GPU för machine learning (ML) och ai-baserad bearbetning av stora datavolymer
För de mest krävande användningsområdena inom databearbetning och analys behövs nya och effektivare verktyg. En GPU (Graphics Processing Unit, ”grafikkort”) har historiskt använts till att göra beräkningar för att rendera en 3D-bild på en skärm. På en modern GPU, avsedd för datacenter, kan en användare istället utföra beräkningar i program som traditionellt nyttjat en processor (CPU) vilket ger flera stora fördelar.
Att nyttja GPU:er håller snabbt på att bli en ny standard för beräkningsarbeten med hög grad av parallellism inom vetenskap och teknik. Med en GPU kan du träna dina AI-modeller snabbare och bearbeta enorma mängder data på kort tid. En prestandaförbättring på din applikation med 50-150x beroende på användningsområde är ofta rimligt jämfört med att utföra samma arbete på en CPU. Detta möjliggör nya användningsområden som bildanalysering i realtid (ex. för ansiktsigenkänning) eller machine learning via neuralnätverk.
Med en GPU kan man snabbare och effektivare arbeta sig igenom ett stort dataset, alternativt göra väldigt många mindre operationer på ett dataset och därför göra djupare analyser eller mer verklighetstrogna modeller. Detta ger stora uppsidor inom användningsområden som:
Att avlasta beräkningar på en GPU gör också att processorns kapacitet blir tillgänglig för andra uppgifter, vilket i sin tur förbättrar den totala hastigheten på servern och applikationen.
En modern GPU innehåller typiskt över tusen processorkärnor och är därför extremt bra på beräkningslaster där man kan göra många uppgifter samtidigt (parallell last istället för seriell last). En följdeffekt av detta är mycket hög bandbredd genom GPU:n vilket i sin tur ställer höga krav på dess minne som normalt är avsevärt snabbare än vanligt RAM minne. Produkten av dessa skillnader är en enhet som skiljer sig nämnvärt från den ”mångsysslande” CPUn genom att fokusera på många, enklare uppgifter av samma typ.
Bineros publika molntjänst erbjuder nu även grafikkortsacceleration (GPU-acceleration). Vår lösning bygger på Nvidias Ampere-serie av GPUer, optimerade för datacenter och beräkning. Vi tillhandahåller flera storlekar av GPU-minne så att våra användare kan hitta den mest kostnadseffektiva lösningen för sitt behov. Möjligheten att nyttja lagring baserat på NVMe finns även för dessa instanser för att optimera IO-intensiv och latenskänslig mellanlagring av data vid tunga beräkningar. Binero erbjuder GPU med högsta flexibilitet i en transparent ”pay-as-you-go”-modell där man betalar per timme.
Molnbaserad GPU är en effektiv lösning på komplexa uppgifter och har många fördelar:
AktivBo är ett datadrivet kunskaps- och plattformsföretag för fastighetsmarknaden som erbjuder sina kunder ett helhetsstöd i arbetet med kunddrivna effektivitets- och lönsamhetsförbättringar. Genom datainsamling, datadriven analys och agerbara insikter skapas underlag för styrning av fastighetsbolagens verksamhet.
AktivBo sökte en kraftfull och lättanvänd europeisk molntjänst som bygger på öppna standarder för att kunna träna och drifta sina maskininlärningsmodeller. Idag använder AktivBo Bineros publika moln med GPU-acceleration för AI-baserad analys av stora datavolymer. Läs mer
Bineros publika molnplattform används av allt från stora företag till snabbföränderliga startups. Det går snabbt och enkelt att komma igång och testa! Tjänsten är lätt att använda och vi guidar dig längs vägen.
