Máquina virtual GPU: o que é e quem realmente precisa de uma

Uma máquina virtual de GPU (GPU VM) é um computador Linux completo na nuvem que tem acesso a uma GPU. Uma VM de GPU tem acesso direto ou particionado a uma Unidade de Processamento Gráfico (GPU) física, permitindo um desempenho mais rápido em cargas de trabalho de processamento paralelo. A GPU, ou unidade de processamento gráfico, é essencial para tarefas intensivas em gráficos e computação, tornando as VMs de GPU ideais para cargas de trabalho exigentes, como treinamento em IA e computação de alto desempenho, especialmente quando combinadas com recursos flexíveis de GPU em nuvem da HiveCompute..

No Compute with Hivenet, uma GPU VM é a opção de “controle total do sistema operacional”. É a escolha certa quando você quer um ambiente em formato de servidor e não quer superar os limites do tempo de execução de um contêiner. Se você quiser a atualização do produto que introduziu as VMs na computação, comece aqui: A computação agora oferece suporte a máquinas virtuais (VMs).

O que é uma GPU VM, em inglês simples

Pense em uma GPU VM como “sua própria caixa Linux, com uma GPU conectada”.

Você obtém um sistema operacional que você pode moldar. Você pode instalar pacotes, executar serviços em segundo plano, configurar ferramentas da maneira que quiser e manter o estado no nível do sistema durante as reinicializações. Isso faz com que pareça familiar se você já usou VMs na nuvem antes.

A parte “GPU” significa que seus programas podem usar a aceleração de GPU para cargas de trabalho que se beneficiam dela, como treinamento de modelos, ajuste fino, inferência rápida, renderização, carga de trabalho de IA, inteligência artificial e tarefas de ciência de dados, bem como alguns processamentos de dados, refletindo o papel mais amplo do GPUs em cargas de trabalho modernas de computação e IA.. Por exemplo, a IA generativa pode usar VMs de GPU para criar imagens detalhadas e realistas a partir de solicitações de texto.

As VMs de GPU utilizam milhares de núcleos de GPU especializados para processamento paralelo massivo, ao contrário das VMs padrão que dependem da CPU do host. Os recursos da GPU podem ser divididos e compartilhados em várias máquinas virtuais ou alocados em uma única VM para lidar com cargas de trabalho exigentes.

Se você não precisa de controle no nível do sistema operacional, uma instância de contêiner geralmente é uma maneira mais simples de executar o trabalho com a GPU. Esse seletor é a maneira mais rápida de decidir: VM ou contêiner: como escolher em 60 segundos.

Quem deve usar uma GPU VM

A maioria das pessoas não precisa de uma GPU VM só porque ela existe. Você precisa dele devido à forma do seu fluxo de trabalho e à sua demanda específica. Esses são os casos em que uma VM de GPU ganha seu sustento, especialmente para desenvolvedores que procuram computação em nuvem de GPU econômica com Hivenet..

Você precisa de controle total do sistema operacional para seu fluxo de trabalho. Se você continuar querendo sudo, pacotes de sistema, serviços do sistema ou ajustes de baixo nível, uma VM economiza tempo. Se isso soa familiar, vale a pena ler rapidamente este guia de migração: Quando vale a pena mudar de uma instância de contêiner para uma VM.

Você deseja executar o Docker da maneira normal. Se sua pilha for construída em torno do Docker e do Docker Compose, uma VM é a opção mais limpa, pois você pode instalar o Docker uma vez e usá-lo como faria em qualquer outro servidor. Aqui está a visão geral do blog: Execute o Docker da maneira normal em uma VM de computação. Se você quiser as instruções passo a passo, use o tutorial de documentos: Como instalar o Docker em uma VM de computação.

Você está executando um serviço de longa duração em GPUs. Se você está hospedando uma API de inferência, uma interface de usuário de demonstração ou um trabalhador persistente, uma VM geralmente parece mais natural do que forçar tudo a um modelo de contêiner. As VMs de GPU também são adequadas para servidores que precisam atender aos requisitos de escalabilidade sob demanda, permitindo que você ajuste os recursos à medida que sua carga de trabalho cresce.

Você está comparando e se preocupa com a repetibilidade. Quando você quer “mesmo formato de máquina, mesmo sistema operacional, mesmas ferramentas, mesmos resultados”, uma VM é uma base estável para comparações. Ele não removerá magicamente todas as variáveis, mas remove muito atrito. Alguns usuários podem precisar de várias GPUs para tarefas exigentes de treinamento de IA, por isso é importante considerar isso ao planejar seus benchmarks.

Você quer limites de isolamento mais rígidos. Os contêineres podem ser a ferramenta certa, mas uma VM oferece um modelo mental de “máquina separada” mais forte, que algumas equipes preferem para gerenciamento de riscos e conforto de vários inquilinos.

Ao usar máquinas virtuais de GPU, os usuários devem considerar o número de GPUs necessárias para sua carga de trabalho ao selecionar um tamanho de máquina virtual. Isso é especialmente importante para escalar cargas de trabalho em servidores ou dar suporte a tarefas complexas de IA e análise de dados.

Se sua motivação for “Ainda não tenho certeza do que vou precisar”, um contêiner geralmente é o melhor ponto de partida. Você pode mudar mais tarde, quando a necessidade se tornar real.

Quem pode pular uma VM de GPU

Muitos trabalhos bem-sucedidos de IA não precisam de uma VM.

Ignore uma VM de GPU se estiver executando uma única carga de trabalho que caiba perfeitamente em um contêiner, especialmente se quiser uma configuração rápida e inicializações repetíveis. Ignore-o se estiver fazendo pequenos experimentos e não quiser gerenciar um sistema operacional. Ignore se sua maior dor for “Eu só quero um servidor modelo em execução”, porque é aí que as instâncias de contêiner tendem a parecer mais fáceis.

Se você está satisfeito com os contêineres e não está bloqueado, não se mova. Novas opções são úteis, mas não são gratuitas.

Como escolher um tamanho de GPU VM sem pensar demais

As pessoas se fixam primeiro na contagem de GPU. O ponto de partida mais prático geralmente é a memória.

Os tamanhos das máquinas virtuais de GPU são otimizados para cargas de trabalho específicas, incluindo tarefas intensivas em computação, gráficos e visualização. Os usuários podem selecionar entre vários tamanhos de máquinas virtuais categorizados em diferentes famílias e tipos, cada um otimizado para fins específicos. Esses tamanhos de VM seguem convenções de nomenclatura específicas que indicam recursos e especificações variados, ajudando os usuários a identificar a melhor opção para suas necessidades. Diferentes tamanhos de máquinas virtuais de GPU podem ser usados para equilibrar desempenho e custo com base nos requisitos do usuário, e escolher o tamanho certo pode afetar significativamente a eficiência das tarefas de treinamento e inferência de IA. Cargas de trabalho de treinamento e inferência de IA em grande escala, bem como tarefas de engenharia auxiliadas por computador, como CFD, se beneficiam da seleção do tamanho de VM apropriado, independentemente de você estar executando cargas de trabalho personalizadas ou servindo o Llama 3.1-8B no Compute.. Os usuários podem encontrar informações detalhadas sobre tamanhos e especificações de VMs na documentação vinculada.

A VRAM é mais importante para o ajuste e a produtividade do modelo. Se o modelo não couber na VRAM, tudo fica mais lento e bagunçado. A RAM do sistema é importante quando sua carga de trabalho precisa de grandes conjuntos de dados na memória, lotes maiores ou pré-processamento mais pesado. A CPU é importante quando você está fazendo muito trabalho fora da GPU.

Se não tiver certeza, comece aos poucos, valide o fluxo de trabalho e aumente a escala. Geralmente, é mais barato passar uma corrida aprendendo do que pagar por uma VM grande enquanto se debuga o básico da depuração.

Para ver as opções atuais de GPU e o que elas fazem de melhor, use: Tipos de GPU. Para uma visão focada nos custos, esta postagem foi criada para esse propósito: Preços de VMs com GPU em nuvem: o que você realmente está pagando.

Segurança e proteção de dados em VMs de GPU

Você precisa de forte segurança e proteção de dados ao executar cargas de trabalho de IA em máquinas virtuais de GPU. Esses ambientes geralmente processam informações confidenciais, desde conjuntos de dados proprietários até modelos complexos de aprendizado de máquina. Isso faz com que a integridade e a confidencialidade dos dados sejam sua principal prioridade.

Tecnologias como a NVIDIA vGPU permitem que várias máquinas virtuais compartilhem com segurança uma única GPU física. Você obtém desempenho quase nativo e latência mínima para computação de alto desempenho e infraestrutura de desktop virtual. Essa abordagem ajuda você a maximizar os recursos da GPU e, ao mesmo tempo, manter um forte isolamento entre as cargas de trabalho. Isso é especialmente importante para tarefas de treinamento, inferência e computação científica de IA.

Provedores de nuvem como o Google Cloud oferecem várias instâncias de GPU com GPUs NVIDIA e GPUs AMD. Eles são projetados para suportar cargas de trabalho exigentes, como aprendizado profundo, análise de dados e IA generativa. As instâncias de GPU são criadas pensando na proteção de dados e na conformidade regulatória. Isso significa que suas estações de trabalho virtuais e cargas de trabalho intensivas em computação, como desenvolvimento de jogos, pesquisa médica e dinâmica de fluidos computacional, podem operar com segurança e eficiência.

Proteger o hardware da GPU e os dados que ela processa envolve mais do que apenas infraestrutura. Você e sua equipe devem implementar as melhores práticas para controle de acesso, criptografia de dados e auditorias regulares de segurança. Usando APIs e recursos de suporte, você pode criar uma infraestrutura de IA que proteja grandes conjuntos de dados e atenda aos requisitos de conformidade. Isso se aplica se você estiver lidando com operações comerciais ou pesquisas.

Os data centers que hospedam VMs de GPU devem seguir padrões rígidos de segurança. Eles gerenciam a largura de banda da rede e o processamento de dados para evitar o acesso não autorizado e garantir a integridade da carga de trabalho, semelhante à devida diligência que você deve aplicar quando escolhendo um provedor de computação distribuída.. O software de nível corporativo para estações de trabalho virtuais com tecnologia NVIDIA RTX melhora ainda mais a segurança. Ele fornece desempenho ideal para cargas de trabalho com uso intensivo de computação e, ao mesmo tempo, protege dados confidenciais.

Os casos de uso de IA estão se expandindo e se tornando mais integrados às operações comerciais. Isso significa que a necessidade de GPU, VMs seguras e infraestrutura de IA resiliente continua a crescer, inclusive para pequenas e médias empresas que desejam aproveitar Tendências de IA usando computação de GPU em nuvem.. Fabricantes de hardware como a NVIDIA atualizam continuamente seu hardware e software de GPU para enfrentar os desafios emergentes de segurança. Isso garante que você possa escalar com confiança suas cargas de trabalho de IA na nuvem, com o suporte de um ecossistema crescente de Fornecedores de GPU estão migrando da mineração para as cargas de trabalho de IA..

Ao priorizar a segurança e a proteção de dados em todas as camadas, da máquina virtual ao data center, você pode se concentrar em criar e implantar soluções poderosas de IA. Você saberá que seus dados, modelos e operações estão protegidos contra ameaças em evolução.

Perguntas comuns

Eu sempre preciso de uma VM de GPU para IA?

Não. Você precisa de uma GPU quando a carga de trabalho se beneficia dela. Você precisa de uma VM quando o fluxo de trabalho precisa de controle no nível do sistema operacional. Essas são decisões separadas. Se você quiser um guia prático de “VM versus contêiner para ML”, use: Máquina virtual versus contêiner para aprendizado de máquina.

Posso executar um aplicativo web a partir de uma VM de GPU?

Sim, mas planeje como você deseja acessá-lo. Algumas pessoas usam um URL de navegador (HTTPS). Outros o mantêm privado por meio do encaminhamento de portas SSH. Este explicador mapeia as opções em linguagem simples: SSH, HTTPS, TCP, UDP: como expor um serviço de uma VM de computação. O tutorial de documentos tem as etapas concretas: [[Link do documento: Expor um serviço de uma VM de computação: SSH, HTTPS, TCP e UDP]].

Vou manter minhas alterações se eu parar a VM?

Isso depende das regras do ciclo de vida e de como você armazena dados importantes. Não adivinhe. Use este explicador: Uma VM mantém minhas alterações? Explicação da persistência na computação e a página de documentos para o comportamento exato: Iniciar, interromper e encerrar instâncias.

Experimente o Compute

Se seu fluxo de trabalho precisa de um servidor Linux real com uma GPU conectada, uma VM é a opção mais simples. Comece aos poucos, comece de forma limpa e escale quando estiver fazendo um trabalho útil.

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