10个最佳的云GPU平台，用于人工智能和大规模工作负载

随着深度学习、人工智能和机器学习等新兴技术的到来，云GPU需求量很高。

如果你的组织涉及3D可视化、机器学习（ML）、人工智能（AI）或某种类型的大量计算，那么你如何执行GPU计算将非常重要。

传统上，组织中的深度学习模型需要大量时间来进行训练和计算任务。这曾经浪费他们的时间，花费了很多钱，并给他们留下了存储和空间问题，降低了生产力。

新一代的GPU旨在解决这个问题。它们具有高效率，能够进行大量计算，并且可以并行地为你的AI模型进行更快的训练。

根据Indigo研究，GPU在训练与深度学习相关的神经网络时可以提供比CPU更好的性能。

随着云计算技术的进步，我们现在有了云GPU，它通过提供更快的性能、便于维护、降低成本、快速扩展和节省时间，正在改变数据科学和其他新兴技术的世界。

本文将介绍云GPU的概念，以及它与云计算、机器学习、深度学习的关系，以及一些最好的云GPU平台，供你部署你喜欢的云GPU。

让我们开始吧！

什么是云GPU？

为了理解云GPU，我们首先来谈谈GPU。

图形处理单元（GPU）是指用于快速修改和操作内存以加速创建图像或图形的专用电子电路。

由于其并行结构，现代GPU在操纵图像处理和计算机图形方面比中央处理单元（CPU）具有更高的效率。GPU嵌入在其主板上，或者放置在计算机的显卡或CPU芯片上。

云图形处理单元（GPU）是具有强大硬件加速的计算机实例，可用于在云中运行处理大规模人工智能和深度学习工作负载的应用程序。它不需要在设备上部署物理GPU。

一些常见的GPU有NVIDIA、AMD、Radeon、GeForce等。

GPU被用于：

• 移动手机
• 游戏机
• 工作站
• 嵌入式系统
• 个人电脑

GPU的用途：

以下是一些GPU的用途：

• 在人工智能和机器学习中进行图像识别的计算
• 进行3D计算机图形和CAD drawings
• 纹理映射和渲染多边形
• 进行顶点的平移和旋转等几何计算
• 支持可编程着色器以操纵纹理和顶点
• GPU加速的视频编码、解码和流媒体
• 富有图形的游戏和云游戏
• 需要通用GPU并行处理能力的广泛数学建模、分析和深度学习。
• 视频编辑、图形设计和内容创作

云GPU的好处是什么？ 👍

使用云GPU的主要好处：

高度可扩展

如果你想要扩大组织规模，工作负载将不可避免地增加。你将需要一个可以随着工作负载增加而扩展的GPU。云GPU可以帮助你做到这一点，让你轻松添加更多的GPU，而无需任何麻烦，以满足增加的工作负载。相反，如果你想要缩小规模，也可以快速实现。

降低成本

与购买高成本的物理GPU相比，你可以选择以每小时低成本租用云GPU。你将根据使用云GPU的时间计费，而不像物理GPU那样即使你不常使用它们也会花费很高。

释放本地资源

云GPU不会占用您计算机的本地资源，而物理GPU会占用计算机大量空间。更不用说，如果您运行大规模的机器学习模型或进行渲染任务，会拖慢计算机速度。

为此，您可以考虑将计算能力外包到云端，无需给计算机带来压力，轻松使用。只需使用计算机来控制一切，而不是把所有工作负载和计算任务都交给它。

节省时间

云GPU使设计师可以快速迭代，渲染时间更快。通过在几分钟内完成以前需要数小时或数天完成的任务，您可以节省大量时间。因此，您的团队的生产力将显著提高，您可以将时间投入创新而不是渲染或计算中。

GPU如何帮助深度学习和人工智能？

深度学习是人工智能的基础。它是一种通过人工神经网络来进行表示学习的方法。深度学习模型用于处理大型数据集或高度计算的过程。

那么，GPU如何发挥作用？

GPU设计用于执行并行计算或同时进行多个计算。GPU可以利用深度学习模型的能力，加快大规模计算任务的执行。

由于GPU拥有许多核心，它们提供了出色的并行处理计算能力。此外，它们具有更高的内存带宽，以容纳大量深度学习系统的数据。因此，它们广泛用于训练AI模型、渲染CAD模型、玩图形丰富的视频游戏等。

此外，如果您想同时尝试多个算法，可以单独运行多个GPU。这样可以在没有并行处理的情况下，在不同的物理机器上或单台机器上使用多个GPU来分配大型数据模型。

如何开始使用云GPU

开始使用云GPU并不难。事实上，只要您理解了基本知识，一切都很容易和快速。首先，您需要选择一个云GPU提供商，例如Google云平台（GCP）。

接下来，注册GCP。在这里，您可以享受与之相关的所有标准好处，如云函数、存储选项、数据库管理、与应用程序的集成等。您还可以使用他们的Google Colboratory，它类似于使用一个免费GPU。最后，您可以开始渲染适用于您的用例的GPU。

因此，让我们看看您可以使用哪些云GPU选项来处理人工智能和大规模工作负载。

Linode

Linode提供按需GPU，用于视频处理、科学计算、机器学习、人工智能等并行处理工作负载。它提供由NVIDIA Quadro RTX 6000加速的GPU优化的虚拟机，利用CUDA的能力来执行光线追踪工作负载、深度学习和复杂处理。

通过从Linode GPU获取访问权限，将您的资本支出转变为运营支出，并从云的真正价值主张中获益。此外，Linode允许您专注于核心竞争力，而不必担心硬件问题。

Linode GPU消除了在人工智能、深度学习等复杂用例中利用它们的障碍。此外，根据您对预期工作负载所需的功率，您将获得每个实例多达4张卡。

Quadro RTX 6000拥有4,608个CUDA核心，576个张量核心，72个光线追踪核心，24 GB GDDR6 GPU内存，84T RTX-OPS，10 Giga Rays/sec Rays Cast和16.3 TFLOPs的FP32性能。

专用加RTX6000 GPU计划的价格为每小时1.5美元。

Paperspace CORE

通过 Paperspace CORE 的下一代加速计算基础架构，提升您的组织工作流程。它提供易于使用和直观的界面，为Mac、Linux和Windows提供简单的入门、协作工具和桌面应用程序。利用它来运行高需求应用程序，无限计算能力，轻松应对。

CORE 提供了快速的网络、即时配置、3D应用程序支持和全面的 API，可进行编程访问。通过简单直观的图形用户界面，您可以在一个地方完整查看基础架构。此外，CORE 的管理界面具有强大的工具，使您可以过滤、排序、连接或创建机器、网络和用户，享受出色的控制能力。

CORE 强大的管理控制台可以快速执行任务，如添加Active Directory集成或VPN。您还可以轻松管理复杂的网络配置，通过几次点击更快地完成任务。

此外，在您的工作中还有许多可选但有帮助的集成。通过这个云GPU平台，获得先进的安全功能、共享驱动器等等。通过获得教育折扣、计费提醒、按秒计费等方式，享受低成本的GPU。

以每小时0.07美元的起始价格，为工作流程增加简便性和速度。

Google Cloud GPUs

通过 Google Cloud GPUs 获得高性能的GPU，用于科学计算、3D可视化和机器学习。它可以加速高性能计算(HPC)，选择多种价格和性能匹配的GPU，通过机器定制和灵活的定价来减轻工作负载。

他们还提供许多GPU，如NVIDIA K80、P4、V100、A100、T4和P100。此外，Google Cloud GPU针对个体工作负载在每个实例中平衡内存、处理器、高性能磁盘和最多8个GPU。

此外，您还可以获得领先行业的网络、数据分析和存储。GPU设备仅在某些区域的特定区域可用。价格将取决于所选的区域、GPU和机器类型。您可以在Google Cloud Pricing Calculator中定义需求来计算价格。

或者，您也可以尝试以下解决方案：

Elastic GPU Service

Elastic GPU Service (EGS) 使用GPU技术提供并行和强大的计算能力。它非常适合视频处理、可视化、科学计算和深度学习等多种场景。EGS使用多种GPU，如NVIDIA Tesla M40、NVIDIA Tesla V100、NVIDIA Tesla P4、NVIDIA Tesla P100和AMD FirePro S7150。

您将获得在线深度学习推理服务和培训、内容识别、图像和语音识别、高清媒体编码、视频会议、源电影修复以及4K/8K高清等优势。

此外，您还可以获得视频渲染、计算金融、气候预测、碰撞模拟、基因工程、非线性编辑、远程教育应用和工程设计等选项。

• GA1实例提供高达4个AMD FirePro S7150 GPU、160 GB内存和56个虚拟CPU。它拥有8192个核心和32 GB GPU内存，可以并行工作，提供15 TFLOPS的单精度和1 TFLOPS的双精度计算能力。
• GN4实例提供高达2个NVIDIA Tesla M40 GPU、96 GB内存和56个虚拟CPU。它拥有6000个核心和24 GB GPU内存，可以提供14 TFLOPS的单精度计算能力。类似地，您还会找到许多实例，如GN5、GN5i和GN6。
• EGS支持25 Gbit/s的网络带宽和高达2,000,000 PPS的网络带宽，以提供计算节点所需的最大网络性能。它具有高速本地缓存，可附加SSD或超高性能云盘。
• 高性能的NVMe驱动器处理230,000 IOPS，I/O延迟为200𝝻s，提供1900 Mbit/s的读取带宽和1100 Mbit/s的写入带宽。

根据您的需求，您可以从不同的购买选项中选择资源，并且只需为所需资源付费。

Azure N系列

Azure N series的Azure虚拟机（VM）具有GPU功能。 GPU非常适合图形和计算密集型工作负载，可以帮助用户通过深度学习、预测分析和远程可视化等各种场景来推动创新。

不同的N系列针对特定的工作负载提供不同的选择。

• NC系列专注于高性能机器学习和计算工作负载。最新版本是NCsv3，具有NVIDIA的NVIDIA Tesla V100 GPU。
• ND系列专注于推理和训练场景，主要用于深度学习。它使用NVIDIA Tesla P40 GPU。最新版本是NDv2，具有NVIDIA Tesla V100 GPU。
• NV系列专注于远程可视化和其他密集应用工作负载，支持NVIDIA Tesla M60 GPU。
• NC、NCsv3、ND和NCsv2 VM提供InfiniBand互连，实现规模化性能。在这里，您将获得深度学习、图形渲染、视频编辑、游戏等的好处。

IBM Cloud

IBM Cloud为您提供灵活性、强大性能和多种GPU选项。由于GPU是CPU所缺乏的额外智能，IBM Cloud可以帮助您直接访问更易用的服务器选择，与IBM Cloud架构、应用程序和API进行无缝集成，并使用全球分布式数据中心的网络。

• 您将获得裸金属服务器GPU选项，例如Intel Xeon 4210、NVIDIA T4图形卡、20核心、32 GB RAM、2.20 GHz和20 TB带宽。类似地，您还可以选择Intel Xeon 5218和Intel Xeon 6248。
• 对于虚拟服务器，您将获得AC1.8×60，该服务器具有8个vCPU、60 GB RAM、1个P100 GPU。在这里，您还可以选择AC2.8×60和AC2.8×60。

裸金属服务器GPU的起始价格为每月$819，虚拟服务器GPU的起始价格为每小时$1.95。

AWS和NVIDIA

AWS and NVIDIA合作提供了持续的低成本、灵活和强大的基于GPU的解决方案。其中包括基于NVIDIA GPU的Amazon EC2实例和AWS IoT Greengrass等服务，后者与NVIDIA Jetson Nano模块一起部署。

用户使用AWS和NVIDIA进行虚拟工作站、机器学习（ML）、物联网服务和高性能计算。由NVIDIA GPU驱动的Amazon EC2实例负责提供可扩展的性能。此外，使用AWS IoT Greengrass将AWS云服务扩展到基于NVIDIA的边缘设备。

NVIDIA A100 Tensor Core GPU为Amazon EC2 P4d实例提供了行业领先的低延迟网络和高吞吐量。类似地，您还可以找到许多其他实例，用于特定场景，例如Amazon EC2 P3、Amazon EC2 G4等。

申请免费试用并体验从云端到边缘的GPU强大能力。

OVHcloud

OVHcloud提供的云服务器专门用于处理大规模并行工作负载。GPU与NVIDIA Tesla V100图形处理器集成在一起，以满足深度学习和机器学习的需求。

它们有助于加速图形计算领域以及人工智能中的计算。OVH与NVIDIA合作，为高性能计算、人工智能和深度学习提供最佳的GPU加速平台。

通过完整的目录，以最简单的方式部署和维护GPU加速容器。它通过PCI Passthrough直接为实例提供四张卡，无需任何虚拟化层，将所有的计算能力都专注于您的使用。

OVHcloud的服务和基础设施已通过ISO/IEC 27017、27001、27701和27018认证。这些认证表明OVHcloud拥有信息安全管理系统(ISMS)，用于管理漏洞、实施业务连续性、管理风险，并实施隐私信息管理系统(PIMS)。

此外，NVIDIA Tesla V100具有许多有价值的特性，如PCIe 32 GB/s、16 GB HBM2容量、900 GB/s带宽、双精度-7 teraFLOPs、单精度-14 teraFLOPs和深度学习-112 teraFLOPs。

Lambda GPU

通过 Lambda GPU Cloud训练深度学习、机器学习和人工智能模型，并通过几次点击从一台机器扩展到虚拟机的总数。获取预安装的主要框架和包括CUDA驱动程序和深度学习框架的最新版本的lambda Stack。

通过仪表板快速访问每台机器的专用Jupyter Notebook开发环境。使用一个SSH密钥之一直接连接或通过云仪表板中的Web终端进行连接以进行直接访问。

每个实例支持最高10 Gbps的节点间带宽，可用于像Horovod这样的框架的分散训练。您还可以通过在单个或多个实例上扩展到多个GPU的数量来节省模型优化时间。

使用Lambda GPU Cloud，您甚至可以节省50%的计算成本，降低云TCO，并且无需签署多年合约。只需$1.25/小时即可使用单个RTX 6000 GPU，带有6个虚拟CPU、46 GiB RAM、658 GiB临时存储。根据您的需求选择多个实例以获得按需价格。

Genesis Cloud

从Genesis Cloud获得一个高效且价格实惠的云GPU平台。他们与全球许多高效数据中心合作，提供广泛的应用。

所有服务都是安全、可扩展、强大和自动化的。Genesis Cloud为视觉效果、机器学习、转码或存储、大数据分析等提供无限的GPU计算能力。

Genesis Cloud提供许多免费的丰富功能，例如用于保存工作的快照、用于网络流量的安全组、用于大数据集的存储卷、FastAI、PyTorch、预配置的映像以及用于TensorFlow的公共API。

它具有不同类型的NVIDIA和AMD GPU。此外，通过利用GPU计算的强大功能来训练神经网络或生成动画电影。他们的数据中心使用地热能源提供100%的可再生能源，以降低碳排放。

他们的定价比其他供应商低85%，因为您将按分钟级的增量付费。您还可以通过长期和预付款折扣节省更多。

结论 👩‍🏫

云GPU旨在提供令人难以置信的性能、速度、扩展性、空间和便利性。因此，请考虑选择您首选的云GPU平台，以获得开箱即用的能力来加速您的深度学习模型和handle AI workloads。