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La aparición de las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) y la potencia informática exponencial que desbloquean ha sido un momento decisivo tanto para las nuevas empresas como para las empresas. 

Las GPU proporcionan una potencia computacional impresionante para realizar tareas complejas que involucran tecnología como IA, máquina de aprendizajey renderizado 3D. 

Sin embargo, cuando se trata de aprovechar esta abundancia de poder computacional, el mundo de la tecnología se encuentra en una encrucijada en términos de cuál es la solución ideal. ¿Debería construir una máquina GPU dedicada o utilizar la nube GPU? 

Este artículo profundiza en el corazón de este debate, analizando las implicaciones de costos, las métricas de rendimiento y los factores de escalabilidad de cada opción.

Las GPU (Unidades de procesamiento gráfico) son chips de computadora diseñados para representar rápidamente gráficos e imágenes completando cálculos matemáticos casi instantáneamente. Históricamente, las GPU se asociaban a menudo con computadoras personales para juegos, pero también se utilizan en la informática profesional, y los avances tecnológicos requieren potencia informática adicional. 

Las GPU se desarrollaron inicialmente para reducir la carga de trabajo que imponen a la CPU las aplicaciones modernas con uso intensivo de gráficos, renderizando gráficos 2D y 3D mediante procesamiento paralelo, un método que involucra múltiples procesadores que manejan diferentes partes de una sola tarea. 

En los negocios, esta metodología es eficaz para acelerar las cargas de trabajo y proporcionar suficiente potencia de procesamiento para permitir proyectos como el modelado de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). 

Casos de uso de GPU

Las GPU han evolucionado en los últimos años y se han vuelto mucho más programables que sus contrapartes anteriores, lo que les permite usarse en una amplia gama de casos de uso, como por ejemplo:

• Representación rápida de aplicaciones gráficas 2D y 3D en tiempo real, utilizando software como Blender y ZBrush
• Edición de video y creación de contenido de video, especialmente piezas que estén en 4k, 8k o que tengan una alta velocidad de fotogramas.
• Proporciona la potencia gráfica para mostrar videojuegos en pantallas modernas, incluido 4k.
• Acelerar los modelos de aprendizaje automático, desde lo básico conversión de imagen a jpg para implementar modelos personalizados con interfaces completas en cuestión de minutos
• Compartir cargas de trabajo de CPU para ofrecer un mayor rendimiento en una variedad de aplicaciones
• Proporcionar los recursos computacionales para entrenar redes neuronales profundas.
• Minería de criptomonedas como Bitcoin y Ethereum

Centrándose en el desarrollo de redes neuronales, cada red consta de nodos y cada uno de ellos realiza cálculos como parte de un modelo analítico más amplio. 

Las GPU pueden mejorar el rendimiento de estos modelos en una red de aprendizaje profundo gracias al mayor procesamiento paralelo, creando modelos que tienen mayor tolerancia a fallas. Como resultado, ahora existen numerosas GPU en el mercado que se han creado específicamente para proyectos de aprendizaje profundo. como el recientemente anunciado H200. 

Muchas empresas, especialmente las nuevas empresas, optan por construir sus propias máquinas GPU debido a su rentabilidad, sin dejar de ofrecer el mismo rendimiento que una Solución de nube GPU. Sin embargo, esto no quiere decir que un proyecto de este tipo no presente desafíos. 

En esta sección, analizaremos los pros y los contras de construir una máquina GPU, incluidos los costos esperados y la administración de la máquina, que pueden afectar factores como la seguridad y la escalabilidad. 

¿Por qué construir su propia máquina GPU?

El beneficio clave de construir una máquina GPU local es el costo, pero un proyecto de este tipo no siempre es posible sin una experiencia interna significativa. El mantenimiento continuo y las modificaciones futuras también son consideraciones que pueden hacer que dicha solución sea inviable. Pero, si dicha construcción está dentro de las capacidades de su equipo, o si ha encontrado un proveedor externo que pueda realizar el proyecto por usted, los ahorros financieros pueden ser significativos. 

Se recomienda construir una máquina GPU escalable para proyectos de aprendizaje profundo, especialmente si se consideran los costos de alquiler de los servicios de GPU en la nube, como Servicios web de Amazon EC2, Google Cloudo microsoft Azure. Aunque un servicio gestionado puede ser ideal para organizaciones que buscan iniciar su proyecto lo antes posible. 

Consideremos los dos beneficios principales de una máquina GPU de construcción propia local: el costo y el rendimiento.

Precio

Si una organización está desarrollando una red neuronal profunda con grandes conjuntos de datos para proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, los costos operativos a veces pueden dispararse. Esto puede impedir que los desarrolladores obtengan los resultados previstos durante la capacitación del modelo y limitar la escalabilidad del proyecto. Como resultado, las implicaciones financieras pueden resultar en un producto reducido o incluso en un modelo que no sea adecuado para su propósito. 

Construir una máquina GPU que esté en el sitio y sea autoadministrada puede ayudar a reducir los costos considerablemente, brindando a los desarrolladores e ingenieros de datos los recursos que necesitan para iteraciones, pruebas y experimentaciones extensas. 

Sin embargo, esto es solo una muestra de la superficie cuando se trata de máquinas GPU construidas y ejecutadas localmente, especialmente para LLM de código abierto. que son cada vez más populares. Con la llegada de las IU reales, es posible que pronto consulte a su amigable dentista local. ejecutar un par de 4090 en la trastienda por cosas como verificación de seguro, programación, cruce de datos y mucho más.
 
 

Rendimiento

Los modelos/algoritmos de entrenamiento extensivos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático requieren muchos recursos, lo que significa que necesitan capacidades de procesamiento de rendimiento extremadamente alto. Lo mismo puede decirse de las organizaciones que necesitan reproducir vídeos de alta calidad y los empleados requieren múltiples sistemas basados ​​en GPU o un servidor GPU de última generación. 

Se recomiendan sistemas autoconstruidos con GPU para modelos de datos a escala de producción y su entrenamiento, y algunas GPU pueden proporcionar doble precisión, una característica que representa números usando 64 bits, proporcionando una gama más amplia de valores y una mejor precisión decimal. Sin embargo, esta funcionalidad sólo es necesaria para modelos que dependen de una precisión muy alta. Una opción recomendada para un sistema de doble precisión es el servidor GPU local basado en Titan de Nvidia.

Operaciones

Muchas organizaciones carecen de la experiencia y las capacidades para gestionar servidores y máquinas GPU locales. Esto se debe a que un equipo de TI interno necesitaría expertos que sean capaces de configurar una infraestructura basada en GPU para lograr el más alto nivel de rendimiento. 

Además, su falta de experiencia podría provocar una falta de seguridad, lo que generaría vulnerabilidades que podrían ser atacadas por los ciberdelincuentes. La necesidad de ampliar el sistema en el futuro también puede presentar un desafío. 

Las máquinas GPU locales ofrecen claras ventajas en términos de rendimiento y rentabilidad, pero sólo si las organizaciones cuentan con los expertos internos necesarios. Es por eso que muchas organizaciones optan por utilizar servicios en la nube de GPU, como Saturn Cloud, que está completamente administrado para mayor simplicidad y tranquilidad. 

Las soluciones de GPU en la nube hacen que los proyectos de aprendizaje profundo sean más accesibles para una gama más amplia de organizaciones e industrias, y muchos sistemas pueden igualar los niveles de rendimiento de las máquinas GPU de fabricación propia. La aparición de soluciones GPU en la nube es una de las principales razones por las que la gente está invertir en el desarrollo de la IA cada vez más, especialmente modelos de código abierto como Mistral, cuya naturaleza de código abierto está hecha a medida para 'vRAM alquilable' y ejecutar LLM sin depender de proveedores más grandes, como OpenAI o Anthropic. 

Precio

Dependiendo de las necesidades de la organización o del modelo que se esté capacitando, se solución de GPU en la nube podría resultar más barato, siempre que las horas que se necesitan cada semana sean razonables. Para proyectos más pequeños y con menos uso de datos, probablemente no haya necesidad de invertir en un par de costosos H100, ya que las soluciones de GPU en la nube están disponibles mediante contrato, así como en forma de varios planes mensuales, que atienden a los entusiastas en todas sus necesidades. camino a la empresa. 

Rendimiento

Existe una variedad de opciones de CPU en la nube que pueden igualar los niveles de rendimiento de una máquina GPU casera, proporcionando procesadores óptimamente equilibrados, memoria precisa, un disco de alto rendimiento y ocho GPU por instancia para manejar cargas de trabajo individuales. Por supuesto, estas soluciones pueden tener un costo, pero las organizaciones pueden organizar la facturación por horas para asegurarse de pagar solo por lo que utilizan. 

Operaciones

La ventaja clave de una GPU en la nube sobre una construcción de GPU está en sus operaciones, con un equipo de ingenieros expertos disponibles para ayudar con cualquier problema y brindar soporte técnico. Una máquina o servidor GPU local debe administrarse internamente o una empresa externa deberá administrarlo de forma remota, lo que tiene un costo adicional. 

Con un servicio en la nube de GPU, cualquier problema como una avería de la red, actualizaciones de software, cortes de energía, fallos del equipo o espacio insuficiente en el disco se puede solucionar rápidamente. De hecho, con una solución totalmente administrada, es poco probable que estos problemas ocurran, ya que el servidor GPU estará configurado de manera óptima para evitar sobrecargas y fallas del sistema. Esto significa que los equipos de TI pueden centrarse en las necesidades centrales del negocio.

La elección entre construir una máquina GPU o utilizar la nube GPU depende del caso de uso, ya que los grandes proyectos con uso intensivo de datos requieren rendimiento adicional sin incurrir en costos significativos. En este escenario, un sistema de construcción propia puede ofrecer la cantidad requerida de rendimiento sin altos costos mensuales.

Alternativamente, para las organizaciones que carecen de experiencia interna o que no requieren un rendimiento de alto nivel, puede ser preferible una solución de GPU administrada en la nube, donde el proveedor se encarga de la administración y el mantenimiento de la máquina.
 
 

Nahla Davies es un desarrollador de software y escritor de tecnología. Antes de dedicar su trabajo a tiempo completo a la redacción técnica, se las arregló, entre otras cosas interesantes, para servir como programadora principal en una organización de marca experiencial Inc. 5,000 cuyos clientes incluyen Samsung, Time Warner, Netflix y Sony.

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/building-a-gpu-machine-vs-using-the-gpu-cloud?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=building-a-gpu-machine-vs-using-the-gpu-cloud