Компанії часто порівнюють GPU та CPU, коли оцінюють обчислювальні ресурси для завдань у сфері штучного інтелекту та машинного навчання. У цій статті експерти пояснили різницю між центральним та графічним процесором, і чому без GPU проєкти зі штучним інтелектом не мають сенсу.
Процесор або центральний процесор (CPU) — це апаратний компонент, який є основним обчислювальним блоком сервера. Він виконує всі типи обчислювальних завдань, необхідних для роботи операційної системи та додатків.
Графічний процесор (GPU) — це аналогічний апаратний компонент, але більш спеціалізований. На відміну від CPU, графічні процесори містять тисячі дрібніших ядер, оптимізованих для паралельних обчислень. Це робить їх ефективними для матричних операцій, тензорних обчислень та інших робочих навантажень, які можна розділити на безліч дрібніших завдань і обробляти одночасно. Хоча графічні процесори спочатку створювалися для виконання завдань візуалізації графіки в іграх та анімації, тепер їхнє використання виходить далеко за межі цього призначення, зокрема для роботи проєктів на базі AI.
Для порівняння: навчання великої мовної моделі лише на CPU може тривати тижні або місяці, а на кількох сучасних GPU — дні або години.
Різниця між CPU та GPU:
CPU (центральний процесор) | GPU (графічний процесор) | |
Архітектура | Менша кількість ядер | Велика кількість невеликих ядер |
Стиль обробки | Послідовна та гнучка обробка даних | Паралельна високопродуктивна обробка великої кількості однотипних операцій |
Найкраще підходить для | Загальних обчислень, керування процесами та логічних завдань | Ресурсоємних і повторюваних математичних обчислень |
AI-навантаження | Попередня обробка даних, керування процесом навчання, оркестрація, легкий інференс | Навчання моделей ШІ, глибоке навчання (Deep Learning), великі мовні моделі (LLM), комп’ютерний зір |
Масштабованість | Оптимальний для невеликих або змішаних навантажень | Ефективний для масштабних паралельних AI-навантажень |
Економічна ефективність | Більш економічний для повсякденних і легких обчислювальних задач | Забезпечує найкращу продуктивність для складних AI-навантажень і великих проєктів |
Якщо компанія використовує готові AI-сервіси або працює з невеликими моделями, часто достатньо звичайного сервера з CPU. Проте для ресурсоємних задач gpu server є практично необхідним.
GPU-сервер використовують для:
- Навчання та донавчання моделей. GPU прискорює обробку великих обсягів даних і скорочує час навчання нейромереж.
- Генеративного AI. Створення текстів, зображень, відео чи аудіо потребує великої обчислювальної потужності, яку забезпечують графічні процесори.
- Комп’ютерного зору. GPU використовують для розпізнавання об’єктів, аналізу фото та відео, а також роботи систем у режимі реального часу.
- Інференсу великих моделей. Якщо AI-сервіс одночасно обслуговує багато користувачів або має забезпечувати швидку відповідь, GPU допомагає зменшити затримки.
Обираючи GPU-сервер експерти радять враховувати не лише модель графічного процесора. На запуск AI-проєкту та його ефективність впливають обсяг відеопам’яті, кількість GPU, швидкість мережі та підсистеми зберігання даних.
Обсяг відеопам’яті та його вплив на розмір моделей
Відеопам’ять (VRAM) визначає, який обсяг даних і наскільки великі моделі можна завантажити на GPU. Якщо пам’яті недостатньо, модель просто не запуститься або працюватиме значно повільніше через постійний обмін даними з оперативною пам’яттю. Для невеликих моделей достатньо GPU з меншим обсягом VRAM, а для великих мовних моделей або задач генеративного AI — значно більше.
Кількість та архітектура GPU: коли потрібен мульті-GPU кластер
Зазвичай GPU для машинного навчання чи AI-проєктів достатньо одного чи двох. Але якщо компанія навчає великі мовні моделі, працює з дуже великими наборами даних або одночасно запускає кілька ресурсомістких задач, може знадобитися оренда GPU-сервера або навіть мульті-GPU кластера.
Пропускна здатність мережі та швидкість зберігання даних
Навіть найпотужніший GPU не забезпечить високої продуктивності, якщо дані надходитимуть надто повільно. Тому для AI-навантажень важливо використовувати швидкі NVMe-накопичувачі та високошвидкісну мережеву інфраструктуру, особливо якщо модель працює з великими датасетами або кількома серверами одночасно.
Хмарний GPU-сервер чи власне обладнання: що обрати
Все залежить від складності проєкту, бюджету та того, наскільки регулярно компанія використовує AI.
Хмарний GPU-сервер виграє у будь-якому випадку. Не потрібно інвестувати значні кошти в дороге обладнання та його обслуговування, достатньо орендувати необхідні GPU-ресурси у хмарного проайдера на потрібний період. Наприклад, хмарний провайдер GigaCloud розділяє GPU на профілі, і клієнт може орендувати тільки потрібні ресурси. Не треба бояти запускати AI без власного сервера. TCO хмари з GPU до 70% менше, ніж у власної робочої станції з відеокартою та значно доступніше за пропозиції від глобальних провайдерів.
Власну інфраструктуру зазвичай обирають тоді, коли потреба в GPU-ресурсах стає постійною й прогнозованою.
Як обрати провайдера GPU-сервера під конкретний проєкт
Обираючи GPU в хмарі для бізнесу, важливо оцінити, чи відповідає інфраструктура вашим задачам, чи можна швидко масштабувати ресурси та чи забезпечує провайдер необхідний рівень продуктивності й підтримки.
На які параметри дивитися при порівнянні тарифів
Порівнюючи пропозиції різних провайдерів, зверніть увагу на такі критерії:
- Модель GPU. Різні графічні процесори призначені для різних навантажень, тому важливо переконатися, що їхньої продуктивності вистачить для вашого AI-проєкту.
- Обсяг відеопам’яті (VRAM). Від нього залежить, з якими моделями можна працювати та чи буде можливість навчати або запускати великі LLM.
- Конфігурація сервера. Крім GPU, значення мають процесор, обсяг оперативної пам’яті, тип накопичувачів і швидкість мережі.
- Масштабованість. Переконайтеся, що за потреби можна швидко збільшити кількість графічний процесорів або обчислювальних ресурсів.
- Умови використання. Зверніть увагу, як формується вартість — погодинно, подобово чи за фіксованим тарифом, а також чи входять у ціну технічна підтримка, резервне копіювання та інші додаткові послуги.
Типові помилки при виборі GPU-сервера для AI-задач
Перша найпоширеніша помилка — орієнтуватися лише на ціну. Дешева хмарна інфраструктура для машинного навчання чи інших задач може не відповідати вимогам проєкту, через що навчання моделей у хмарі триватиме довше або їх взагалі не вдасться запустити.
Ще одна помилка — вибирати конфігурацію «із запасом», не оцінивши реальні потреби. Надмірно потужні GPU коштують дорожче, і якщо їхній потенціал не використовується, компанія просто переплачує.
Також варто перевірити, чи підтримує інфраструктура необхідні AI-фреймворки, чи можна швидко масштабувати ресурси та який рівень технічної підтримки надає провайдер. Це допоможе уникнути проблем уже після запуску проєкту та забезпечить стабільну роботу AI-сервісів у майбутньому.
Висновок
Питання «CPU чи GPU?» полягає не в тому, який процесор є кращим у загальному плані, а в тому, який з них краще підходить саме для ваших конкретних завдань у сфері штучного інтелекту.
Графічні процесори домінують в проєктах AI завдяки паралельній обробці, тоді як центральні процесори залишаються незамінними для оркестрування, обробки даних та певних завдань інференції з низькою затримкою. Якщо ж говорити про те, де краще запускати AI — на власному сервері чи у хмарі, радимо саме хмару від надійних провайдерів, таких як-от GigaCloud.
About the Author
