Suorituskykyiset GPU:t – siirry seuraavalle laskentatehon tasolle
GPU koneoppimiseen (ML) ja tekoälypohjaiseen suurten tietomäärien käsittelyyn.
Binero-pilvipalvelussa tarjoamme grafiikkakortin kiihdytyksen (GPU-kiihdytys). Ratkaisumme perustuu Nvidian Ampere-sarjan GPU-prosessoreihin, jotka on optimoitu datakeskuksia ja laskentatehtäviä varten.
Miksi GPU edistyneessä data-analyysissä?
Tietojenkäsittelyn ja analysoinnin vaativimpiin käyttötarkoituksiin tarvitaan uusia ja tehokkaampia työkaluja. GPU (Graphics Processing Unit, ”näytönohjain”) on perinteisesti käytetty laskelmien suorittamiseen 3D-kuvan renderoimiseksi näytölle. Nykyaikaisella datakeskuksille tarkoitetulla GPU:lla käyttäjä voi sen sijaan suorittaa laskelmia ohjelmissa, jotka ovat perinteisesti käyttäneet prosessoria (CPU), mikä tarjoaa useita merkittäviä etuja.
GPU:iden käyttö on nopeasti tulossa uudeksi standardiksi tieteessä ja tekniikassa, joissa tarvitaan paljon rinnakkaista laskentatehoa. GPU:n avulla voit kouluttaa tekoälymalleja nopeammin ja käsitellä valtavia tietomääriä lyhyessä ajassa. Sovelluksesi suorituskyky paranee usein 50–150-kertaisesti käyttötarkoituksesta riippuen verrattuna samaan työhön suoritettaessa CPU:lla. Tämä mahdollistaa uusia käyttökohteita, kuten reaaliaikaisen kuvananalyysin (esim. kasvojentunnistukseen) tai koneoppimisen neuroverkkojen avulla.
Mikä on GPU:n ja CPU:n ero?
Nykyaikainen GPU sisältää tyypillisesti yli tuhat prosessoriydintä ja on siksi erittäin hyvä laskentatehtävissä, joissa voidaan suorittaa useita tehtäviä samanaikaisesti (rinnakkaislataus sarjalataamisen sijaan). Tämän seurauksena GPU:n kaistanleveys on erittäin suuri, mikä puolestaan asettaa korkeat vaatimukset sen muistille, joka on yleensä huomattavasti nopeampi kuin tavallinen RAM-muisti. Näiden erojen tuloksena on laite, joka eroaa merkittävästi ”monitoimisesta” CPU:sta keskittymällä moniin, yksinkertaisempiin saman tyyppisiin tehtäviin.
Mitä GPU-instanssit maksavat?
| Specifikation | CPU | RAM | GPU | Kostn./tim | Kostn./mån | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| hp.4x8-gpu4 | 4 Core 8GB RAM | 4 | 8 | 4 | 4.12296 SEK | 2968.53 SEK |
| hp.8x24-gpu4 | 8 Core 24GB RAM | 8 | 24 | 4 | 5.62086 SEK | 4047.02 SEK |
| hp.12x64-gpu4 | 12 Core 64GB RAM | 12 | 64 | 4 | 8.61907 SEK | 6205.73 SEK |
| hp.4x8-gpu8 | 4 Core 8GB RAM | 4 | 8 | 8 | 5.16463 SEK | 3718.53 SEK |
| hp.8x24-gpu8 | 8 Core 24GB RAM | 8 | 24 | 8 | 6.666253 SEK | 4799.70 SEK |
| hp.12x64-gpu8 | 12 Core 64GB RAM | 12 | 64 | 8 | 9.66074 SEK | 6955.73 SEK |
| hp.4x8-gpu24 | 4 Core 8GB RAM | 4 | 8 | 24 | 10.37296 SEK | 7468.53 SEK |
| hp.8x24-gpu24 | 8 Core 24GB RAM | 8 | 24 | 24 | 11.87086 SEK | 8547.02 SEK |
| hp.12x64-gpu24 | 12 Core 64GB RAM | 12 | 64 | 24 | 14.86907 SEK | 10705.73 SEK |
| Specifikation | CPU | RAM | Kostn./tim | Kostn./mån | |
|---|---|---|---|---|---|
| hp.4x8-nvme50 | 4 Core 8GB RAM | 4 | 8 | 1.193692 SEK | 859.45 SEK |
| hp.8x24-nvme50 | 8 Core 24GB RAM | 8 | 24 | 2.766487 SEK | 1991.87 SEK |
| hp.12x64-nvme50 | 12 Core 64GB RAM | 12 | 64 | 5.914608 SEK | 4258.51 SEK |
| hp.4x8-nvme250 | 4 Core 8GB RAM | 4 | 8 | 1.777020 SEK | 1279.45 SEK |
| hp.8x24-nvme250 | 8 Core 24GB RAM | 8 | 24 | 3.349825 SEK | 2411.87 SEK |
| hp.12x64-nvme250 | 12 Core 64GB RAM | 12 | 64 | 6.497935 SEK | 4678.51 SEK |
| Specifikation | CPU | RAM | GPU | Kostn./tim | Kostn./mån | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| hp.4x8-gpu4-nvme50 | 4 Core 8GB RAM | 4 | 8 | 4 | 4.26185 SEK | 3068.53 SEK |
| hp.8x24-gpu4-nvme50 | 8 Core 24GB RAM | 8 | 24 | 4 | 5.75975 SEK | 4147.02 SEK |
| hp.12x64-gpu4-nvme50 | 12 Core 64GB RAM | 12 | 64 | 4 | 8.75796 SEK | 6305.73 SEK |
| hp.4x8-gpu8-nvme50 | 4 Core 8GB RAM | 4 | 8 | 8 | 5.30351 SEK | 3818.53 SEK |
| hp.8x24-gpu8-nvme50 | 8 Core 24GB RAM | 8 | 24 | 8 | 6.80142 SEK | 4897.02 SEK |
| hp.12x64-gpu8-nvme50 | 12 Core 64GB RAM | 12 | 64 | 8 | 9.79963 SEK | 7055.73 SEK |
| hp.4x8-gpu24-nvme50 | 4 Core 8GB RAM | 4 | 8 | 24 | 10.51185 SEK | 7568.53 SEK |
| hp.8x24-gpu24-nvme50 | 8 Core 24GB RAM | 8 | 24 | 24 | 12.00975 SEK | 8647.02 SEK |
| hp.12x64-gpu24-nvme50 | 12 Core 64GB RAM | 12 | 64 | 24 | 15.00796 SEK | 10805.73 SEK |
| hp.4x8-gpu4-nvme250 | 4 Core 8GB RAM | 4 | 8 | 4 | 4.8174 SEK | 3468.53 SEK |
| hp.8x24-gpu4-nvme250 | 8 Core 24GB RAM | 8 | 24 | 4 | 6.31531 SEK | 4547.02 SEK |
| hp.12x64-gpu4-nvme250 | 12 Core 64GB RAM | 12 | 64 | 4 | 9.31351 SEK | 6705.73 SEK |
| hp.4x8-gpu8-nvme250 | 4 Core 8GB RAM | 4 | 8 | 8 | 5.85907 SEK | 4218.53 SEK |
| hp.8x24-gpu8-nvme250 | 8 Core 24GB RAM | 8 | 24 | 8 | 7.35697 SEK | 5297.02 SEK |
| hp.12x64-gpu8-nvme250 | 12 Core 64GB RAM | 12 | 64 | 8 | 10.35518 SEK | 7455.73 SEK |
| hp.4x8-gpu24-nvme250 | 4 Core 8GB RAM | 4 | 8 | 24 | 11.0674 SEK | 7968.53 SEK |
| hp.8x24-gpu24-nvme250 | 8 Core 24GB RAM | 8 | 24 | 24 | 12.56531 SEK | 9047.02 SEK |
| hp.12x64-gpu24-nvme250 | 12 Core 64GB RAM | 12 | 64 | 24 | 15.56351 SEK | 11205.73 SEK |
Aloita GPU:n käyttö jo tänään!
Binerosin julkinen pilvialusta on käytössä niin suurissa yrityksissä kuin nopeasti muuttuvissa startup-yrityksissä. Käyttöönotto ja kokeilu on nopeaa ja helppoa! GPU-palvelu on helppokäyttöinen, ja opastamme sinua koko prosessin ajan.
Kaikki uudet tilit täytetään 1000 SEK:lla, jota voi käyttää resursseihin.
Miten asiakkaamme käyttävät GPU:ta?
AktivBo on kiinteistömarkkinoille suunnattu tietopohjainen osaamis- ja alustayritys, joka tarjoaa asiakkailleen kokonaisvaltaista tukea asiakaskeskeisten tehokkuuden ja kannattavuuden parantamiseen. Tietojen keräämisen, tietopohjaisen analyysin ja käytännönläheisten oivallusten avulla luodaan pohja kiinteistöyhtiöiden toiminnan ohjaukselle.
AktivBo etsi tehokasta ja helppokäyttöistä eurooppalaista pilvipalvelua, joka perustuu avoimiin standardeihin, jotta se voisi kouluttaa ja ylläpitää koneoppimismallejaan. Nykyään AktivBo käyttää Binerosin julkista pilvipalvelua GPU-kiihdytyksellä AI-pohjaiseen suurten tietomäärien analysointiin.
Mitä GPU tarkoittaa eri käyttötarkoituksissa?
GPU:n avulla voidaan käsitellä suuria tietojoukkoja nopeammin ja tehokkaammin tai suorittaa erittäin paljon pienempiä operaatioita tietojoukkoon ja siten tehdä syvällisempiä analyysejä tai todellisuutta paremmin vastaavia malleja. Tämä tarjoaa suuria etuja esimerkiksi seuraavilla käyttöalueilla:
- Edistynyt analyysi – GPU:n avulla on mahdollista tehdä syvällisempiä analyysejä suuremmista tietokokonaisuuksista sen ylivoimaisen laskentatehon ansiosta.
- Koneoppiminen (AI/ML) – neuroverkkojen kouluttamiseen tarvitaan erittäin suuri tietokanta, johon sovelletaan pienempiä operaatioita. GPU:mme tarjoavat enemmän kuin tarpeeksi tehoa ja nopeutta monimutkaisten mallien optimaaliseen luomiseen ja nopeaan koulutukseen. Tämä parantaa algoritmin ennusteita ja päätöksiä.
- Tieteellinen tutkimus – esimerkiksi kuvamateriaalin automatisoidun analyysin avulla. Suuren nopeuden ansiosta tutkijat voivat säästää paljon arvokasta aikaa. Suuria tietomääriä voidaan käsitellä ja analysoida nopeasti, mikä tekee tiedoista näkyviä. Rakenteettomat tiedot voidaan helposti luokitella ja koota yhteen.
- Virtuaalitodellisuus – ottamalla huomioon useampia parametrejä kuin CPU:lla on mahdollista, voidaan rakentaa todellisuutta vastaavampi ja toimivampi ympäristö.
Laskelmien siirtäminen GPU:lle vapauttaa prosessorin kapasiteettia muihin tehtäviin, mikä puolestaan parantaa palvelimen ja sovelluksen kokonaisnopeutta.
Miltä Bineros GPU-ratkaisu näyttää?
Bineros julkinen pilvipalvelu tarjoaa nyt myös grafiikkakortin kiihdytyksen (GPU-kiihdytys). Ratkaisumme perustuu Nvidian Ampere-sarjan GPU-prosessoreihin, jotka on optimoitu datakeskuksia ja laskentatehtäviä varten. Tarjoamme useita GPU-muistikoossa, jotta käyttäjät voivat löytää tarpeisiinsa sopivimman ja kustannustehokkaimman ratkaisun.
NVMe-pohjaisen tallennustilan käyttö on mahdollista myös näissä instansseissa, jotta IO-intensiivinen ja latenssiherkkä välitallennus voidaan optimoida raskaiden laskelmien yhteydessä. Binero tarjoaa GPU:n, joka tarjoaa äärimmäisen joustavuuden läpinäkyvässä ”pay-as-you-go”-mallissa, jossa maksetaan tunneittain.
Pilvipohjainen GPU on tehokas ratkaisu monimutkaisiin tehtäviin ja sillä on monia etuja:
- Raskaiden laskelmien nopeuttaminen
- Pilvi-infrastruktuurin joustavuus
- Korkean suorituskyvyn laskentateho
- Alhainen viive yhteyksissä alustan palvelimien välillä
- NVMe-pohjainen tallennusmahdollisuus
Kontakta oss
"*" näyttää pakolliset kentät