تقدم Vultr خيارات GPU إلى جمهور أوسع
أصبحت برمجة GPU أسهل قليلاً وأرخص في استكشافها.
أعلنت Vultr اليوم أنها تضيف مثيلات GPU إلى السحابة الخاصة بها حتى يتمكن باحثو الذكاء الاصطناعي وغيرهم ممن يحتاجون إلى حوسبة متوازية على نطاق واسع من تأجيرها بالساعة.
تم تصميم خيارات الماكينة الجديدة، والتي تسمى Vultr Talon، على وحدة معالجة الرسومات Nvidia A100 Tensor Core الجديدة، والتي تعد بإضفاء الطابع الديمقراطي على المنطقة لأن المنتج الجديد يمكن استئجاره بكميات أصغر وأقل تكلفة.
تشتهر Vultr بتقديمها الحوسبة السحابية منخفضة السعر للمطورين الذين يريدون خدمات سلعية بسيطة. تبدأ العديد من مثيلاتها الأساسية بأقل من سنت واحد في الساعة ويمكن استئجار بعض أصغرها مقابل 2.50 دولار لمدة شهر.
ومع ذلك، تفخر الشركة بتقديمها منصة واسعة مع العديد من الخيارات. بصمتها، على سبيل المثال، تمتد عبر الكرة الأرضية ويمكن العثور على مثيلاتها في 25 مركز بيانات.
في الواقع، فإن Vultr يتجاهل فكرة أنه أصغر؛ تفضل كلمة “مستقل” لوصف شركتها بالمقارنة مع أكبر الخيارات.
يقدم بعض موفري السحابة الآخرين أيضًا خيارات GPU، ولكن في كثير من الحالات، لا تتوفر إلا في شرائح أكبر بكثير.
على سبيل المثال، جهاز Amazon المزود بـ A100 Tensor Core، p4d.24xlarge، يسرد التكوين فقط بسعر 32.77 دولارًا للساعة، مع خصومات للمثيلات المحجوزة.
يأتي مع أكثر من تيرابايت من ذاكرة الوصول العشوائي و8 وحدات معالجة الرسومات.
أوضح JJ Kardwell، الرئيس التنفيذي لشركة Constant، الشركة الأم لشركة Vultr: “تركز السحابات التقنية الكبيرة على تلبية احتياجات أغنى وأكبر الشركات المدرجة في الميزانية حول العالم”.
“إنهم يركزون على هؤلاء المستخدمين الذين قد يرغبون في تسليم نظام ثماني بطاقات، بشكل أساسي، كمعدن مكشوف. هذا شيء يمكن أن يكون، كما تعلمون، من 14 إلى 15000 دولار في الشهر “.
يسلك فولتر مسارًا مختلفًا. بدلاً من بناء آلات دهنية للباحثين الذين لديهم مجموعات بيانات كبيرة، فإنه يجد طريقة لتقطيع أو “تجزئة” وحدة معالجة الرسومات إلى أجزاء أصغر للمطورين الذين قد لا يحتاجون إلى نفس القدر من الطاقة.
تبدأ المثيلات بأقل من 10 غيغابايت من ذاكرة الوصول العشوائي وقد تكلف أقل من 90 دولارًا في الشهر.
الحجم المناسب للمطور المناسب
على الرغم من ذلك، لا تستهدف الشركة المطور الصغير فقط – تتوفر أيضًا إصدارات أكبر. يتم تضمين خوادم عارية مع أربع بطاقات A100 ووحدات المعالجة المركزية Xeon ذات 24 نواة في قائمة الأسعار.
يمكن للمطورين اختيار الحجم المناسب لمشروعهم الحالي. يمكنهم البدء بآلات أصغر عند تصحيح الأخطاء ثم التبديل إلى آلات أكبر في الإنتاج.
أو قد يستأجرون الإصدارات الأكبر عند تدريب النموذج ويستخدمون آلات أصغر بكثير عند نشر النموذج لأنه قد يكون إنشاء نموذج أكثر كثافة من الناحية الحسابية بدلاً من تطبيقه على بيانات جديدة. التسعير والإنتاجية خطية إلى حد كبير.
قال David Gucker، مدير العمليات في Constant: “ما يهم أن تعرفه هو أن القوة الكاملة، مجموعة الميزات الكاملة للبطاقة، يتم تسليمها”.
“ليس الأمر كما لو كان هناك أي تضحيات تم تقديمها لقوة وحدة معالجة الرسومات من خلال تقسيمها. ميزة إمكانية الوصول متوفرة بالكامل “.
عملت Vultr بشكل وثيق مع Nvidia لتطوير المنتج، والذي يجمع أيضًا ترخيصًا لبعض حزم برامج CUDA من Nvidia مثل Nvidia AI Enterprise.
تقوم الشركة أيضًا بتجميع كتالوج NGC، وهو مجموعة من الأطر والنماذج المدربة مسبقًا ومخططات الدفة ومجموعات تطوير البرامج التي تركز على الذكاء الاصطناعي (SDKs).
تم تصميم A100 على أساس Ampere Architecture من Nvidia وتم تحسينه من أجل طحن البيانات وبناء نموذج AI باستخدام الجيل الثالث من Tensor Cores وTensorFloat-32 (TF32).
قال رايان بولوك، نائب الرئيس لتسويق المنتجات وعلاقات المطورين في Vultr: “لا أعتبر هذا مثل أي شيء آخر في السوق”. “أعتقد حقًا أننا ننشئ فئة جديدة هنا.”
تم بالفعل بناء أساس المحاكاة الافتراضية في الشريحة، لكن الآخرين ركزوا على خدمة العملاء ذوي الاحتياجات الأكبر والميزانيات الأكبر.
يمكن تقسيم A100 إلى شرائح vGPU أو وحدات معالجة الرسومات الافتراضية التي تتلقى حصتها الخاصة من ذاكرة الوصول العشوائي وتتصرف تمامًا مثل شريحة مستقلة.
ستتمكن جميع الخيارات باستثناء أصغرها من Vultr من الاستفادة من تقنية Nvidia Multi-Instance GPU (MIG)، والتي تضمن معدل نقل البيانات وجودة الخدمة من خلال عزل ذاكرة التخزين المؤقت للذاكرة ذات النطاق الترددي العالي وحساب النوى بشكل كامل.
سيؤدي ذلك إلى منع ما يسميه بعض مستخدمي السحابة بمشكلة “الجيران المزعجين” التي تحدث عندما يشترك الآخرون في جهاز يمتص الكثير من دورات الحوسبة.
نقص GPU
تأتي خطوة Vultr في وقت مناسب للسوق. على مدى السنوات القليلة الماضية، كان هناك نقص عرضي في وحدات معالجة الرسومات وكان هناك نقص في العديد من الرقائق والبطاقات، مما دفع البعض إلى رفع السعر في السوق الثانوية.
أدى التوتر حول الوصول إلى العديد من المعارك السياسية. بدأت Nvidia نفسها في تغيير البنية لمنع عمال المناجم من استخدام بعض اللوحات، وهي خطوة مصممة لمنع المعدنين المذكورين من شراء جميع الأجهزة ومستخدمي الذكاء الاصطناعي والرسومات الجائعين.
حتى أن الحساسية تجاه هذه القضية قد امتدت إلى معارك حول التقارير المالية. في أوائل شهر مايو، أعلنت لجنة الأوراق المالية والبورصات أنها وجهت اتهامات مع Nvidia بشأن مستوى الإفصاح في بعض إيداعات الإقرارات المالية اعتبارًا من عام 2018.
قد يكون تحرك Vultr لإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول بأسعار أقل خطوة مرحب بها للكثيرين مع الطلب المكبوت على الآلات عالية الطاقة. ومع ذلك، يصعب قياس حجم ونطاق الفئة الجديدة أو حتى تقديرها. يؤدي خفض نقطة السعر إلى فتح التكنولوجيا ليس فقط للشركات الصغيرة ذات الميزانيات الضيقة، ولكن أيضًا لفرق البحث والتطوير في الشركات الكبيرة دون الالتزام الكامل من مديريها. تصبح مشاريع العمل من Skunk مجدية عندما يكون بند الميزانية صغيرًا بما يكفي لتجنب الكثير من التدقيق.
قال كاردويل: “إنه أمر مهم جدًا للابتكار على مستوى العالم للعديد من الشركات والمطورين لأنه غالبًا ما تكون تكلفة بطاقة واحدة أكثر من اللازم لتبريرها”. “هذا حقًا تحول هائل وتغيير كبير وتعطيل كبير في إمكانية الوصول إلى التكنولوجيا الأكثر أهمية للذكاء الاصطناعي وابتكار التعلم الآلي.”
المصدر: venturebeat
قد يهمك:
شراء قالب ووردبريس Divi اخر اصدار
شراء قالب ووردبريس Flatsome اخر اصدار
شراء قالب ووردبريس Digiqole مدفوع
