深度學(xué)習(xí) (DL)已成為人工智能 (AI) 的一個(gè)關(guān)鍵子領(lǐng)域，影響著自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺等多個(gè)領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)模型依賴大量硬件資源進(jìn)行高效計(jì)算，尤其是在對(duì)大量數(shù)據(jù)集進(jìn)行大規(guī)模模型訓(xùn)練時(shí)。GPU 因其并行處理能力而成為訓(xùn)練這些模型的必備工具。然而，對(duì)于研究人員和組織來說，主要挑戰(zhàn)在于是否購買專用 GPU 服務(wù)器或租用基于云的 GPU 計(jì)算資源來運(yùn)行復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法。
我們將通過比較專用 GPU 服務(wù)器的財(cái)務(wù)和運(yùn)營成本與利用基于 GPU 云計(jì)算服務(wù)相關(guān)的成本來評(píng)估成本影響。
在深入進(jìn)行成本比較之前，您必須充分了解項(xiàng)目的具體需求。首先，考慮模型的復(fù)雜性；它們從輕量級(jí)到高度復(fù)雜。同樣，衡量數(shù)據(jù)集的規(guī)模，其規(guī)模可能適中，也可能巨大。
此外，訓(xùn)練課程的規(guī)律性可以從零星到頻繁迭代不等。這些因素會(huì)影響所需 GPU 的類型和容量，并在確定整個(gè)項(xiàng)目的預(yù)算方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。下面，我們?cè)谌齻€(gè)主要類別中比較專用本地計(jì)算與云計(jì)算的成本。
一、 初期投資和維護(hù)成本
1、裸金屬服務(wù)器
硬件：深度學(xué)習(xí)需要強(qiáng)大的硬件，尤其是用于并行處理的圖形處理單元 (GPU)。高端 GPU 服務(wù)器可能成本很高，需要額外的 CPU、內(nèi)存和存儲(chǔ)成本。例如，建議使用 DGX A100
成本約20萬美元。
此類系統(tǒng)的成本不僅反映了高端 GPU 的包含，還反映了大量 CPU、內(nèi)存和存儲(chǔ)資源。例如，DGX A100 具有 1TB 的系統(tǒng)內(nèi)存和 15TB 的 Gen4 NVMe 內(nèi)部存儲(chǔ)。
基礎(chǔ)設(shè)施：考慮冷卻系統(tǒng)和專用電路，這會(huì)增加數(shù)千美元的初始成本。高性能 GPU 會(huì)產(chǎn)生大量熱量，需要有效的冷卻解決方案才能高效運(yùn)行。先進(jìn)的冷卻系統(tǒng)（無論是風(fēng)冷還是液冷）都是必不可少的，并且會(huì)大大增加初始安裝成本。
維護(hù)：服務(wù)器需要定期維護(hù)，包括清潔、硬件刷新和軟件更新，這些維護(hù)可能非常耗時(shí)，并且需要 IT 專業(yè)知識(shí)。這些維護(hù)任務(wù)對(duì)于確保服務(wù)器的最佳性能和使用壽命至關(guān)重要。
總擁有成本 (TCO)：計(jì)算服務(wù)器生命周期內(nèi)的硬件、基礎(chǔ)設(shè)施、維護(hù)、電力、冷卻和空間成本，以獲得完整的信息。
2、云計(jì)算
無前期成本：云的即用即付模式消除了最初的硬件和基礎(chǔ)設(shè)施負(fù)擔(dān)，這使其對(duì)于短期項(xiàng)目或資源需求波動(dòng)的項(xiàng)目具有吸引力。
這對(duì)于短期項(xiàng)目或資源需求波動(dòng)的項(xiàng)目尤其有吸引力，因?yàn)樗试S公司根據(jù)當(dāng)前需求增加或減少資源，而無需承擔(dān)長期開支。
可變成本：用戶根據(jù)資源使用情況付費(fèi)，包括 GPU 類型、內(nèi)存大小和計(jì)算小時(shí)數(shù)。雖然成本最低為每小時(shí)幾美分，但大量培訓(xùn)可能會(huì)增加成本。
維護(hù)成本低：云模式還將部分維護(hù)和管理負(fù)擔(dān)轉(zhuǎn)移給云服務(wù)提供商，包括定期更新和系統(tǒng)維護(hù)。這可以進(jìn)一步減少對(duì)內(nèi)部 IT 專業(yè)知識(shí)的需求，并允許組織將更多精力放在核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域，而不是 IT 基礎(chǔ)設(shè)施管理上。
雖然這些都很棒，但在選擇云提供商時(shí)還需要考慮其他技術(shù)因素。以下是其中一些：
虛擬化：云提供商通常采用服務(wù)器虛擬化來最大限度地提高物理硬件的效率。該技術(shù)允許多臺(tái)虛擬機(jī) (VM) 在一臺(tái)物理服務(wù)器上運(yùn)行，每臺(tái)虛擬機(jī)都是獨(dú)立的，并運(yùn)行自己的操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序。
但是，這種共享資源模型可能會(huì)影響性能，尤其是與使用專用服務(wù)器相比。虛擬化環(huán)境可能會(huì)因“吵鬧鄰居”效應(yīng)而出現(xiàn)性能不穩(wěn)定的情況，即同一物理服務(wù)器上的其他虛擬機(jī)會(huì)消耗不成比例的資源（CPU 周期、內(nèi)存、磁盤 I/O、網(wǎng)絡(luò)帶寬），從而影響相鄰虛擬機(jī)的性能。
了解提供商虛擬化技術(shù)的具體細(xì)節(jié)以及他們?nèi)绾喂芾碣Y源分配至關(guān)重要。提供商通常提供不同類型的云服務(wù)模型，例如公共云、私有云和混合云，每種模型的資源隔離、性能和成本級(jí)別各不相同。
例如，一些云提供商可能會(huì)使用 VMware 或 Hyper-V 等技術(shù)進(jìn)行虛擬化，這些技術(shù)包括旨在最大程度減少資源爭用影響的功能。其他提供商可能會(huì)在公共云中為性能敏感型應(yīng)用程序提供專用實(shí)例或物理隔離的硬件。了解這些詳細(xì)信息可以幫助用戶根據(jù)其性能要求和預(yù)算限制選擇正確的服務(wù)類型。
網(wǎng)絡(luò)：在云計(jì)算環(huán)境中，特別是用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型等數(shù)據(jù)密集型任務(wù)的環(huán)境中，互聯(lián)網(wǎng)連接的速度和可靠性是可顯著影響這些過程的有效性和效率的關(guān)鍵因素。
互聯(lián)網(wǎng)速度慢或不穩(wěn)定會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸延遲，從而延長模型的訓(xùn)練時(shí)間，尤其是在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)。這是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)通常需要在云端傳輸大量數(shù)據(jù)。如果無法快速上傳、訪問或下載數(shù)據(jù)，則可能會(huì)阻礙整個(gè)訓(xùn)練過程。
高帶寬互聯(lián)網(wǎng)連接對(duì)于緩解這些問題至關(guān)重要。對(duì)于那些嚴(yán)重依賴云服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的企業(yè)來說，投資強(qiáng)大的互聯(lián)網(wǎng)連接甚至專線對(duì)于最大限度地提高運(yùn)營效率和模型性能至關(guān)重要。
對(duì)強(qiáng)大互聯(lián)網(wǎng)連接的依賴凸顯了在部署基于云的人工智能和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)時(shí)需要仔細(xì)規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，尤其是對(duì)于需要實(shí)時(shí)處理或大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用程序。
二、可擴(kuò)展性和靈活性
1、裸金屬服務(wù)器
擴(kuò)展：擴(kuò)展硬件服務(wù)器可能是一個(gè)繁瑣且昂貴的過程。添加額外的硬件需要仔細(xì)規(guī)劃、集成和配置。添加額外的硬件并不像看起來那么簡單——它需要大量的規(guī)劃、集成和配置。
規(guī)劃：擴(kuò)展服務(wù)器容量通常需要評(píng)估當(dāng)前和未來的需求，以確保新硬件能夠充分滿足預(yù)計(jì)的需求。此規(guī)劃階段可能包括對(duì)電力需求、空間、冷卻能力和預(yù)算分配的評(píng)估。
集成：在現(xiàn)有系統(tǒng)中添加新硬件時(shí)，必須考慮與現(xiàn)有組件的兼容性。這可能涉及固件更新，確保新硬件與現(xiàn)有操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序兼容，有時(shí)甚至還要更改網(wǎng)絡(luò)配置。
配置：新硬件安裝完成后，必須進(jìn)行正確配置。這包括設(shè)置系統(tǒng)參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)置以及安裝或更新軟件。配置通常還需要進(jìn)行大量測(cè)試，以確保新硬件與現(xiàn)有系統(tǒng)順利集成，不會(huì)造成中斷。
縮小規(guī)模：縮小閑置硬件的規(guī)模會(huì)成為一項(xiàng)財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)。縮小服務(wù)器規(guī)模通常需要虧本出售組件。縮小服務(wù)器硬件規(guī)模不僅僅是一項(xiàng)后勤挑戰(zhàn)，還涉及可能影響組織技術(shù)預(yù)算的財(cái)務(wù)考慮。
折舊：服務(wù)器等硬件組件通常會(huì)隨時(shí)間而貶值。技術(shù)進(jìn)步日新月異，舊型號(hào)很快就會(huì)過時(shí)或不再受歡迎，從而大幅降低其市場(chǎng)價(jià)值。
轉(zhuǎn)售市場(chǎng)：二手 IT 設(shè)備市場(chǎng)波動(dòng)很大。供需、新技術(shù)的發(fā)布以及設(shè)備狀況等因素在決定轉(zhuǎn)售價(jià)值方面都發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通常，公司可以預(yù)期以比原始購買價(jià)高出很多的價(jià)格出售二手硬件。
物流和成本：退役、準(zhǔn)備和銷售舊硬件的過程也會(huì)產(chǎn)生成本。這包括安全移除和準(zhǔn)備待售設(shè)備所涉及的勞動(dòng)力，以及與存儲(chǔ)和運(yùn)輸相關(guān)的潛在成本。
環(huán)境考慮：公司還必須考慮處理舊硬件對(duì)環(huán)境的影響。適當(dāng)?shù)奶幚砜赡苄枰厥栈蚍拢@可能會(huì)進(jìn)一步增加成本，但這對(duì)于最大限度地減少環(huán)境影響至關(guān)重要。
有限的資源池：服務(wù)器上有限的硬件選項(xiàng)會(huì)限制其能夠有效處理的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目類型。擴(kuò)展功能需要徹底改造硬件。
2、云計(jì)算
動(dòng)態(tài)擴(kuò)展：云計(jì)算的這一功能允許用戶根據(jù)項(xiàng)目的當(dāng)前需求調(diào)整 GPU、內(nèi)存和存儲(chǔ)等計(jì)算資源。擴(kuò)展通常可以通過云平臺(tái)上的簡單用戶界面進(jìn)行管理。此功能可確保資源不被浪費(fèi)，因?yàn)橛脩艨梢栽谛枨蟮兔云陂g縮減規(guī)模，在高峰期擴(kuò)大規(guī)模，從而優(yōu)化成本和效率。
彈性：云計(jì)算提供了訪問大量資源的能力，這對(duì)于按需處理更大或更復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)至關(guān)重要。這對(duì)于可能具有不斷變化的需求的研發(fā)項(xiàng)目尤其有益。彈性確保項(xiàng)目可以適當(dāng)擴(kuò)展，而無需在物理基礎(chǔ)設(shè)施上進(jìn)行前期投資。
硬件靈活性：云允許用戶選擇最適合其項(xiàng)目要求的特定類型的硬件。例如，某些深度學(xué)習(xí)任務(wù)可能從具有高帶寬內(nèi)存的 GPU 中受益更多，例如配備 NVIDIA Tensor Cores 的 GPU，而其他任務(wù)可能需要更多的原始處理能力或特定類型的 CPU。這種靈活性有助于優(yōu)化性能和成本，因?yàn)橛脩艨梢愿鶕?jù)應(yīng)用程序的需求定制硬件，而不會(huì)被鎖定在一種配置中。
三、性能和效率
1、裸金屬服務(wù)器
硬件選擇：組織可以完全控制硬件選擇，這對(duì)于本地服務(wù)器來說是一個(gè)顯著的優(yōu)勢(shì)。他們可以選擇特定的 GPU、平衡內(nèi)存帶寬并優(yōu)化存儲(chǔ)性能，以最大限度地提高特定任務(wù)的效率。這種定制可以帶來更適合特定深度學(xué)習(xí)操作的高效系統(tǒng)。
潛在的過時(shí)性： GPU 技術(shù)的快速發(fā)展可能會(huì)使服務(wù)器過時(shí)。GPU 技術(shù)的創(chuàng)新步伐很快，NVIDIA 和 AMD 等主要制造商經(jīng)常發(fā)布新型號(hào)，在處理能力、能源效率和功能（如增強(qiáng)的 AI 驅(qū)動(dòng)功能）方面提供顯著改進(jìn)。每一代 GPU 都會(huì)帶來顯著的性能增強(qiáng)，這可能會(huì)使以前的型號(hào)效率降低或不適合尖端應(yīng)用程序。
2、云計(jì)算：
尖端硬件：云提供商通常會(huì)維護(hù)最新的硬件配置，并頻繁更新其 GPU 產(chǎn)品。這種設(shè)置可確保用戶能夠使用最先進(jìn)的硬件，而無需持續(xù)投資新技術(shù)。這對(duì)于部署需要最新計(jì)算能力的最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型尤其有益。
優(yōu)化的軟件堆棧：許多云提供商使用最新版本的深度學(xué)習(xí)框架和庫（例如 TensorFlow、PyTorch 和 cuDNN）來優(yōu)化其環(huán)境。這種優(yōu)化旨在最大限度地提高可用硬件的性能，提高效率并可能減少配置和維護(hù)所需的時(shí)間和精力。
共享資源：雖然云計(jì)算提供了可擴(kuò)展性和對(duì)頂級(jí)硬件的訪問，但由于資源的共享性質(zhì)，性能可能會(huì)波動(dòng)。了解云提供商的資源分配政策（專用實(shí)例與共享實(shí)例）的細(xì)節(jié)至關(guān)重要。此外，諸如競(jìng)價(jià)實(shí)例之類的節(jié)省成本的選項(xiàng)可能會(huì)帶來經(jīng)濟(jì)效益，但它們也存在中斷的風(fēng)險(xiǎn)，這可能會(huì)影響長期運(yùn)行的深度學(xué)習(xí)任務(wù)。
四、安全和數(shù)據(jù)隱私
1、裸金屬服務(wù)器
更好的控制：用戶完全控制物理安全措施和數(shù)據(jù)訪問協(xié)議。這對(duì)于高度敏感的項(xiàng)目或具有嚴(yán)格監(jiān)管合規(guī)要求的項(xiàng)目至關(guān)重要。
管理負(fù)擔(dān)：維護(hù)強(qiáng)大的安全措施需要持續(xù)的努力，包括軟件修補(bǔ)、漏洞管理和用戶訪問控制。
2、云計(jì)算
共擔(dān)責(zé)任模式：安全是提供商和用戶的共同責(zé)任。提供商負(fù)責(zé)保護(hù)其基礎(chǔ)設(shè)施，而用戶負(fù)責(zé)保護(hù)云環(huán)境中的數(shù)據(jù)和配置。
合規(guī)性認(rèn)證：許多云提供商提供與特定行業(yè)相關(guān)的合規(guī)性認(rèn)證（例如，醫(yī)療保健行業(yè)的 HIPAA）。這些認(rèn)證讓您在處理敏感數(shù)據(jù)時(shí)高枕無憂。
潛在的供應(yīng)商鎖定：在云提供商之間遷移數(shù)據(jù)和工作負(fù)載可能很復(fù)雜，從而導(dǎo)致對(duì)供應(yīng)商鎖定的擔(dān)憂。
對(duì)于深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施而言，選擇服務(wù)器還是云計(jì)算取決于幾個(gè)因素。考慮項(xiàng)目在預(yù)算、可擴(kuò)展性、性能要求和安全問題方面的具體需求。
對(duì)于前期成本有限且資源需求波動(dòng)的預(yù)算敏感型項(xiàng)目來說，云計(jì)算可能是理想的選擇。
對(duì)于需要完全控制硬件和安全的項(xiàng)目來說，服務(wù)器可能是更好的選擇。
對(duì)于需求不斷變化的研究項(xiàng)目，云的可擴(kuò)展性和彈性具有顯著的優(yōu)勢(shì)。
五、捷智算平臺(tái)如何支持深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目？
捷智算平臺(tái)旨在滿足深度學(xué)習(xí)在效率和成本效益方面的苛刻要求。讓我們更深入地了解該平臺(tái)的特色屬性：
1、優(yōu)化 GPU 利用率：除了提供對(duì)稀缺 GPU 資源的訪問之外，捷智算平臺(tái) 還讓用戶能夠利用分布在廣泛的全球網(wǎng)絡(luò)中的以前未開發(fā)的計(jì)算資源。這意味著當(dāng)您租用 GPU 小時(shí)時(shí)，您可以依靠距離您較近的硬件，從而消除延遲并增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)能力。
2、靈活的定價(jià)：考慮到用戶對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的多樣化需求，我們提供具有競(jìng)爭力且靈活的定價(jià)策略。無論您是偶爾涉足機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的個(gè)人研究人員，還是計(jì)算需求持續(xù)較高的大型企業(yè)，定價(jià)模型都是量身定制的，以確保根據(jù)您的消費(fèi)量收費(fèi)。
3、支持領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)框架：捷智算平臺(tái) 緊跟深度學(xué)習(xí)趨勢(shì)，并與以下流行框架兼容：TensorFlow，這可確保過渡或集成到您已建立的工作流程盡可能順利。
4、安全性：在數(shù)據(jù)泄露日益普遍的時(shí)代，我們非常重視數(shù)據(jù)的完整性和安全性。該平臺(tái)實(shí)施嚴(yán)格的安全協(xié)議，確保用戶的數(shù)據(jù)不受攻擊。
最終，選擇基于 GPU 的云計(jì)算還是購買專用深度學(xué)習(xí)服務(wù)器取決于項(xiàng)目的具體需求。購買專用 GPU 可能會(huì)產(chǎn)生高昂的成本，但隨著項(xiàng)目持續(xù)時(shí)間的增加，從長遠(yuǎn)來看，它可能具有成本效益。
六、關(guān)于捷智算平臺(tái)
捷智算是一個(gè)面向所有人的更公平的云計(jì)算平臺(tái)。它通過利用閑置數(shù)據(jù)中心硬件上全球未充分利用的計(jì)算來提供對(duì)分布式資源的訪問。它允許用戶在世界上第一個(gè)民主化的云平臺(tái)上部署虛擬機(jī)，以最優(yōu)惠的價(jià)格在理想的位置找到最佳資源。
捷智算平臺(tái) 旨在通過提供更可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)計(jì)算模型，并授權(quán)企業(yè)和個(gè)人將未使用的資源貨幣化，實(shí)現(xiàn)公共云的民主化。
我們的平臺(tái)允許組織和開發(fā)人員根據(jù)需求進(jìn)行部署、運(yùn)行和擴(kuò)展，而不受集中式云環(huán)境的限制。因此，我們通過簡化客戶對(duì)更廣泛的高性能計(jì)算和邊緣分布式資源池的訪問，為客戶實(shí)現(xiàn)了顯著的可用性、接近性和成本效益。
