Máquina virtual GPU: qué es y quién la necesita realmente

Una máquina virtual con GPU (máquina virtual con GPU) es una computadora completamente Linux en la nube que tiene acceso a una GPU. Una máquina virtual con GPU tiene acceso directo o particionado a una unidad de procesamiento gráfico (GPU) física, lo que permite un rendimiento más rápido en las cargas de trabajo de procesamiento paralelo. La GPU, o unidad de procesamiento de gráficos, es esencial tanto para las tareas que requieren un uso intensivo de gráficos como de computación, por lo que las máquinas virtuales con GPU son ideales para cargas de trabajo exigentes, como el entrenamiento de la IA y la computación de alto rendimiento, especialmente cuando se combinan con recursos flexibles de GPU en la nube de HiveCompute..

En Compute with Hivenet, una máquina virtual con GPU es la opción de «control total del sistema operativo». Es la elección correcta cuando quieres un entorno con forma de servidor y no quieres superar los límites del tiempo de ejecución de un contenedor. Si quieres la actualización del producto que introdujo las máquinas virtuales en Compute, empieza por aquí: Compute ahora admite máquinas virtuales (VM).

Qué es una máquina virtual con GPU, en inglés sencillo

Piense en una máquina virtual con GPU como «su propia caja Linux, con una GPU conectada».

Obtienes un sistema operativo al que puedes darle forma. Puede instalar paquetes, ejecutar servicios en segundo plano, configurar las herramientas de la manera que desee y mantener el estado del sistema cada vez que se reinicia. Esto hace que te resulte familiar si ya has usado máquinas virtuales en la nube.

La parte «GPU» significa que sus programas pueden utilizar la aceleración de la GPU para las cargas de trabajo que se benefician de ella, como el entrenamiento de modelos, el ajuste fino, la inferencia rápida, el renderizado, la carga de trabajo de la IA, la inteligencia artificial y las tareas de ciencia de datos, así como parte del procesamiento de datos, lo que refleja la función más amplia de Las GPU en las cargas de trabajo de IA y computación modernas.. Por ejemplo, la IA generativa puede usar máquinas virtuales de GPU para crear imágenes detalladas y realistas a partir de instrucciones de texto.

Las máquinas virtuales con GPU aprovechan miles de núcleos de GPU especializados para un procesamiento masivo en paralelo, a diferencia de las máquinas virtuales estándar que dependen de la CPU del host. Los recursos de la GPU pueden dividirse y compartirse entre varias máquinas virtuales o asignarse a una sola máquina virtual para gestionar cargas de trabajo exigentes.

Si no necesitas un control a nivel del sistema operativo, una instancia de contenedor suele ser una forma más sencilla de ejecutar el trabajo de la GPU. Este selector es la forma más rápida de decidir: VM o contenedor: cómo elegir en 60 segundos.

Quién debe usar una máquina virtual con GPU

La mayoría de las personas no necesitan una máquina virtual con GPU solo porque existe. La necesita debido a la forma de su flujo de trabajo y a su demanda específica. Estos son los casos en los que una máquina virtual con GPU se gana el sustento, especialmente para los desarrolladores que buscan computación en nube con GPU rentable con Hivenet..

Necesita un control total del sistema operativo para su flujo de trabajo. Si sigue queriendo usar sudo, paquetes de sistemas, servicios de sistema o ajustes de bajo nivel, una máquina virtual ahorra tiempo. Si te suena familiar, vale la pena leer rápidamente esta guía de migración: Cuándo vale la pena cambiar de una instancia de contenedor a una VM.

Quieres ejecutar Docker de la forma habitual. Si tu pila se basa en Docker y Docker Compose, una máquina virtual es la opción más limpia, ya que puedes instalar Docker una vez y usarlo como lo harías en cualquier otro servidor. Esta es la descripción general del blog: Ejecute Docker de la forma habitual en una máquina virtual de procesamiento. Si quieres las instrucciones paso a paso, usa el tutorial de documentación: Cómo instalar Docker en una máquina virtual de procesamiento.

Estás ejecutando un servicio de larga duración en las GPU. Si hospedas una API de inferencia, una interfaz de usuario de demostración o un programa de trabajo persistente, una máquina virtual suele parecer más natural que introducir todo en un modelo de contenedor. Las máquinas virtuales con GPU también son adecuadas para servidores que necesitan cumplir con los requisitos de escalado bajo demanda, lo que te permite ajustar los recursos a medida que aumenta tu carga de trabajo.

Estás haciendo una evaluación comparativa y te importa la repetibilidad. Cuando quieres «la misma forma de máquina, el mismo sistema operativo, las mismas herramientas y los mismos resultados», una máquina virtual es una base estable para las comparaciones. No eliminará mágicamente todas las variables, pero elimina mucha fricción. Es posible que algunos usuarios necesiten varias GPU para realizar tareas exigentes de entrenamiento de la IA, por lo que es importante tenerlo en cuenta a la hora de planificar los puntos de referencia.

Quieres límites de aislamiento más estrictos. Los contenedores pueden ser la herramienta adecuada, pero una máquina virtual ofrece un modelo mental más sólido de «máquina separada», que algunos equipos prefieren por la gestión de riesgos y la comodidad de varios usuarios.

Al usar máquinas virtuales con GPU, los usuarios deben tener en cuenta la cantidad de GPU necesarias para su carga de trabajo al seleccionar el tamaño de una máquina virtual. Esto es especialmente importante para escalar las cargas de trabajo entre servidores o para soportar tareas complejas de análisis de datos e inteligencia artificial.

Si tu motivación es «todavía no estoy seguro de lo que voy a necesitar», un contenedor suele ser el mejor punto de partida. Puedes cambiarlo más adelante cuando la necesidad sea real.

Quién puede omitir una máquina virtual con GPU

Gran parte del trabajo exitoso de IA no necesita una máquina virtual.

Omita una máquina virtual con GPU si ejecuta una sola carga de trabajo que cabe perfectamente en un contenedor, especialmente si desea una configuración rápida e inicios repetibles. Sáltala si estás haciendo experimentos cortos y no quieres administrar un sistema operativo. Sáltelo si lo que más le molesta es «solo quiero que funcione un servidor modelo», porque ahí es donde las instancias de contenedores suelen resultar más fáciles.

Si actualmente estás satisfecho con los contenedores y no estás bloqueado, no te muevas. Las nuevas opciones son útiles, pero no son gratuitas.

Cómo elegir el tamaño de una máquina virtual con GPU sin pensarlo demasiado

La gente se obsesiona primero con el recuento de GPU. El punto de partida más práctico suele ser la memoria.

Los tamaños de las máquinas virtuales de GPU están optimizados para cargas de trabajo específicas, incluidas las tareas de procesamiento intensivo, gráficos y visualización. Los usuarios pueden seleccionar entre varios tamaños de máquinas virtuales clasificados en diferentes familias y tipos, cada uno optimizado para fines específicos. Estos tamaños de máquinas virtuales siguen convenciones de nomenclatura específicas que indican diferentes características y especificaciones, lo que ayuda a los usuarios a identificar la que mejor se adapta a sus necesidades. Se pueden usar máquinas virtuales de GPU de diferentes tamaños para equilibrar el rendimiento y el costo en función de los requisitos del usuario, y elegir el tamaño correcto puede afectar significativamente a la eficiencia de las tareas de inferencia y entrenamiento de la IA. Las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de la IA a gran escala, así como las tareas de ingeniería asistida por ordenador, como la CFD, se benefician al seleccionar el tamaño de máquina virtual adecuado, tanto si se utilizan cargas de trabajo personalizadas como sirviendo Llama 3.1-8B en Compute.. Los usuarios pueden encontrar información detallada sobre los tamaños y las especificaciones de las máquinas virtuales en la documentación vinculada.

La VRAM es lo más importante para el ajuste y el rendimiento del modelo. Si el modelo no cabe en la VRAM, todo se vuelve más lento y desordenado. La RAM del sistema es importante cuando la carga de trabajo necesita grandes conjuntos de datos en memoria, lotes más grandes o un preprocesamiento más pesado. La CPU es importante cuando trabajas mucho fuera de la GPU.

Si no está seguro, comience con algo más pequeño, valide el flujo de trabajo y, a continuación, amplíe. Por lo general, resulta más económico dedicar una sola ejecución a aprender que pagar por una máquina virtual grande mientras se depuran los aspectos básicos.

Para conocer las opciones de GPU actuales y saber qué es lo mejor para ellas, usa: Tipos de GPU. Para una visión centrada en los costos, esta publicación está diseñada con ese propósito: Precios de máquinas virtuales con GPU en la nube: lo que realmente estás pagando.

Seguridad y protección de datos en máquinas virtuales de GPU

Necesita una seguridad y una protección de datos sólidas cuando ejecuta cargas de trabajo de IA en máquinas virtuales con GPU. Estos entornos suelen procesar información confidencial, desde conjuntos de datos propietarios hasta modelos complejos de aprendizaje automático. Esto convierte la integridad y la confidencialidad de los datos en su máxima prioridad.

Tecnologías como la vGPU de NVIDIA permiten que varias máquinas virtuales compartan de forma segura una sola GPU física. Obtiene un rendimiento casi nativo y una latencia mínima para la informática de alto rendimiento y la infraestructura de escritorios virtuales. Este enfoque le ayuda a maximizar los recursos de la GPU y, al mismo tiempo, a mantener un fuerte aislamiento entre las cargas de trabajo. Esto es especialmente importante para las tareas de entrenamiento, inferencia y computación científica de la IA.

Los proveedores de nube como Google Cloud ofrecen varias instancias de GPU con GPU de NVIDIA y GPU de AMD. Están diseñadas para soportar cargas de trabajo exigentes, como el aprendizaje profundo, el análisis de datos y la IA generativa. Las instancias de GPU se crean teniendo en cuenta la protección de los datos y el cumplimiento normativo. Esto significa que sus estaciones de trabajo virtuales y las cargas de trabajo con uso intensivo de computación (como el desarrollo de juegos, la investigación médica y la dinámica de fluidos computacional) pueden funcionar de manera segura y eficiente.

Proteger el hardware de la GPU y los datos que procesa implica algo más que la infraestructura. Tú y tu equipo deben implementar las mejores prácticas para el control de acceso, el cifrado de datos y las auditorías de seguridad periódicas. Con las API y los recursos de soporte, puede crear una infraestructura de IA que proteja grandes conjuntos de datos y cumpla con los requisitos de cumplimiento. Esto se aplica tanto si se ocupa de las operaciones empresariales como de la investigación.

Los centros de datos que alojan máquinas virtuales con GPU deben seguir estrictos estándares de seguridad. Administran el ancho de banda de la red y el procesamiento de datos para evitar el acceso no autorizado y garantizar la integridad de la carga de trabajo, de forma similar a la diligencia debida que se debe aplicar cuando elegir un proveedor de procesamiento distribuido.. El software de nivel empresarial para estaciones de trabajo virtuales con tecnología NVIDIA RTX mejora aún más la seguridad. Proporciona un rendimiento óptimo para cargas de trabajo con uso intensivo de recursos informáticos y, al mismo tiempo, protege los datos confidenciales.

Los casos de uso de la IA se están expandiendo y se están volviendo más integrales para las operaciones empresariales. Esto significa que la necesidad de máquinas virtuales con GPU seguras y una infraestructura de IA resiliente sigue aumentando, incluso para las pequeñas y medianas empresas que desean aprovechar Tendencias de la IA mediante la computación de GPU en la nube.. Los fabricantes de hardware como NVIDIA actualizan continuamente el hardware y el software de sus GPU para hacer frente a los nuevos desafíos de seguridad. Esto garantiza que puedas escalar con confianza tus cargas de trabajo de IA en la nube, con el respaldo de un creciente ecosistema de Los proveedores de GPU están pasando de la minería a las cargas de trabajo de IA..

Cuando prioriza la seguridad y la protección de datos en cada capa, desde la máquina virtual hasta el centro de datos, puede centrarse en crear e implementar soluciones de IA potentes. Sabrá que sus datos, modelos y operaciones están protegidos contra las amenazas cambiantes.

Preguntas frecuentes

¿Necesito siempre una máquina virtual con GPU para la IA?

No. Necesitas una GPU cuando la carga de trabajo se beneficia de ella. Necesitas una máquina virtual cuando el flujo de trabajo necesita un control a nivel del sistema operativo. Se trata de decisiones independientes. Si quieres una guía práctica sobre cómo «VM o contenedor para ML», usa: Máquina virtual frente a contenedor para aprendizaje automático.

¿Puedo ejecutar una aplicación web desde una máquina virtual con GPU?

Sí, pero planifica cómo quieres acceder a él. Algunas personas usan una URL de navegador (HTTPS). Otras lo mantienen privado mediante el reenvío de puertos SSH. Este explicativo mapea las opciones en un lenguaje sencillo: SSH, HTTPS, TCP, UDP: cómo exponer un servicio desde una máquina virtual de procesamiento. El tutorial de documentación incluye los pasos concretos: [[Enlace a la documentación: Exponer un servicio desde una máquina virtual de procesamiento: SSH, HTTPS, TCP y UDP]].

¿Conservaré mis cambios si detengo la máquina virtual?

Eso depende de las reglas del ciclo de vida y de cómo almacene los datos importantes. No adivine. Usa este explicador: ¿Guarda una máquina virtual mis cambios? Explicación de la persistencia en la computación y la página de documentos para ver el comportamiento exacto: Iniciar, detener y terminar instancias.

Prueba Compute

Si su flujo de trabajo necesita un servidor Linux real con una GPU conectada, una máquina virtual es la opción más sencilla. Empieza con algo pequeño, consigue un funcionamiento limpio y escala cuando esté realizando un trabajo útil.

‍