По мере того как компании стремятся использовать возможности искусственного интеллекта, резко возрос спрос на специализированные вычислительные ресурсы, в частности, на графические процессоры (GPU). Графические процессоры раньше ассоциировались в основном с играми и графикой, но теперь стали основой многих операций машинного обучения.  В данной статье мы рассмотрим значение вычислений на GPU в сфере машинного обучения, ключевую роль ИИ в современном бизнесе и проблемы, с которыми сталкиваются компании при обеспечении эффективности вычислительных ресурсов. За минувшие десять лет машинное обучение преобразовалось от простых алгоритмов к сложным системам глубокого обучения. С развитием этих систем увеличивались и их вычислительные требования. Традиционные центральные процессоры (CPU), которые ранее соответствовали потребностям, теперь не могут обеспечить должный уровень параллельной обработки данных в задачах глубокого обучения. В параллельных вычислениях задачи делятся на более мелкие части, которые могут выполняться параллельно на различных процессорах. Результаты работы каждого процессора затем комбинируются для получения общего результата. Подобный подход позволяет выполнять сверхбольшие задачи, например, обработка сложных данных, моделирование или вычислительная физика. Ответом на эту проблему стали графические процессоры (GPU), первоначально созданные для визуализации графики. Их архитектура, включающая в себя тысячи мелких ядер, идеально подходит для параллельных вычислений, необходимых в машинном обучении, что делает их идеальным инструментом для матричных и векторных операций, требующихся в данных алгоритмах. Компании, осознавшие возможности машинного обучения в различных сферах, — от улучшения обслуживания клиентов до оптимизации логистических цепочек — столкнулись с проблемой «узких мест» в своих вычислительных системах. Традиционные IT-инфраструктуры на основе CPU не могли удовлетворить интенсивные потребности современных систем машинного обучения. Продолжительные периоды обучения моделей замедляли процесс принятия решений и анализа результатов. С экспоненциальным увеличением объемов данных для обработки и анализа недостатки CPU-ориентированных систем стали еще более заметными: ограниченная производительность. При работе с большими объемами данных CPU может оказаться недостаточно производительным, что может привести к значительному снижению производительности приложений и задержкам; низкая эффективность при параллельной обработке. CPU-ориентированные системы обычно имеют ограниченную возможность параллельной обработки данных. Распараллеливание приложений может привести к значительному снижению производительности, так как многие задачи остаются зависимыми друг от друга и не могут выполняться параллельно; отсутствие специализации. CPU-ориентированные системы не предназначены для выполнения вычислительных задач, таких как машинное обучение, которые требуют большого количества вычислительных ресурсов и определенной специализации. Это подтвердило неотложную потребность в переходе к инфраструктурам, ориентированным на GPU, как основе современных IT-стратегий. Из-за массового внедрения компаниями GPU-вычислений возникают риски утраты конкурентных преимуществ. Задержки в обновлении или приобретении актуальных GPU-ресурсов могут привести к катастрофическим последствиям. Это не просто вопрос времени ожидания, это риск утраты рыночных позиций. Например, в сфере глубокого обучения модели становятся все более сложными и требовательными. Компании, работающие на устаревших GPU, могут остаться в стороне от главного технологического потока. Задержки в поставках и быстрорастущий рынок образуют серьезные последствия. Вот с чем уже пришлось столкнуться некоторым компаниям: TechStart Inc. — молодой стартап в области обработки естественного языка с революционным алгоритмом столкнулся с проблемой устаревших GPU. Когда дело дошло до масштабирования, их технологии не справлялись с нагрузкой. К моменту, когда они осуществили модернизацию, их конкурент уже занял рынок с улучшенным продуктом. Как результат — упущенные возможности и уменьшенная доля на рынке; HealthAI Corp. — работая над созданием инновационного диагностического устройства на базе ИИ, HealthAI столкнулась с проблемой недостаточной производительности своих GPU. Это привело к задержке в разработке и получении необходимых лицензий. В итоге, их конкуренты опередили их, заняв рыночную нишу. По данным Grand View Research, ожидается, что к 2023 году мировой рынок ИИ достигнет примерно 187,5 млрд долл., что на 37% больше, чем в 2022 году (136,55 млрд долл.). Это почти в два раза превышает показатели 2021 года с объемом рынка в 95,6 млрд долл. При такой динамике роста компании, игнорирующие актуальные тренды в области GPU, могут упустить свой шанс на этом перспективном рынке. В мире, где ИИ определяет правила игры, правильно выбранная GPU-инфраструктура — не просто техническая деталь, но и стратегический выбор. Те, кто пренебрегает этим, рискуют не только своими рыночными позициями, но и будущим в мире, где ИИ диктует условия. Приобретение современных графических процессоров, предназначенных для машинного обучения, может потребовать значительных финансовых затрат. Но затраты не ограничиваются только покупкой. Экономическая нагрузка от дорогостоящего оборудования содержит в себе: системы охлаждения. Эффективное охлаждение имеет первостепенное значение для достижения максимальной производительности GPU. Согласно недавнему отраслевому отчету, на охлаждение может приходиться до 45% общего энергопотребления центра обработки данных, что на 5% больше, чем в предыдущие годы; техническое обслуживание. Регулярное обслуживание — от проверки оборудования до обновления программного обеспечения — может привести к значительным расходам. В среднем обслуживание может увеличить общую стоимость владения на 18% в течение срока службы графического процессора, что на 3% больше, чем в предыдущих отчетах; энергопотребление. Высокопроизводительные графические процессоры требовательны к энергопотреблению. Например, максимальная расчетная тепловая мощность (TDP) графического процессора NVIDIA A100 Tensor Core в некоторых конфигурациях достигает 500 Вт, что может существенно повлиять на счета за электроэнергию в крупномасштабных операциях. Помимо экономической нагрузки существует ряд других проблем, возникающих при использовании графических процессоров: быстрое устаревание. Мир технологий стремительно развивается. Графический процессор, считающийся сегодня топовым, может устареть уже через 2-3 года. Такое ускорение означает, что компании рискуют потерять свои инвестиции в аппаратное обеспечение, что приводит к снижению производительности и несовместимости программного обеспечения; длительные процессы бюджетирования и утверждения. Необходимо подготовить подробные предложения, которые затем должны пройти проверку в нескольких департаментах. По данным недавнего исследования 2023 года, 40% закупок технологий в крупных корпорациях требуют более семи месяцев для утверждения, что на 5% больше, чем в исследовании 2019 года. Такие задержки могут привести к срыву критически важных проектов, особенно в таких динамично развивающихся отраслях, как исследования в области искусственного интеллекта; длительные сроки поставки. Даже после прохождения лабиринта бюджетирования поставка никогда не бывает мгновенной. В зависимости от производителя и модели GPU время ожидания может быть разным. Например, при запуске последней серии GPU NVIDIA в 2023 году спрос превысил предложение, в результате чего время ожидания оказалось на 20% больше, чем при запуске серии RTX 30. Такие задержки могут сорвать сроки реализации проекта, особенно если установка GPU является его краеугольным камнем.  Учитывая эти проблемы, компании должны взвесить достоинства собственной инфраструктуры GPU в сравнении с возможными альтернативами, чтобы обеспечить эффективное и экономичное удовлетворение вычислительных потребностей. Быстрый выход на рынок. В современном мире, где технологические инновации происходят мгновенно, способность быстро адаптироваться и внедрять новые решения становится ключевым фактором успеха. В контексте искусственного интеллекта и машинного обучения это особенно актуально, так как здесь скорость инноваций может определить лидеров и аутсайдеров рынка. Ускорение исследований и разработок. Основой любой инновации в области ИИ является модель машинного обучения. Процесс от идеи до реализации может быть длительным, но современные GPU могут сократить это время, ускоряя вычисления. Так, модель, которая раньше обучалась неделями, теперь может быть готова за дни или даже часы. Это позволяет исследователям проводить больше экспериментов, быстрее адаптироваться и совершенствовать свои модели. Быстрое развертывание. После создания модели следующим этапом является ее внедрение. В таких сферах, как финансы или электронная коммерция, где ИИ может радикально изменить правила игры, быстрое развертывание новых решений может стать ключевым фактором успеха. Современные GPU обеспечивают гладкую интеграцию и масштабирование, позволяя компаниям опережать конкурентов и предоставлять клиентам лучший опыт. С ростом онлайн-покупок компании ищут способы улучшить пользовательский опыт. Искусственный интеллект может помочь в этом, предлагая персонализированные рекомендации. Представим, что один маркетплейс, используя передовые GPU, запустил такую систему всего за три месяца. В то время как другой маркетплейс, столкнувшись с ограничениями устаревших GPU, потратил на это семь месяцев. В этой гипотетической ситуации первый маркетплейс получает конкурентное преимущество, что ведет к увеличению продаж и лояльности клиентов. Технологический мир переходит от традиционных локальных вычислений на GPU к более гибким и масштабируемым облачным решениям. Облачные решения для ИИ — это сервисы, предоставляющие вычислительные мощности на GPU через интернет. Вместо покупки и обслуживания дорогостоящего оборудования, компании могут арендовать мощности по мере необходимости, что делает этот подход более гибким и экономически выгодным. Это позволяет организациям получать доступ к передовым вычислительным мощностям без необходимости вкладывать огромные средства в собственные дата-центры. Преимущества облачных решений: масштабируемость. Облачные решения могут легко масштабироваться в зависимости от текущих потребностей, что исключает необходимость в дорогостоящем обновлении оборудования; стоимостная эффективность. Оплата только за фактически использованные ресурсы позволяет сократить затраты; доступ к новейшим технологиям. Облачные провайдеры регулярно обновляют свое оборудование, что гарантирует доступ к последним инновациям в области GPU. Сравнение облачных и традиционных GPU: затраты. Покупка и обслуживание собственных GPU может быть дорогостоящим, в то время как облачные решения предлагают модель «pay-as-you-go»; гибкость. Традиционные системы часто ограничены в плане масштабирования, в то время как облачные решения предоставляют почти неограниченные возможности; обслуживание. Локальные системы требуют регулярного технического обслуживания, в то время как облачные решения освобождают от этой заботы; готовность к будущему. С темпами развития технологий традиционные GPU могут быстро устаревать, в то время как облачные решения обеспечивают доступ к последним инновациям. В мире, где ИИ и машинное обучение играют ключевую роль, выбор правильной вычислительной платформы становится критически важным. Облачные решения предоставляют гибкость, масштабируемость и экономическую эффективность, делая их идеальным выбором для современных организаций, стремящихся к инновациям. ITGLOBAL.COM предоставляет такую возможность аренды публичного облака на базе VMware, где виртуальные машины работаю с графическими видеокартами NVIDIA A800. Более подробно с услугой «Аренда облачного сервера с GPU - AI Cloud» можно ознакомиться по ссылке. Эта статья поддерживается командой ITGLOBAL.COM Мы — первый облачный провайдер в России, а также интегратор, поставщик ИТ-услуг, продуктов, сервисов и разработчик собственного ПО.   •  Наш сайт•  Наш блог про виртуализацию и Enterprise IT•  Наш YouTube канал•  Истории успеха наших клиентов