Разделы

Цифровизация Импортонезависимость Облака Маркет

Алина Жигалова, ITGLOBAL.COM: Мы одними из первых предложили облачные видеокарты NVIDIA A800 с объемом памяти 80 Гб

В облачной экосистеме наблюдается рост интереса к аренде серверов с графическими ускорителями GPU. Они применяются для задач, связанных с AI и ML. Провайдеры, в свою очередь, оснащают такие серверы лучшими видеокартами и добавляют сервисы для обработки данных. Подробнее о тренде рассказывает Алина Жигалова, директор по развитию сервисов ITGLOBAL.COM.

Market.CNews: Алина, добрый день! Расскажите кратко о том, что такое облачные серверы с GPU и в чем их особенности.

Алина Жигалова: GPU Cloud Compute — это облачный сервис, который предоставляет доступ к вычислительным мощностям с графическим ускорителям (графическим процессорам или GPU) для обработки данных.

С его помощью можно существенно повысить производительность и эффективность работ при выполнении сложных задач, таких как аналитика большого объема данных потребителей компании, машинное обучение, интенсивные вычисления в области науки и инженерии, визуализация данных и т. д., без необходимости иметь собственное оборудование с графическими ускорителями.

Услуги GPU Cloud Compute предоставляют облачные провайдеры, которые имеют инфраструктуру с высокопроизводительными GPU, доступ к лицензиям nVidia и предоставляют интерфейс для создания и управления виртуальными машинами с vGPU.

Алина Жигалова, директор по развитию сервисов ITGLOBAL.COM

Market.CNews: Для каких задач их используют клиенты?

Алина Жигалова: Если кратко, то речь идет о возможности развернуть высокопроизводительные вычисления, которым попросту не хватает производительности CPU, проводить анализ большого объема данных, работать с графикой. Рассмотрим некоторые тезисы более подробно:

  • Обработка больших объемов данных: GPU Cloud предоставляет доступ к современным графическим процессорам (GPU), которые могут эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Это функционал полезен для задач, требующих интенсивных вычислений, таких как машинное обучение (machine learning), глубокое обучение (deep learning), анализ изображений и видео.
  • Работа с AI и ML-проектами: GPU предоставляют значительно большую вычислительную мощность по сравнению с центральными процессорами (CPU). Это особенно полезно для алгоритмов AI и ML. При этом графические чипы обладают тензорными ядрами, что позволяет им выполнять несколько вычислений одновременно.
  • Работа с видео и графикой: тут более менее все понятно, так как GPU изначально предназначены для работы с графикой и справляются с этой задачей гораздо лучше обычных процессоров.

Market.CNews: Кто является основной целевой аудиторией GPU Cloud?

Алина Жигалова: Какую-то определенную нишу выделить сложно. В целом, это крупные компании с тысячами конечных клиентов, по нашему опыту это крупный ритейл, банки, страховые компании.

Еще один интересный сегмент — это ИТ-компании, которые ведут разработку сервисов на базе искусственного интеллекта и машинного обучения, например, распознавание речи, чат-боты и т.д.

Market.CNews: Может ли заказчик работать на своих серверах с GPU?

Алина Жигалова: Да, безусловно, может, но ему придется столкнуться с целым рядом сложностей.

Во-первых, это весьма дорогостоящее оборудование, при этом его недостаточно просто купить, впоследствии его необходимо обслуживать, ремонтировать и обновлять. Капитальные и эксплуатационные затраты весьма высоки.

Во-вторых, новые модели GPU выходят почти ежегодно и сильно превосходят предшественников. Компаниям потребуются либо регулярные вложения средств на обновление парка ИТ-оборудования, либо придется мириться с его быстрым устареванием.

В-третьих, конечный клиент из России может позволить себе закупку видеокарт и лицензий к ним только при использовании параллельного импорта. Это увеличивает стоимость и сроки поставки. Кроме того, условия для провайдера лучше за счет высоких оборотов. Для конечного клиента стоимость покупки будет выше.

Соответственно, по всем этим пунктам использовать GPU Cloud Compute выгоднее.

Market.CNews: По информации, собранной в нашем рейтинге GPU Cloud 2023, у вас одна из лучших технологических баз и один из высших баллов за ЦОДы. Согласны с такими выводами? В чем еще уникальные особенности ITGLOBAL.COM как провайдера GPU Cloud?

Алина Жигалова: Да, мы поддерживаем нашу инфраструктуру на высочайшем уровне, это верно. Например, видеокарты NVIDIA A800 с объемом памяти 80 Гб мы предложили одними из первых на рынке. Большинство вендоров используют максимум NVIDIA A100 40 Гб.

ITGLOBAL.COM отличается наличием международных облачных площадок — наши ЦОДы с установленными GPU находятся в Москве, Амстердаме, Астане и Дубае. А для крупных заказчиков возможна реализация проекта в любом из наших 10 ЦОДов по всему миру.

В текущей ситуации не весь софт работает из России, и некоторым компаниям принципиально размещение за рубежом, но провайдеру, дружественно настроенному к потребителям из России, мы даем такую возможность.

Наконец, каждому новому клиенту мы даем 1 месяц на тестирование инфраструктуры — это также один из лучших показателей на рынке.

erid:2SDnjdoCxKSРекламодатель: ООО "ИТГЛОБАЛКОМ РУС"ИНН/ОГРН: 7838413489/1089847323180Сайт: https://itglobal.com/ru-ru/