22.06.2021
Мир не стоит на месте — ежесекундно меняется и развивается, и с каждым мигом информации становится все больше. В результате компьютерные системы накапливают и обрабатывают огромные массивы данных, справиться с которыми под силу далеко не каждому серверу. И здесь на помощь приходят мощные видеокарты, или GPU-карты. Серверы на их базе отлично себя показывают при рендеринге, стриминге, параллельных вычислениях — словом, для решения высоконагруженных задач. Поэтому неудивительно, что хостинг серверов на базе GPU-карт сегодня крайне популярен. О том, как выбрать оборудование, и пойдет речь в этой статье.
На заре развития компьютерных технологий все задачи обрабатывались CPU — центральным процессором: и вычисления, и передача звука, и обработка запросов видеокарты, и вывод изображения на экран. Ни о какой мультизадачности и речи не было: запуск двух программ одновременно тормозил работу компьютера вплоть до зависания.
Компьютерное системы развивалось — появились интегрированные видеокарты и дискретные. Усложнялись и задачи, которые видеокартам предстояло решать. В итоге видеокарты обзавелись собственным процессором — GPU. Графический процессор (он же видеопроцессор и графический ускоритель) занят параллельными однотипными вычислениями, связанными, как ясно из названия, с графикой. Так, благодаря GPU на экране четко отображаются статические (чертежи, фото, схемы и т. п.) и динамические (видео, 3D-анимация, видео и т. п.) объекты в высоком разрешении.
Самое важное отличие CPU от GPU — в способе потоковой обработки операций, который обусловлен функциональными особенностями процессоров. Так, CPU выполняет операции только последовательно — одну за другой. Срочные задачи с высоким приоритетом могут быть внедрены, однако им тоже придется «встать в очередь». Каждый следующий шаг выполняется после завершения предыдущего и основан на полученных в прошлом результатах. Поэтому если на одном из этапов возникает ошибка, то программа крашится, то есть прекращает работу.
Современные процессорные платы — многоядерные. Каждое из ядер обрабатывает информацию последовательно внутри одного потока. Иначе говоря, разные задачи выполняются одновременно в разных потоках (при этом выполнение задач в каждом потоке по-прежнему последовательное) — так получается добиться многозадачности.
В GPU архитектура такова, что в процессоре много ядер, и они объединены в блоки. При этом ядра работают по абсолютно иному принципу, нежели в CPU: операции выполняются параллельно. Графический процессор действительно решает задачи одновременно в несколько потоков. Так что ошибка в одном потоке, не приводит к сбою и закрытию программы. Благодаря этому GPU с легкостью обеспечивают высокую (в восемь раз выше, чем у CPU) производительность вычислений.
Доступ к памяти и взаимодействие с ней у CPU и GPU также разительно отличаются. Графический процессор не требует емкой памяти, а запись данных на видеокарту и последующее их чтение — это отдельные процесс, которые отнимают время и ресурсы. Впрочем, скорее всего, в ближайшее время эта проблема может быть решена — активно разрабатываются новые, более быстрые методы взаимодействия GPU с видеопамятью.
Графические процессоры изначально были созданы для обработки тяжелой графики. Но их высокая производительность благодаря математическим алгоритмам, аналогичным рендерингу, позволяет применять GPU в множестве не связанных с графикой проектов.
Среди задач, которые решают GPU:
рендеринг видео;
разработка компьютерных игр, а также различных симуляторов;
вычисления в рамках научных исследований (например, в области молекулярной химии, математике, теории вероятностей);
статистические расчеты и построение прогностических моделей;
тренировка искусственного интеллекта и нейронных сетей;
· криптография и криптоанализ;
визуализация, в том числе 3D-моделирование и дизайн;
анализ и обработка больших данных.
Виртуальные серверы (VPS) позволяют сэкономить немало средств, поскольку их аренда стоит меньше, чем аренда физического оборудования. Ну а VPS с GPU-картой — это сочетание высокой производительности и относительно низкой стоимости.
Виртуальный сервер представляет собой продукт виртуализации, или эмуляции, на физическом сервере. Посредством гипервизора и специального ПО на физическом сервере создают изолированные друг от друга виртуальные. Все VPS используют мощности своей физической «базы»¬ — память и ядра физического сервера оказываются распределены между VPS.
Благодаря развитию технологий гипервизор стали применять и для создания виртуальных GPU — vGPU. vGPU разворачивают точно так же, как и VPS: на базе физического графического процессора сервера.
Чаще всего облачный GPU-сервер представляет собой облачный сервис на базе виртуализации с графическим ускорителем.
Как и в остальных случаях, GPU позволяет облаку работать быстрее, обеспечивает высокую надежность и отказоустойчивость среды. Поэтому облачные решения с GPU востребованы при создании единой виртуальной рабочей среды, а также используются при разработке игр и основанных на искусственном интеллекте веб-приложений, в научных проектах и при видеостриминге.
Как показывает практика, использование видеокарт для разного рода вычислений открыло новую эру в IT — эру небывалой скорости, мощности и надежности. Вот почему хостинг GPU-серверов так востребован. Оборудование с графическими процессорами предлагает немало компаний. Выбирая хостинг-провайдера обратите внимание не только на то, что он предлагает и на цены, но и на репутацию компании и отзывы клиентов. Например, HOSTKEY уже больше 15 лет предоставляет хостинга-услуги в Нидерландах, США и России. В парке компании — свыше 5000 единиц оборудования, все дата-центры имеют класс надежности TIER III, благодаря чему бесперебойная и быстрая работа и сохранность данных гарантированы. Кроме того, хостер предлагает привлекательные цены, широкий спектр готовых решений, бесплатную базовую DDoS-защиту и многое другое.
Помощь
Документация
Вход