為各類數(shù)據(jù)中心提供出...
如果沒(méi)有大量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，就無(wú)法訓(xùn)練基礎(chǔ) AI 模型。數(shù)據(jù)管道處理對(duì)于任何正在構(gòu)建甚至微調(diào)自己的模型的團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)都是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。它涉及加載、轉(zhuǎn)換和分析來(lái)自各種來(lái)源（例如圖像、文本、音頻、視頻、日志、傳感器等）的大量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)管道處理可用于數(shù)據(jù)清理、降噪、特征提取、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、數(shù)據(jù)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)集重構(gòu)等任務(wù)。
然而，數(shù)據(jù)管道處理也可能非常具有挑戰(zhàn)性，尤其是在處理大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜計(jì)算時(shí)。如果處理不當(dāng)，結(jié)果就是緩慢、昂貴且低效的過(guò)程。這就是 GPU 云派上用場(chǎng)的地方。接下來(lái)，讓我們一同探究使用 GPU 進(jìn)行數(shù)據(jù)管道處理的背后原因、具體方式以及理想地點(diǎn)。
為什么數(shù)據(jù)管道處理應(yīng)該在 GPU 上進(jìn)行？
GPU 可以同時(shí)執(zhí)行多項(xiàng)操作，這使得它們?cè)谀承╊愋偷娜蝿?wù)上比 CPU 更高效。GPU 尤其擅長(zhǎng)處理數(shù)據(jù)密集型和計(jì)算密集型任務(wù)，例如圖像處理、視頻處理和機(jī)器學(xué)習(xí)。
使用 GPU 執(zhí)行此任務(wù)有很多好處：
– 與 CPU 相比，GPU 可將數(shù)據(jù)管道處理速度提高幾個(gè)數(shù)量級(jí)。例如，Google Cloud 報(bào)告使用 GPU 加速 Dataflow 數(shù)據(jù)管道處理可使 CPU 和內(nèi)存使用量降低一個(gè)數(shù)量級(jí)。
– 與 CPU 相比，GPU 通過(guò)使用更少的資源和功耗來(lái)降低數(shù)據(jù)管道處理的成本。例如，NVIDIA 報(bào)告稱，與 CPU 相比，使用 GPU 加速基因組工作流程的性能提高了 50 倍，成本降低了 90%。
– GPU 簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)管道處理，使用戶能夠在同一管道中執(zhí)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，而無(wú)需在不同的平臺(tái)或工具之間切換。例如，從云端到街頭是一家使用衛(wèi)星和人工智能追蹤洪水的公司，該公司報(bào)告稱，使用 GPU 在 Dataflow 管道中執(zhí)行圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)降低了其工作流程的復(fù)雜性和延遲。
GPU 短缺且價(jià)格高昂時(shí)期的數(shù)據(jù)處理
盡管使用 GPU 進(jìn)行數(shù)據(jù)管道處理具有諸多優(yōu)勢(shì)，但用戶也可能面臨一些挑戰(zhàn)和限制。主要挑戰(zhàn)之一是 GPU 短缺。AI 對(duì) GPU 的狂熱以及由此導(dǎo)致的公共云高成本影響了 GPU 的可用性和可負(fù)擔(dān)性。
GPU 短缺導(dǎo)致 GPU 租賃價(jià)格高漲，尤其是主要云提供商的企業(yè)級(jí)芯片。這使得公司更難獲得和負(fù)擔(dān)得起 GPU。它還影響了依賴 GPU 進(jìn)行數(shù)據(jù)管道處理應(yīng)用程序的企業(yè)的盈利能力和競(jìng)爭(zhēng)力。
消費(fèi)級(jí) GPU 如何解決這一問(wèn)題？
解決 GPU 短缺和價(jià)格高昂?jiǎn)栴}的一個(gè)方法是使用消費(fèi)級(jí) GPU 進(jìn)行數(shù)據(jù)管道處理。據(jù)估計(jì)，人們家中有 4 億個(gè) GPU，其中許多適用于多種用例，如 AI 推理、數(shù)據(jù)處理等。消費(fèi)級(jí) GPU 始終連接到互聯(lián)網(wǎng)，但通常偶爾用于游戲，因此在一天中的大部分時(shí)間里都沒(méi)有得到充分利用。
大多數(shù)消費(fèi)級(jí) GPU 每天有將近 20-22 小時(shí)處于閑置狀態(tài)。
與企業(yè)級(jí) GPU 相比，消費(fèi)級(jí) GPU 更具成本效益且用途更廣泛，并且仍可為數(shù)據(jù)管道處理提供高性能和高質(zhì)量。
然而，使用消費(fèi)級(jí) GPU 進(jìn)行數(shù)據(jù)管道處理也存在一些挑戰(zhàn)和限制，例如消費(fèi)級(jí) GPU 的兼容性、可擴(kuò)展性、安全性和可靠性。為了克服這些挑戰(zhàn)和限制，公司需要一個(gè)平臺(tái)或服務(wù)，使他們能夠以簡(jiǎn)單、高效和安全的方式使用消費(fèi)級(jí) GPU。
分布式云：數(shù)據(jù)管道處理的完美方案？
進(jìn)入分布式云。捷智算平臺(tái)是消費(fèi)者 GPU 的分布式云，非常適合數(shù)據(jù)管道處理。我們通過(guò)將需要 GPU 的公司與擁有空閑 GPU（可以共享或租用）的游戲玩家聯(lián)系起來(lái)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。
捷智算平臺(tái)為數(shù)據(jù)管道處理帶來(lái)了以下好處：
– 訪問(wèn)龐大而多樣化的消費(fèi)級(jí) GPU 池，有超過(guò) 10,000 個(gè) GPU 可供使用，起價(jià)為每小時(shí)1塊錢。公司可以根據(jù)自己的需求和偏好，從不同類型、型號(hào)和數(shù)量的消費(fèi)級(jí) GPU 中進(jìn)行選擇。
– 在公共數(shù)據(jù)集（例如 ImageNet、MNIST 和 CIFAR-10）上輕松運(yùn)行常見(jiàn)框架（例如 TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn 等）。
– 能夠從公共網(wǎng)絡(luò)獲取視頻、音頻、圖像或文本數(shù)據(jù)，并使用whisper-large 或 wave2vec 等開(kāi)源模型進(jìn)行大規(guī)模處理。
–大規(guī)模擴(kuò)展和縮減，為批處理作業(yè)中的數(shù)據(jù)管道提供支持，而無(wú)需處理消費(fèi)者 GPU 的可擴(kuò)展性或可靠性。公司可以使用捷智算平臺(tái)將其作業(yè)作為批處理作業(yè)提交，捷智算平臺(tái) 將自動(dòng)為這些作業(yè)分配和管理消費(fèi)者 GPU。團(tuán)隊(duì)還可以通過(guò) Web 界面或 API 監(jiān)視和控制他們的作業(yè)。
– 每臺(tái)機(jī)器上都有獨(dú)立的容器，捷智算平臺(tái) 提供了一種安全且私密的方式，無(wú)需擔(dān)心在消費(fèi)者 GPU 上運(yùn)行的細(xì)微差別。所有容器映像在傳輸和靜止期間都完全加密，并且僅在實(shí)際運(yùn)行時(shí)才解密，在此期間，有一個(gè)專有的運(yùn)行時(shí)安全和節(jié)點(diǎn)信譽(yù)系統(tǒng)來(lái)確保工作負(fù)載的私密性和安全性。一旦工作人員完成工作，整個(gè)虛擬機(jī)連同所有數(shù)據(jù)都會(huì)被銷毀。
立即試用捷智算平臺(tái)
數(shù)據(jù)處理目前是人工智能行業(yè)的瓶頸，但這一問(wèn)題將通過(guò)數(shù)百萬(wàn)個(gè)消費(fèi)級(jí) GPU 得到解決。
對(duì)于任何構(gòu)建基礎(chǔ) AI 模型的公司來(lái)說(shuō)，獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)集都是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)，但這是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，尤其是在處理大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)和計(jì)算時(shí)。利用大量消費(fèi)級(jí) GPU 集群是解決方案。
公司可以使用捷智算平臺(tái)來(lái)支持其數(shù)據(jù)處理管道，并以業(yè)內(nèi)最低的價(jià)格利用全球數(shù)萬(wàn)個(gè) GPU 池。捷智算平臺(tái)的完全托管容器服務(wù)使開(kāi)放者團(tuán)隊(duì)可以輕松地進(jìn)行擴(kuò)展和縮減。
