Hoe haal je het meeste uit GPU's voor Machine Learning-toepassingen?
GPU's waren ooit alleen bekend in de wereld van grafisch-intensieve games en videostreaming, maar tegenwoordig zijn ze onmisbaar voor machine learning (ML). Dankzij hun vermogen om meerdere berekeningen tegelijk uit te voeren, versnellen GPU's de verwerking van ML-workloads aanzienlijk, waardoor ze ideaal zijn voor toepassingen op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI). Dit komt omdat de Single Instruction Multiple Datastream-architectuur van een GPU het mogelijk maakt om complexe taken op te splitsen in kleinere eenheden. Als gevolg hiervan geven bedrijven die AI- en ML-initiatieven willen ontwikkelen, steeds meer prioriteit aan GPU's boven CPU's. Dit geldt met name voor Large Language Models (LLM's) en generatieve AI-toepassingen.
Goedkopere CPU's werken goed voor machine learning-taken die geen parallelle verwerking nodig hebben, zoals natuurlijke taalverwerking (NLP), sommige deep learning-algoritmen en AI-toepassingen zoals telemetrie, netwerkroutering, sentimentanalyse, beslissingsbomen, het opschonen van datasets en foutdetectie. Ze gaan ook efficiënt om met objectdetectie in medische scans of digitale beelden. GPU's zijn echter essentieel voor complexere AI- en machine learning-taken, juist omdat ze het mogelijk maken om duizenden berekeningen tegelijk uit te voeren, waardoor ze onmisbaar zijn voor de meest veeleisende workloads.
Toolsets en frameworks voor ML-workloads
Naarmate de vraag naar generatieve AI groeit, realiseren bedrijven zich dat het configureren van GPU-stacks en het ontwikkelen op GPU's gespecialiseerde vaardigheden vereist die steeds moeilijker te vinden zijn. Tools zoals Nvidia's CUDA-framework zijn baanbrekend geweest voor onderzoekers en datawetenschappers op GPU-geoptimaliseerde deep learning-frameworks zoals PyTorch en TensorFlow. Deze toolsets en frameworks maken het voor ontwikkelaars eenvoudiger om ML-workloads en high-performance codering te beheren.
On-premise GPU's versus cloud-GPU's
Bij de keuze tussen on-premises en cloudgebaseerde GPU-implementaties moeten bedrijven duidelijk zijn over de AI- en ML-behoeften. On-premises GPU's vereisen aanzienlijke kapitaalinvesteringen voor de aanschaf en het onderhoud van hardware, om nog maar te zwijgen van de stroombehoefte van hardware met een hogere capaciteit.
Cloudgebaseerde GPU's daarentegen bieden een pay-as-you-go-model, waardoor organisaties hun GPU-gebruik flexibel kunnen schalen. Cloudproviders bieden ook ondersteuning en zorgen ervoor dat ontwikkelaars toegang hebben tot de nieuwste technologie. Een hybride aanpak, waarbij zowel on-premises als cloud-GPU's worden gebruikt, kan bedrijven helpen hun uitgaven in evenwicht te brengen met behoud van flexibiliteit en schaalbaarheid.
Optimaliseren voor Machine Learning-workloads
Werken met GPU's kan een uitdaging zijn, zowel op het gebied van configuratie als app-ontwikkeling. Bedrijven die kiezen voor on-premises implementaties kunnen productiviteitsverlies ervaren omdat ontwikkelaars repetitieve procedures moeten uitvoeren om de omgeving voor te bereiden. Dit omvat het installeren en configureren van bijvoorbeeld CUDA-stuurprogramma's, CUDA-toolkit en deep learning-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch, evenals tools zoals JupyterLab om code uit te voeren en te testen en Docker om GPU-toepassingen in containers uit te voeren.
Door ontwikkelaars te voorzien van kant-en-klare, vooraf geconfigureerde infrastructuur en een cloudgebaseerde GPU-stack, kunnen bedrijven en ontwikkelaars hun productiviteit verhogen. Ontwikkelaars kunnen zich dan concentreren op waardevol werk in plaats van standaardtaken. Een cloud GPU-strategie biedt ook de flexibiliteit om de juiste GPU voor elke use case te implementeren, waardoor de efficiëntie wordt verhoogd zonder gebonden te zijn aan specifieke hardware.
Door samen te werken met een GPU-provider in de cloud, hebben bedrijven altijd toegang tot de nieuwste GPU-technologie. Hierdoor kunnen data science-teams zich richten op bedrijfsgedreven activiteiten in plaats van het onderhouden van (verouderde) hardware.
Lees meer
