Чтобы запускать задачи инференса, рендеринга 3D‑графики или обработку видеопотока нужны параллельные вычисления. Серверы на одних только центральных процессорах не справятся, требуются графические ускорители.

В статье рассказываем о трех видеокартах, которые можно арендовать за один рубль при заказе сервера произвольной конфигурации. Смотрим на их технические характеристики, применимость, сравниваем между собой и выбираем оптимум. В конце — небольшая инструкция по добавлению в свою инфраструктуру.

Жизнь за пределами CPU

Для понимания роли видеокарт важно осознать их архитектурное отличие от центральных процессоров. Именно оно объясняет, откуда берется многократный рост производительности.

Один руководитель против тысячи специалистов

Центральный процессор можно сравнить с высококвалифицированным руководителем проекта. Он способен последовательно и с минимальной задержкой выполнять сложные и разнообразные задачи — от запуска операционной системы до управления базами данных.

Графический процессор, напротив, похож на огромную команду узкопрофильных специалистов. Он содержит тысячи простых ядер, каждое из которых выполняет одну и ту же операцию, но делает это одновременно с остальными. Такая способность к массовому параллелизму превращает GPU в идеальный инструмент для задач, которые можно разбить на множество независимых, повторяющихся вычислений.

Таким образом, GPU не заменяет CPU, а дополняет его. При этом берет на себя ресурсоемкие параллельные вычисления и выступает в роли мощного ускорителя.

Как рождается ценность

Искусственный интеллект и машинное обучение — основная сфера применения серверных GPU. Появилось много открытых уже обученных моделей, которые можно применить для анализа поступающих данных. Инференс  стал главным трендом в современном бизнесе во всех сферах, от e-commerce до логистики.

Инференс и обучение нейронных сетей — по своей природе массово-параллельные задачи. Графические ускорители сокращают время обучения моделей с недель и месяцев до дней и часов, а также обеспечивают инференс в режиме реального времени, без чего не обходятся интерактивные сервисы:

• рекомендательные системы — алгоритмы, которые анализируют поведение пользователей и предлагают релевантные товары или контент, принося до 30% выручки крупным e-commerce платформам;

• обработчики естественного языка (NLP) — чат-боты, автоматический перевод, анализ тональности текста;

• компьютерное зрение — контроль качества на производстве, анализ медицинских изображений, системы безопасности и беспилотные автомобили.

Для исследователей и аналитиков GPU ускоряют сложные научные симуляции и обработку огромных массивов данных. Тем самым — делают возможными открытия, которые ранее были недостижимы из-за вычислительных ограничений:

• научные исследования — анализ геномных последовательностей, моделирование климатических изменений, астрофизические расчеты; 

• финансовое моделирование — оценка рисков, алгоритмический трейдинг, оптимизация инвестиционных портфелей; 

• анализ больших данных — ускорение обработки запросов к большим базам данных и аналитическим платформам.

Первоначально GPU предназначались для обработки графики. Сейчас эта область применения получила новое развитие в серверных средах:

• 3D-рендеринг — создание фотореалистичных изображений для архитектурной визуализации, промышленного дизайна и спецэффектов в кино (VFX);

• обработка и транскодирование видео — работа с видео высокого разрешения (4K, 8K) в реальном времени, кодирование потокового видео для медиасервисов.

В условиях удаленной работы нужен доступ к ресурсоемким приложениям с любого устройства. Серверы с GPU могут обеспечить работу десятков виртуальных рабочих столов. Пользователи получают полноценный опыт работы с САПР, программами для видеоконференций и современными офисными пакетами, которые все активнее используют графическое ускорение.

Внедрение GPU открывает дорогу к персонализированной электронной коммерции, медиасервисам по запросу, облачному геймингу и гибким удаленным рабочим местам. Именно GPU-ускорение делает подобные проекты экономически целесообразными. Впереди — бо́льшая вовлеченность ИИ в управление бизнесом и разгрузка значительной части персонала от выполнения рутинных задач.

Предоставление GPU в облачных и выделенных серверах демократизирует доступ к высокопроизводительным вычислениям. Ранее такие мощности всегда приходилось приобретать, что доступно только крупным корпорациям, готовым инвестировать в эксперименты. Теперь даже стартап может арендовать для краткосрочного проекта ту же инфраструктуру, что и гигант индустрии, и превратить капитальные затраты в предсказуемые операционные расходы.

ML Impact — про ML и AI без хайпа

Все кругом говорят про ML, но многие ли понимают его настоящую пользу для бизнеса? Мы запустили ресурс, который поможет во всем разобраться.

Подробнее →

Три инструмента

В наших дата-центрах представлено множество моделей видеокарт для самых разных задач. Есть серверы с готовыми конфигурациями, где все компоненты уже оптимально подобраны. Можно собрать собственную, чтобы комплектующие наилучшим образом подходили для решения какой-то конкретной задачи.

Однако некоторым компаниям, особенно представителям мелкого и среднего бизнеса, бывает трудно решиться на эксперимент. Принесет ли внедрение ожидаемую выгоду? Никто же не покупает спорткар, не проехавшись на нем. Так почему с IT-инфраструктурой должно быть иначе?

Освоение GPU‑ускорителей — серьезное решение. Оно требует не только бюджета, но и уверенности в том, что технология решит конкретные задачи. 

В рамках акции «GPU за рубль» мы предлагаем три модели от NVIDIA^®: RTX A2000, Tesla T4 и A2. Каждая из этих карт — отличный выбор для своего круга задач. Базируются они на двух разных архитектурах NVIDIA^®: Turing в T4 и Ampere в A2000 и A2.

Обе архитектуры — мощные и подходят для ускоренных вычислений, но с разной специализацией. Turing заложила основу для современных серверных вычислений, представив тензорные ядра для ИИ и RT-ядра для трассировки лучей. Ampere развила эти идеи, предложив ядра нового поколения и улучшенную энергоэффективность благодаря более совершенному техпроцессу.

NVIDIA® RTX A2000 — профессиональная студия на выделенном сервере

Идеальный выбор для рабочих процессов, требующих высокой точности графики, фотореалистичной визуализации и трассировки лучей в реальном времени. По сути, это профессиональная рабочая станция, перенесенная в дата‑центр.

Ключевые характеристики

• Архитектура — NVIDIA^® Ampere.

• Ядра — 3 328 CUDA, 104 тензорных ядра третьего поколения и 26 RT-ядер второго. Благодаря большому количеству специализированных RT-ядер карта эффективна для ряда графических задач.

• Память — 6 ГБ GDDR6 с поддержкой ECC. Такой объем достаточен для работы с крупными 3D-сценами, сложными моделями и текстурами высокого разрешения. Поддержка ECC (Error Correcting Code) — важная функция корпоративного уровня, которая обеспечивает целостность данных для безошибочного рендеринга и научных расчетов. Пропускная способность — до 288 ГБ/с.

• Форм-фактор и питание — низкопрофильный двухслотовый дизайн с максимальным энергопотреблением 70 Вт не требует дорогих серверных платформ и получает питание напрямую от слота PCIe.

Целевые рабочие нагрузки

• Архитектурная визуализация (AEC) и 3D-рендеринг — RT-ядра второго поколения обеспечивают многократное ускорение фотореалистичного рендеринга в таких приложениях, как V-Ray, Chaos и Blender, позволяя архитекторам и дизайнерам интерактивно исследовать проекты в реальном времени.

• Проектирование (CAD) и инжиниринг (CAE) — мощные CUDA и большой объем памяти позволяют инженерам комфортно работать с крупными и сложными сборками в программах вроде SOLIDWORKS без задержек и подвисаний.

• Креативные приложения с ИИ — тензорные ядра ускоряют функции на базе ИИ в программном обеспечении, таком как Adobe Photoshop — например, нейронные фильтры, интеллектуальное шумоподавление.

NVIDIA® Tesla T4 — универсальный ускоритель для дата-центра

Проверенная временем, универсальная «рабочая лошадка» и отраслевой стандарт для широкого круга задач в дата-центре. T4 — это многоцелевой ускоритель, оптимизированный для высокопроизводительного AI-инференса, обработки видео и VDI в больших масштабах.

Ключевые характеристики

• Архитектура — NVIDIA^® Turing, известная своей поддержкой вычислений со смешанной точностью (FP32, FP16, INT8, INT4), что делает ее чрезвычайно гибкой.

• Ядра — 2 560 ядер CUDA и 320 тензорных ядер Turing. Большое количество тензорных ядер и высокая производительность при работе с целочисленными форматами INT8 и INT4 делают T4 эффективной для задач ИИ-инференса, где можно использовать пониженную точность без потери качества предсказаний.

• Память — 16 ГБ GDDR6. Большой буфер памяти отлично подходит для поддержки множества профилей пользователей VDI или обработки наборов данных для инференса. Пропускная способность — до 320 ГБ/с.

• Форм-фактор и питание — однослотовый, низкопрофильный дизайн с TDP 70 Вт. Компактный размер и низкое энергопотребление позволяют легко интегрировать T4 в любые серверы.

Целевые рабочие нагрузки

• Масштабируемый AI-инференс — T4 стала отраслевым стандартом для инференса. Карта обеспечивает x40 производительность по сравнению с CPU в задачах классификации изображений (ResNet-50), распознавания речи (DeepSpeech2) и машинного перевода (GNMT). Ее можно считать ключевым компонентом для построения конвейеров данных в рекомендательных системах для платформ электронной коммерции.

• Транскодирование видео — T4 оснащена выделенным аппаратным движком (NVENC), способным одновременно декодировать до 38 видеопотоков в формате Full HD. Получается отличное решение для стриминговых сервисов, платформ облачного гейминга и сетей доставки контента (CDN).

• Инфраструктура виртуальных рабочих столов (VDI) — популярный выбор для VDI, способный поддерживать высокую плотность пользователей, работающих с современными офисными приложениями, несколькими мониторами и потоковым видео.

NVIDIA® A2 — энергоэффективность и инференс для периферийных вычислений

Современный ускоритель для инференса, специально разработанный для периферийных вычислений (edge computing) и сред с ограниченным энергопотреблением.

Ключевые характеристики

• Архитектура — NVIDIA^® Ampere.

• Ядра — 1 280 ядер CUDA, 40 тензорных ядер третьего поколения, 10 RT-ядер второго поколения. Ядра архитектуры Ampere более производительны и эффективны, что обеспечивает высокую производительность в целевых задачах.

• Память — 16 ГБ GDDR6 с поддержкой ECC. Карта соответствует T4 по объему и добавляет надежность корпоративного класса. Пропускная способность — до 200 ГБ/с.

• Форм-фактор и питание — однослотовый, низкопрофильный дизайн с настраиваемым TDP 40−60 Вт. Возможность настройки энергопотребления — ключевая особенность, позволяющая оптимизировать карту как для производительности, так и для энергосбережения в зависимости от тепловых и энергетических ограничений сервера.

• Интерфейс — PCIe 4.0 x8. Поддержка стандарта Gen 4 означает высокую пропускную способность, что исключает узкие места для целевых нагрузок.

Целевые рабочие нагрузки

• ИИ на периферии (Edge AI) и интеллектуальная видеоаналитика (IVA) — A2 создана именно для этого. Низкое энергопотребление и компактный размер делают ее идеальной для установки в edge-серверы в розничных магазинах, на складах или базовых станциях 5G. Примеры использования включают анализ видео с камер наблюдения в реальном времени, автоматизированные кассы и контроль качества на сборочных линиях. Например, компания Lenovo использует A2 в своих edge-решениях для логистической компании Peak Analytics.

• Инференс с низкой задержкой — тесты показывают, что A2 имеет преимущество в меньшей задержке (latency) по сравнению с T4 в задачах классификации изображений в реальном времени (ResNet50 SingleStream). Это делает ее предпочтительной для приложений, где критически важен мгновенный отклик.

• Универсальный инференс начального уровня — A2 обеспечивает x20 производительность инференса по сравнению с CPU, что делает ее идеальным первым шагом для модернизации существующих CPU-серверов под современные ИИ-задачи без капитальной перестройки инфраструктуры.

Сравнительный анализ

Стоит понимать, что T4, A2 и A2000 — не самые топовые варианты, доступные для аренды. Мы также предлагаем H100, H200, RTX 6000 и другие GPU. Но каждая из тройки — мощный инструмент в своем поле деятельности:

• Tesla T4 — проверенный и надежный выбор для широкого спектра задач в дата-центре, от пакетной обработки данных до VDI;

• A2 — энергоэффективный вариант с низкой задержкой для современных приложений на периферии;

• A2000 — незаменимое решение для дизайна и визуализации, где требуется максимальная производительность в трассировке лучей и работе с графикой.

Чтобы помочь выбрать оптимальную видеокарту для проекта, мы свели ключевые характеристики в одну таблицу.

Инфраструктура как услуга — больше, чем просто аренда

Главное преимущество — перевод крупных капитальных затрат (CapEx) в предсказуемые операционные расходы (OpEx). Вместо покупки дорогостоящего оборудования — доступ к его мощностям за символическую плату. Можно практически бесплатно оценить пользу, прежде чем принимать значимые решения. Получается не «скидка», а механизм снижения рисков.

Наши администраторы позаботятся о стабильной работе и безопасности. Не придется беспокоиться ни о закупке, ни об установке и обновлении драйверов, ни об охлаждении. Обслуживание и замена — тоже не отвлекают на себя внимание и ресурсы. Одним словом — доступ к производительности корпоративного уровня без сопутствующей операционной сложности.

Как получить GPU за рубль

Символическая стоимость аренды распространяется исключительно на GPU. Прочие компоненты сервера — процессор, память, диски, сеть и т. п. — тарифицируются на общих основаниях.

Мы сделали процесс получения доступа к GPU-ускорению максимально простым и прозрачным.

1. Создайте аккаунт. Чтобы работать с нашей инфраструктурой необходимо завести аккаунт в панели управления. Понадобится только почта.

2. Перейдите на страницу конфигуратора. Нам нужны серверы с GPU. Акция распространяется только на серверы произвольной конфигурации.

3. Добавьте GPU за рубль. В процессе конфигурации сервера выберите одну из акционных видеокарт: NVIDIA^® RTX A2000, Tesla T4 или A2.

4. Сконфигурируйте сервер. Всегда доступна кнопка связи с нашими специалистами, которые ответят на любые вопросы. Аренда стоимости пересчитывается тут же, ее видно в боковой панели.

5. Завершите заказ. После оформления наши инженеры соберут, протестируют и подготовят сервер к работе.

Подытожим

GPU перестали быть нишевой технологией для узкого круга специалистов. Сегодня видеокарты — один из главных драйверов в самых разных отраслях. Вопрос для современного бизнеса уже не в том, нужно ли внедрять GPU, а в том, как это сделать быстрее.

Мы рассмотрели три мощных инструмента от NVIDIA^®, каждый из которых предназначен для решения своего класса задач:

• RTX A2000 — для визуального творчества и проектирования;

• Tesla T4 — для универсального ускорения в дата-центре;

• A2 — для современного, энергоэффективного инференса.

Акция «GPU за рубль» дает прямой ответ на вопрос «как быстрее». Это шанс перейти от теории к практике, оценить реальный прирост производительности для конкретных задач и превратить эксперимент в долгосрочное конкурентное преимущество.