I progetti basati sulle tecnologie per l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning sono un’esclusiva delle Big Company e dei grandi centri di ricerca? Non più, il Cloud (GPU Cloud) permette oggi di accedere a configurazioni hardware e software che se sviluppate localmente, secondo un approccio on-premises, risulterebbero troppo dispendiose nonché difficili da mantenere e aggiornare.
Oggi la possibilità di sviluppare algoritmi di Deep Learning, elaborare Big Data e sviluppare progetti di Computer Vision è quindi alla portata della imprese innovative così come lo era un tempo per le società più strutturate. Le applicazioni di IA e ML richiedono però capacità computazionali elevate con cui eseguire calcoli complessi, sostenere flussi di dati voluminosi e gestire task paralleli, per questo motivo è essenziale fare riferimento ad infrastrutture Cloud in grado ridurre tempi ed investimenti massimizzando il rapporto tra prezzo e prestazioni.
GPU server per IA ed ML
Una soluzione ideale per le aziende che lavorano a progetti incentrati su IA ed ML potrebbe essere rappresentata dall’adozione di un GPU server in Cloud flessibile e scalabile, con risorse per il calcolo disponibili on demand che possano essere adattate a carichi di lavoro variabili, anche in considerazione della complessità e della simultaneità dei processi che devono essere eseguiti.
Una GPU (Graphics Processing Unit) è infatti un processore grafico che ha il compito di cooperare con la CPU nelle operazioni di calcolo parallelo e di elaborazione dei dati, in ambiente server ciò si traduce in un alto livello di performance indipendentemente dal settore di riferimento, compresi quelli della Fintech, dello sviluppo per il gaming, della sanità, dell’intrattenimento e della ricerca scientifica, dove IA e ML vengono utilizzati in modo sempre più frequente.
Ma quali sono i criteri per la scelta di un servizio GPU server? Per rispondere a questa domanda è possibile fare riferimento alla formula Cloud Server GPU di Seeweb che è in assoluto la prima offerta di questo genere nata in Italia.
Cloud Server GPU: un ambiente preconfigurato per IA ed ML
Il ruolo della GPU in un sistema destinato ad effettuare operazioni complesse è di base quello di supportare l’esecuzione di task paralleli, superando il modello sequenziale in cui le sole CPU consentono di eseguire una singola operazione alla volta, in sequenza appunto. Perché la scelta di un GPU server risulti vantaggiosa è però necessario disporre di un processore grafico performante.
Nel caso di Cloud Server GPU l’unità di elaborazione scelta è una NVIDIA Quadro RTX 6000 installata in un ambiente pronto all’uso con driver e sistema preconfigurati dagli ingegneri di Seeweb.
La configurazione della scheda prevede una memoria GPU GDDR6 pari a 24 GB, più di 4.000 core CUDA per i task paralleli, circa 600 Tensor Core per Machine e Deep Learning e una settantina di RT Core per il Ray Tracing, tecnica utile in contesti come la grafica 3D, lo sviluppo per il videogaming e la modellazione di sistemi ottici.
Si tratta di una componente basato sull’architettura NVIDIA Turing e la piattaforma NVIDIA RTX, tecnologie pensate per la creazione di una nuova generazione di applicazioni con cui simulare il mondo reale e operare in ambito IA a velocità fino a poco tempo fa impensabili.
Esistono GPU di fascia superiore rispetto alla RTX 6000 ma in un’ottica di ottimizzazione esistono poche alternative in grado di garantire il medesimo rapporto tra prezzo e prestazioni, Cloud Server GPU è inoltre un server dedicato virtuale basato su hypervisor qemu e tecnologia passthrough che permettono di mantenere performance stabili durante il funzionamento.
Ambiti di utilizzo di un GPU server
In quali contesti può essere utile un GPU server come il Cloud Server GPU di Seeweb? Un primo esempio può essere offerto dalle applicazioni per la Computer Vision che coinvolgono sia piattaforme di IA che di ML.
La “visione artificiale” riproduce digitalmente quella umana e i suoi algoritmi vengono utilizzati per l’individuazione automatica di oggetti all’interno di un ambiente, la classificazione delle immagini, il riconoscimento facciale e l’editing fino a procedure avanzate come per esempio la segmentazione, pratica che in ambito medico permette di suddividere le immagini contenute nei referti semplificando le diagnosi.
Nello stesso modo si può sfruttare la potenza computazionale di un GPU server per effettuare calcoli finanziari complessi, per il training di modelli utilizzabili nel campo del Deep Learning, per l’elaborazione di Big Data anche al fine di costruire algoritmi predittivi per la manutenzione degli impianti industriali, per la costruzione di scenari realistici destinati al videogaming e alle esperienze immersive, per il controllo di qualità dei prodotti così come per la ricerca scientifica, i sistemi di guida autonoma, le attività di marketing e di customer care.
In linea generale è possibile affermare che un GPU server ha i suoi ambiti di utilizzo privilegiati in qualsiasi comparto trovano applicazione le piattaforme per l’apprendimento automatico, l’implementazioni di reti neurali, l’automatizzazione dei processi di business, la robotizzazione, l’esecuzione di più task in tempo reale e la gestione dei dati.
Cloud Server GPU: specifiche tecniche, prezzi e documentazione
Il processore grafico NVIDIA Quadro RTX 6000 non è l’unica componente alla base del funzionamento Cloud Server GPU di Seeweb, il servizio consente infatti di generare on demand una o più istanze Cloud GPU in una configurazione che prevede anche una CPU a 8 core, 32 GB di memoria RAM, 500 GB per lo storage dei dati e una banda da 1 Gbps per la connettività. Il traffico compreso nell’offerta ammonta infine a 1 TB.
Il piano tariffario prevede invece un costo su base oraria pari a 0.56 euro, la possibilità di creare più istanze tramite un unico account multi GPU server permette non soltanto di gestire facilmente più progetti su diversi server con GPU dedicata, ma anche di tenere sotto controllo facilmente tutti gli aspetti che riguardano la fatturazione.
Come anticipato, l’ambiente server è completamente preconfigurato ma è disponibile la documentazione necessaria per l’installazione dei driver (sia automatizzata da Seeweb che manuale) e per le operazioni più frequenti legate all’utilizzo della GPU, come per esempio la transcodifica video accelerata e l’addestramento degli algoritmi di ML con TensorFlow, la libreria open source di Google per l’apprendimento automatico, e Keras, l’API per il Deep Learning del linguaggio di programmazione Python.
Cloud Server GPU: informazioni
Per maggiori informazioni sulle caratteristiche e i prezzi di Cloud Server GPU è possibile consultare la sezione dedicata del sito ufficiale di Seeweb da cui si può attivare anche l’account per la generazione di nuove istanze del servizio.
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10 gen 2022