為各類數(shù)據(jù)中心提供出...
深度學(xué)習(xí) (DL)已成為人工智能 (AI) 的一個關(guān)鍵子領(lǐng)域，影響著自然語言處理和計算機(jī)視覺等多個領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)模型依賴大量硬件資源進(jìn)行高效計算，尤其是在對大量數(shù)據(jù)集進(jìn)行大規(guī)模模型訓(xùn)練時。GPU 因其并行處理能力而成為訓(xùn)練這些模型的必備工具。然而，對于研究人員和組織來說，主要挑戰(zhàn)在于是否購買專用 GPU 服務(wù)器或租用基于云的 GPU 計算資源來運(yùn)行復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法。
我們將通過比較專用 GPU 服務(wù)器的財務(wù)和運(yùn)營成本與利用基于 GPU 云計算服務(wù)相關(guān)的成本來評估成本影響。
在深入進(jìn)行成本比較之前，您必須充分了解項目的具體需求。首先，考慮模型的復(fù)雜性；它們從輕量級到高度復(fù)雜。同樣，衡量數(shù)據(jù)集的規(guī)模，其規(guī)?？赡苓m中，也可能巨大。
此外，訓(xùn)練課程的規(guī)律性可以從零星到頻繁迭代不等。這些因素會影響所需 GPU 的類型和容量，并在確定整個項目的預(yù)算方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。下面，我們在三個主要類別中比較專用本地計算與云計算的成本。
一、 初期投資和維護(hù)成本
1、裸金屬服務(wù)器
硬件：深度學(xué)習(xí)需要強(qiáng)大的硬件，尤其是用于并行處理的圖形處理單元 (GPU)。高端 GPU 服務(wù)器可能成本很高，需要額外的 CPU、內(nèi)存和存儲成本。例如，建議使用 DGX A100
成本約20萬美元。
此類系統(tǒng)的成本不僅反映了高端 GPU 的包含，還反映了大量 CPU、內(nèi)存和存儲資源。例如，DGX A100 具有 1TB 的系統(tǒng)內(nèi)存和 15TB 的 Gen4 NVMe 內(nèi)部存儲。
基礎(chǔ)設(shè)施：考慮冷卻系統(tǒng)和專用電路，這會增加數(shù)千美元的初始成本。高性能 GPU 會產(chǎn)生大量熱量，需要有效的冷卻解決方案才能高效運(yùn)行。先進(jìn)的冷卻系統(tǒng)（無論是風(fēng)冷還是液冷）都是必不可少的，并且會大大增加初始安裝成本。
維護(hù)：服務(wù)器需要定期維護(hù)，包括清潔、硬件刷新和軟件更新，這些維護(hù)可能非常耗時，并且需要 IT 專業(yè)知識。這些維護(hù)任務(wù)對于確保服務(wù)器的最佳性能和使用壽命至關(guān)重要。
總擁有成本 (TCO)：計算服務(wù)器生命周期內(nèi)的硬件、基礎(chǔ)設(shè)施、維護(hù)、電力、冷卻和空間成本，以獲得完整的信息。
2、云計算
無前期成本：云的即用即付模式消除了最初的硬件和基礎(chǔ)設(shè)施負(fù)擔(dān)，這使其對于短期項目或資源需求波動的項目具有吸引力。
這對于短期項目或資源需求波動的項目尤其有吸引力，因為它允許公司根據(jù)當(dāng)前需求增加或減少資源，而無需承擔(dān)長期開支。
可變成本：用戶根據(jù)資源使用情況付費(fèi)，包括 GPU 類型、內(nèi)存大小和計算小時數(shù)。雖然成本最低為每小時幾美分，但大量培訓(xùn)可能會增加成本。
維護(hù)成本低：云模式還將部分維護(hù)和管理負(fù)擔(dān)轉(zhuǎn)移給云服務(wù)提供商，包括定期更新和系統(tǒng)維護(hù)。這可以進(jìn)一步減少對內(nèi)部 IT 專業(yè)知識的需求，并允許組織將更多精力放在核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域，而不是 IT 基礎(chǔ)設(shè)施管理上。
雖然這些都很棒，但在選擇云提供商時還需要考慮其他技術(shù)因素。以下是其中一些：
虛擬化：云提供商通常采用服務(wù)器虛擬化來最大限度地提高物理硬件的效率。該技術(shù)允許多臺虛擬機(jī) (VM) 在一臺物理服務(wù)器上運(yùn)行，每臺虛擬機(jī)都是獨(dú)立的，并運(yùn)行自己的操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序。
但是，這種共享資源模型可能會影響性能，尤其是與使用專用服務(wù)器相比。虛擬化環(huán)境可能會因“吵鬧鄰居”效應(yīng)而出現(xiàn)性能不穩(wěn)定的情況，即同一物理服務(wù)器上的其他虛擬機(jī)會消耗不成比例的資源（CPU 周期、內(nèi)存、磁盤 I/O、網(wǎng)絡(luò)帶寬），從而影響相鄰虛擬機(jī)的性能。
了解提供商虛擬化技術(shù)的具體細(xì)節(jié)以及他們?nèi)绾喂芾碣Y源分配至關(guān)重要。提供商通常提供不同類型的云服務(wù)模型，例如公共云、私有云和混合云，每種模型的資源隔離、性能和成本級別各不相同。
例如，一些云提供商可能會使用 VMware 或 Hyper-V 等技術(shù)進(jìn)行虛擬化，這些技術(shù)包括旨在最大程度減少資源爭用影響的功能。其他提供商可能會在公共云中為性能敏感型應(yīng)用程序提供專用實(shí)例或物理隔離的硬件。了解這些詳細(xì)信息可以幫助用戶根據(jù)其性能要求和預(yù)算限制選擇正確的服務(wù)類型。
網(wǎng)絡(luò)：在云計算環(huán)境中，特別是用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型等數(shù)據(jù)密集型任務(wù)的環(huán)境中，互聯(lián)網(wǎng)連接的速度和可靠性是可顯著影響這些過程的有效性和效率的關(guān)鍵因素。
互聯(lián)網(wǎng)速度慢或不穩(wěn)定會導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸延遲，從而延長模型的訓(xùn)練時間，尤其是在處理大型數(shù)據(jù)集時。這是因為深度學(xué)習(xí)通常需要在云端傳輸大量數(shù)據(jù)。如果無法快速上傳、訪問或下載數(shù)據(jù)，則可能會阻礙整個訓(xùn)練過程。
高帶寬互聯(lián)網(wǎng)連接對于緩解這些問題至關(guān)重要。對于那些嚴(yán)重依賴云服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的企業(yè)來說，投資強(qiáng)大的互聯(lián)網(wǎng)連接甚至專線對于最大限度地提高運(yùn)營效率和模型性能至關(guān)重要。
對強(qiáng)大互聯(lián)網(wǎng)連接的依賴凸顯了在部署基于云的人工智能和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)時需要仔細(xì)規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，尤其是對于需要實(shí)時處理或大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用程序。
二、可擴(kuò)展性和靈活性
1、裸金屬服務(wù)器
擴(kuò)展：擴(kuò)展硬件服務(wù)器可能是一個繁瑣且昂貴的過程。添加額外的硬件需要仔細(xì)規(guī)劃、集成和配置。添加額外的硬件并不像看起來那么簡單——它需要大量的規(guī)劃、集成和配置。
規(guī)劃：擴(kuò)展服務(wù)器容量通常需要評估當(dāng)前和未來的需求，以確保新硬件能夠充分滿足預(yù)計的需求。此規(guī)劃階段可能包括對電力需求、空間、冷卻能力和預(yù)算分配的評估。
集成：在現(xiàn)有系統(tǒng)中添加新硬件時，必須考慮與現(xiàn)有組件的兼容性。這可能涉及固件更新，確保新硬件與現(xiàn)有操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序兼容，有時甚至還要更改網(wǎng)絡(luò)配置。
配置：新硬件安裝完成后，必須進(jìn)行正確配置。這包括設(shè)置系統(tǒng)參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)置以及安裝或更新軟件。配置通常還需要進(jìn)行大量測試，以確保新硬件與現(xiàn)有系統(tǒng)順利集成，不會造成中斷。
縮小規(guī)模：縮小閑置硬件的規(guī)模會成為一項財務(wù)負(fù)擔(dān)?？s小服務(wù)器規(guī)模通常需要虧本出售組件。縮小服務(wù)器硬件規(guī)模不僅僅是一項后勤挑戰(zhàn)，還涉及可能影響組織技術(shù)預(yù)算的財務(wù)考慮。
折舊：服務(wù)器等硬件組件通常會隨時間而貶值。技術(shù)進(jìn)步日新月異，舊型號很快就會過時或不再受歡迎，從而大幅降低其市場價值。
轉(zhuǎn)售市場：二手 IT 設(shè)備市場波動很大。供需、新技術(shù)的發(fā)布以及設(shè)備狀況等因素在決定轉(zhuǎn)售價值方面都發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通常，公司可以預(yù)期以比原始購買價高出很多的價格出售二手硬件。
物流和成本：退役、準(zhǔn)備和銷售舊硬件的過程也會產(chǎn)生成本。這包括安全移除和準(zhǔn)備待售設(shè)備所涉及的勞動力，以及與存儲和運(yùn)輸相關(guān)的潛在成本。
環(huán)境考慮：公司還必須考慮處理舊硬件對環(huán)境的影響。適當(dāng)?shù)奶幚砜赡苄枰厥栈蚍?，這可能會進(jìn)一步增加成本，但這對于最大限度地減少環(huán)境影響至關(guān)重要。
有限的資源池：服務(wù)器上有限的硬件選項會限制其能夠有效處理的深度學(xué)習(xí)項目類型。擴(kuò)展功能需要徹底改造硬件。
2、云計算
動態(tài)擴(kuò)展：云計算的這一功能允許用戶根據(jù)項目的當(dāng)前需求調(diào)整 GPU、內(nèi)存和存儲等計算資源。擴(kuò)展通?？梢酝ㄟ^云平臺上的簡單用戶界面進(jìn)行管理。此功能可確保資源不被浪費(fèi)，因為用戶可以在需求低迷期間縮減規(guī)模，在高峰期擴(kuò)大規(guī)模，從而優(yōu)化成本和效率。
彈性：云計算提供了訪問大量資源的能力，這對于按需處理更大或更復(fù)雜的計算任務(wù)至關(guān)重要。這對于可能具有不斷變化的需求的研發(fā)項目尤其有益。彈性確保項目可以適當(dāng)擴(kuò)展，而無需在物理基礎(chǔ)設(shè)施上進(jìn)行前期投資。
硬件靈活性：云允許用戶選擇最適合其項目要求的特定類型的硬件。例如，某些深度學(xué)習(xí)任務(wù)可能從具有高帶寬內(nèi)存的 GPU 中受益更多，例如配備 NVIDIA Tensor Cores 的 GPU，而其他任務(wù)可能需要更多的原始處理能力或特定類型的 CPU。這種靈活性有助于優(yōu)化性能和成本，因為用戶可以根據(jù)應(yīng)用程序的需求定制硬件，而不會被鎖定在一種配置中。
三、性能和效率
1、裸金屬服務(wù)器
硬件選擇：組織可以完全控制硬件選擇，這對于本地服務(wù)器來說是一個顯著的優(yōu)勢。他們可以選擇特定的 GPU、平衡內(nèi)存帶寬并優(yōu)化存儲性能，以最大限度地提高特定任務(wù)的效率。這種定制可以帶來更適合特定深度學(xué)習(xí)操作的高效系統(tǒng)。
潛在的過時性： GPU 技術(shù)的快速發(fā)展可能會使服務(wù)器過時。GPU 技術(shù)的創(chuàng)新步伐很快，NVIDIA 和 AMD 等主要制造商經(jīng)常發(fā)布新型號，在處理能力、能源效率和功能（如增強(qiáng)的 AI 驅(qū)動功能）方面提供顯著改進(jìn)。每一代 GPU 都會帶來顯著的性能增強(qiáng)，這可能會使以前的型號效率降低或不適合尖端應(yīng)用程序。
2、云計算：
尖端硬件：云提供商通常會維護(hù)最新的硬件配置，并頻繁更新其 GPU 產(chǎn)品。這種設(shè)置可確保用戶能夠使用最先進(jìn)的硬件，而無需持續(xù)投資新技術(shù)。這對于部署需要最新計算能力的最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型尤其有益。
優(yōu)化的軟件堆棧：許多云提供商使用最新版本的深度學(xué)習(xí)框架和庫（例如 TensorFlow、PyTorch 和 cuDNN）來優(yōu)化其環(huán)境。這種優(yōu)化旨在最大限度地提高可用硬件的性能，提高效率并可能減少配置和維護(hù)所需的時間和精力。
共享資源：雖然云計算提供了可擴(kuò)展性和對頂級硬件的訪問，但由于資源的共享性質(zhì)，性能可能會波動。了解云提供商的資源分配政策（專用實(shí)例與共享實(shí)例）的細(xì)節(jié)至關(guān)重要。此外，諸如競價實(shí)例之類的節(jié)省成本的選項可能會帶來經(jīng)濟(jì)效益，但它們也存在中斷的風(fēng)險，這可能會影響長期運(yùn)行的深度學(xué)習(xí)任務(wù)。
四、安全和數(shù)據(jù)隱私
1、裸金屬服務(wù)器
更好的控制：用戶完全控制物理安全措施和數(shù)據(jù)訪問協(xié)議。這對于高度敏感的項目或具有嚴(yán)格監(jiān)管合規(guī)要求的項目至關(guān)重要。
管理負(fù)擔(dān)：維護(hù)強(qiáng)大的安全措施需要持續(xù)的努力，包括軟件修補(bǔ)、漏洞管理和用戶訪問控制。
2、云計算
共擔(dān)責(zé)任模式：安全是提供商和用戶的共同責(zé)任。提供商負(fù)責(zé)保護(hù)其基礎(chǔ)設(shè)施，而用戶負(fù)責(zé)保護(hù)云環(huán)境中的數(shù)據(jù)和配置。
合規(guī)性認(rèn)證：許多云提供商提供與特定行業(yè)相關(guān)的合規(guī)性認(rèn)證（例如，醫(yī)療保健行業(yè)的 HIPAA）。這些認(rèn)證讓您在處理敏感數(shù)據(jù)時高枕無憂。
潛在的供應(yīng)商鎖定：在云提供商之間遷移數(shù)據(jù)和工作負(fù)載可能很復(fù)雜，從而導(dǎo)致對供應(yīng)商鎖定的擔(dān)憂。
對于深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施而言，選擇服務(wù)器還是云計算取決于幾個因素?？紤]項目在預(yù)算、可擴(kuò)展性、性能要求和安全問題方面的具體需求。
對于前期成本有限且資源需求波動的預(yù)算敏感型項目來說，云計算可能是理想的選擇。
對于需要完全控制硬件和安全的項目來說，服務(wù)器可能是更好的選擇。
對于需求不斷變化的研究項目，云的可擴(kuò)展性和彈性具有顯著的優(yōu)勢。
五、捷智算平臺如何支持深度學(xué)習(xí)項目？
捷智算平臺旨在滿足深度學(xué)習(xí)在效率和成本效益方面的苛刻要求。讓我們更深入地了解該平臺的特色屬性：
1、優(yōu)化 GPU 利用率：除了提供對稀缺 GPU 資源的訪問之外，捷智算平臺 還讓用戶能夠利用分布在廣泛的全球網(wǎng)絡(luò)中的以前未開發(fā)的計算資源。這意味著當(dāng)您租用 GPU 小時時，您可以依靠距離您較近的硬件，從而消除延遲并增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)能力。
2、靈活的定價：考慮到用戶對機(jī)器學(xué)習(xí)的多樣化需求，我們提供具有競爭力且靈活的定價策略。無論您是偶爾涉足機(jī)器學(xué)習(xí)項目的個人研究人員，還是計算需求持續(xù)較高的大型企業(yè)，定價模型都是量身定制的，以確保根據(jù)您的消費(fèi)量收費(fèi)。
3、支持領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)框架：捷智算平臺 緊跟深度學(xué)習(xí)趨勢，并與以下流行框架兼容：TensorFlow，這可確保過渡或集成到您已建立的工作流程盡可能順利。
4、安全性：在數(shù)據(jù)泄露日益普遍的時代，我們非常重視數(shù)據(jù)的完整性和安全性。該平臺實(shí)施嚴(yán)格的安全協(xié)議，確保用戶的數(shù)據(jù)不受攻擊。
最終，選擇基于 GPU 的云計算還是購買專用深度學(xué)習(xí)服務(wù)器取決于項目的具體需求。購買專用 GPU 可能會產(chǎn)生高昂的成本，但隨著項目持續(xù)時間的增加，從長遠(yuǎn)來看，它可能具有成本效益。
六、關(guān)于捷智算平臺
捷智算是一個面向所有人的更公平的云計算平臺。它通過利用閑置數(shù)據(jù)中心硬件上全球未充分利用的計算來提供對分布式資源的訪問。它允許用戶在世界上第一個民主化的云平臺上部署虛擬機(jī)，以最優(yōu)惠的價格在理想的位置找到最佳資源。
捷智算平臺 旨在通過提供更可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會計算模型，并授權(quán)企業(yè)和個人將未使用的資源貨幣化，實(shí)現(xiàn)公共云的民主化。
我們的平臺允許組織和開發(fā)人員根據(jù)需求進(jìn)行部署、運(yùn)行和擴(kuò)展，而不受集中式云環(huán)境的限制。因此，我們通過簡化客戶對更廣泛的高性能計算和邊緣分布式資源池的訪問，為客戶實(shí)現(xiàn)了顯著的可用性、接近性和成本效益。
