Облачные серверы с графическими процессорами (GPU) стремительно набирают популярность среди разработчиков, инженеров, креативных команд и т. д. Но что делает эти серверы такими востребованными – и кому они действительно нужны? В этой статье немецкий провайдер SIM-Networks рассмотрит, как на практике используют облачный сервер с видеокартой. Если хотите узнать о провайдере больше, смотрите сайт компании.

Зачем вообще GPU в облаке?

В отличие от обычных CPU, которые хорошо подходят для универсальных задач, GPU специализируются на обработке больших объемов параллельных вычислений. Именно эта способность делает их идеальными для задач, связанных с:

  • искусственным интеллектом и машинным обучением;
  • визуализацией 3D-графики и видео;
  • рендерингом и анимацией;
  • финансовым моделированием и научными вычислениями.

Использование GPU в облаке позволяет обойтись без покупки дорогого оборудования – мощности арендуются по мере необходимости, а масштабироваться можно в несколько кликов.

AI, нейросети и Data Science

Один из распространенных сценариев использования – тренировка моделей искусственного интеллекта. Обучение нейросетей требует сотен тысяч или даже миллионов итераций – обычный CPU не сможет справиться с такой задачей быстро. GPU ускоряет процесс в десятки раз и позволяет получить результаты значительно эффективнее. В data science GPU-серверы полезны при глубокой аналитике, обработке больших дата-сетов и построении прогнозных моделей. Например, аналитик может за несколько часов сделать то, что на обычном сервере заняло бы несколько дней.

Видеопродакшн и 3D-дизайн

Современные программы для обработки видео, визуальных эффектов и 3D-графики – такие как Blender, Autodesk Maya или DaVinci Resolve – активно используют GPU для рендеринга. Благодаря облачным GPU можно работать с тяжелыми проектами без необходимости инвестировать в профессиональную видеокарту за тысячи долларов. При этом команды, работающие удаленно, могут сотрудничать в единой облачной среде с доступом к ресурсам 24/7.

Выгодная альтернатива собственному железу

Поддержка и обслуживание сервера с GPU, не говоря уже о целом кластере – это дорого и сложно. Нужно обеспечить охлаждение, питание, резервирование, обновление драйверов и т. д. При этом нужно содержать IT-персонал, который возьмет эти обязанности на себя. Облачные серверы с GPU избавляют от этих забот: провайдер берет на себя техническую часть, а пользователь платит только за пользование ресурсами.

Масштабирование и гибкость

Еще одно преимущество – возможность быстро масштабировать проект. Нужно больше вычислительной мощности? Просто добавьте еще один GPU или перейдите на более мощную конфигурацию. Это особенно полезно для срочных задач, например, массового рендеринга или обучения новой модели.

Итоги

Облачный сервер с GPU – это мощный инструмент для тех, кто работает с ресурсоемкими вычислениями. Он открывает доступ к высокопроизводительным технологиям без значительных капиталовложений. Гибкость, масштабируемость и экономическая эффективность делают его оптимальным решением для современного бизнеса и инновационных проектов. В этой статье мы рассматривали преимущества GPU в облаке, однако не каждой компании нужны облачные решение – возможно, вам лучше подойдет серверная IT-инфраструктура для бизнеса. Если же вы хотите узнать детальнее об ИТ-инфраструктуре, читайте статью по ссылке.