا لنشر وصيانة حاويات GPU المسرَّعة من خلال كتالوج كامل. تقوم بتسليم واحدة من أربع بطاقات إلى المثيلات مباشرة عبر PCI Passthrough بدون أي طبقة افتراضية لتكريس كل الصلاحيات لاستخدامك.

خدمات OVHcloud والبنية التحتية حاصلة على شهادات ISO / IEC 27017 و 27001 و 27701 و 27018. تشير الشهادات إلى أن OVHcloud لديها نظام إدارة أمن المعلومات (ISMS) لإدارة الثغرات الأمنية وتنفيذ استمرارية الأعمال وإدارة المخاطر وتنفيذ نظام إدارة معلومات الخصوصية (PIMS).

علاوة على ذلك ، تتميز NVIDIA Tesla V100 بالعديد من الميزات القيمة مثل PCIe 32 GB / s و 16 GB HBM2 من السعة و 900 GB / s من النطاق الترددي والدقة المزدوجة 7 teraFLOPs والدقة المفردة 14 teraFLOPs والتعلم العميق 112 teraFLOPs.

وحدة معالجة رسومات لامدا

تدريب نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي باستخدام سحابة Lambda GPU وقياس من جهاز إلى العدد الإجمالي لأجهزة VM في غضون بعض النقرات. احصل على أطر عمل رئيسية مثبتة مسبقًا وأحدث إصدار من lambda Stack يتضمن برامج تشغيل CUDA وأطر عمل التعلم العميق.

احصل على الوصول إلى بيئة تطوير Jupyter Notebook المخصصة لكل جهاز بسرعة من لوحة القيادة. استخدم SSH مباشرة بأحد مفاتيح SSH أو اتصل عبر Web Terminal في لوحة القيادة السحابية للوصول المباشر.

يدعم كل مثيل حدًا أقصى يبلغ 10 جيجابت في الثانية لعرض النطاق الترددي بين العقد والذي يتيح التدريب المتناثر باستخدام أطر مثل Horovod. يمكنك أيضًا توفير الوقت في تحسين النموذج من خلال التوسع في عدد وحدات معالجة الرسومات في حالات فردية أو عدة حالات.

باستخدام Lambda GPU Cloud ، يمكنك حتى توفير 50٪ على الحوسبة وتقليل التكلفة الإجمالية للملكية على السحابة ولن تحصل على التزامات متعددة السنوات أبدًا. استخدم وحدة معالجة رسومات RTX 6000 واحدة مع ستة وحدات معالجة مركزية (VCPU) ، وذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 46 جيجا بايت ، وتخزين مؤقت 658 جيجا بايت بسعر 1.25 دولار أمريكي / الساعة. اختر من بين العديد من الحالات وفقًا لمتطلباتك للحصول على سعر عند الطلب لاستخدامك.

جينيسيس كلاود

احصل على منصة GPU سحابية فعالة بسعر مناسب جدًا من جينيسيس كلاود. لديهم إمكانية الوصول إلى العديد من مراكز البيانات الفعالة في جميع أنحاء العالم الذين يتعاونون معهم لتقديم مجموعة واسعة من التطبيقات.

جميع الخدمات آمنة وقابلة للتطوير وقوية وآلية. يوفر Genesis Cloud قوة حوسبة GPU غير محدودة للتأثيرات المرئية والتعلم الآلي وتحويل الشفرة أو التخزين وتحليل البيانات الكبيرة وغير ذلك الكثير.

تقدم Genesis Cloud العديد من الميزات الغنية مجانًا مثل اللقطات لحفظ عملك ومجموعات الأمان لحركة مرور الشبكة وأحجام التخزين لمجموعات البيانات الضخمة و FastAI و PyTorch والصور المكونة مسبقًا وواجهة برمجة تطبيقات عامة لـ TensorFlow.

لديها أنواع مختلفة من وحدات معالجة الرسومات NVIDIA و AMD. علاوة على ذلك ، قم بتدريب الشبكة العصبية أو إنشاء أفلام رسوم متحركة من خلال تسخير قوة حوسبة وحدة معالجة الرسومات. تعمل مراكز البيانات الخاصة بهم باستخدام طاقة متجددة بنسبة 100٪ من مصادر الطاقة الحرارية الأرضية لتقليل انبعاثات الكربون.

أسعارهم أقل بنسبة 85٪ من مقدمي الخدمة الآخرين حيث ستدفع مقابل زيادات المستوى الدقيقة. يمكنك أيضًا توفير المزيد من خلال الخصومات طويلة الأجل والقابلة للاستباق.

الخلاصة 👩‍🏫

تم تصميم وحدات معالجة الرسومات السحابية لتقديم أداء مذهل وسرعة وقياس ومساحة وراحة. ومن ثم ، فكر في اختيار نظام GPU السحابي المفضل لديك مع إمكانات خارج الصندوق لتسريع نماذج التعلم العميق الخاصة بك والتعامل مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بسهولة.