مع تبني الصناعات في جميع أنحاء العالم لتقنيات كثيفة البيانات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحليلات في الوقت الفعلي، يتزايد الطلب بسرعة على الحوسبة السحابية المعززة بـ GPU. ليس كل منصة قادرة على تقديم الأداء والمرونة التي تتطلبها هذه الأعمال. FishOS من Sardina Systems تغير ذلك، مما يسهل على المشغلين بناء وإدارة السحب القابلة للتوسع والمدعومة بـ GPU.
تستفيد الحوسبة السحابية المعززة بـ GPU من قوة وحدات معالجة الرسومات (GPUs) لتسريع الأعمال التي تتطلب معالجة متوازية واسعة النطاق بشكل كبير. مقارنة بوحدات المعالجة المركزية، تم تحسين وحدات معالجة الرسومات للتعامل مع آلاف المهام في وقت واحد، مما يجعلها مثالية لمهام الحوسبة عالية الأداء مثل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيل المحاكاة أو إجراء تحليل البيانات واسع النطاق.
مع تزايد الحاجة إلى رؤى في الوقت الفعلي وحوسبة عالية السرعة، تتبنى المزيد من الشركات (وليس فقط عمالقة التكنولوجيا!) منصات سحابية مدعومة بـ GPU لتلبية هذه المتطلبات بأداء ومرونة أكبر. من تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وتحليلات البيانات واسعة النطاق إلى المحاكاة العلمية والتصيير في الوقت الفعلي، تعتمد العديد من الصناعات الآن على وحدات معالجة الرسومات لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة وموثوقية.
المتطلب الأساسي لهذه الشركات بسيط: توفير وصول المستخدمين إلى الأجهزة بطريقة مرنة وموثوقة، بتكلفة مثالية. سواء كان التشغيل على الأجهزة المادية المباشرة أو الآلات الافتراضية أو الحاويات مع Kubernetes، من الضروري استخدام قوة GPU دون تباطؤ.
تحقيق أداء سحابة GPU دون صداع الترخيص
أسست NVIDIA نفسها كرائدة في البنية التحتية لـ GPU، خاصة في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء. نظامها البيئي، المدعوم بأطر عمل مثل CUDA وcuDNN وSDK للتعلم العميق، معتمد على نطاق واسع عبر الصناعات. ومع ذلك، على سبيل المثال، يمكن تشغيل التطبيقات المستندة إلى CUDA عبر نماذج نشر مختلفة، مثل PCI passthrough أو الافتراضية، دون الارتباط بهياكل ترخيص NVIDIA محددة.
في حين أن أجهزة NVIDIA معروفة بأدائها، فإن تراخيص برامجها، خاصة للافتراضية، يمكن أن تكون مكلفة وأحيانًا أقل إنتاجية، خاصة في البيئات واسعة النطاق حيث قد تؤدي مشكلات الترخيص إلى تدهور أداء GPU إذا لم تتم إدارتها بشكل صحيح. على سبيل المثال، إذا فشلت آلة افتراضية في الحصول على ترخيص صالح، يمكن أن يتدهور أداء GPU بعد 20 دقيقة، وقد يتم تعطيل وظائف CUDA بعد 24 ساعة. على الرغم من أن NVIDIA قد تحسن هذه المشكلات في المستقبل، يجب على مقدمي الخدمات إدارة هذه المخاطر اليوم.
في الواقع، يسعى العديد من مزودي خدمات السحابة، خاصة أولئك الذين يركزون على الموثوقية، إلى بدائل لتقليل الاعتماد على برامج الافتراضية المرخصة. على سبيل المثال، يوفر الوصول المخصص لـ GPU من خلال PCI passthrough طريقة مباشرة وفعالة من حيث التكلفة وقوية لتخصيص موارد GPU للآلات الافتراضية أو الحاويات. هذا النهج لا يتطلب برنامج vGPU المرخص من NVIDIA.
FishOS منصة إدارة السحابة تقدم توافقًا مع برامج NVIDIA، مما يسمح للمستخدمين بالاستفادة من أدوات تسريع GPU من NVIDIA إذا لزم الأمر. ومع ذلك، لا تعتمد FishOS على برامج NVIDIA لتقديم تجربة سحابية كاملة معززة بـ GPU.
منصة محايدة للأجهزة وصديقة لـ GPU
تم تصميم FishOS من Sardina Systems لتكون محايدة للأجهزة. سواء كنت تعمل مع NVIDIA أو AMD أو غيرها من الموردين، يمكن لهذا الحل السحابي إدارة أعمال GPU بفعالية.
في حين أن نظام FishOS لا يكرر كل ميزة فردية من مديري المجموعات من الأطراف الثالثة مثل NVIDIA FleetCommand أو Bright Cluster Manager، إلا أنه يوفر بدائل مكافئة من خلال مزيج قوي من الأدوات المفتوحة والتكامل الأصلي:
يعني هذا النهج النمطي والمفتوح أنه حتى إذا كانت هناك ميزة محددة من طرف ثالث مفقودة، فإن FishOS يقدم طرقًا مرنة وموثوقة لتحقيق نفس الأهداف.
من خلال دمج أدوات مفتوحة المصدر مثل OpenStack وKubernetes، يوفر FishOS للمشغلين منصة مرنة وقوية لبناء وإدارة بيئات مدعومة بـ GPU على الأجهزة الفعلية أو الآلات الافتراضية أو الحاويات:
- Nova تمكن استخدام GPU في الآلات الافتراضية عبر التمرير PCI.
- Ironic يوفر خوادم فعلية مع وصول مباشر إلى GPU.
- Magnum يدعم مجموعات Kubernetes التي يمكنها تشغيل أعمال GPU على نطاق واسع.
تعني هذه المرونة أن المشغلين لا يضطرون إلى حصر أنفسهم في بائع أو نظام بيئي واحد. بدلاً من ذلك، يمكنهم بناء مجموعتهم بناءً على الأداء والموثوقية وكفاءة التكلفة.
تستخدم العديد من المنصات الشائعة، مثل Red Hat OpenShift أو Ubuntu OpenStack من Canonical، نشر OpenStack في حاويات لتوفير المرونة وقابلية نقل التطبيقات. يناسب هذا الإعداد البيئات التي تكون فيها مرونة العمل والتوسع من الأولويات الرئيسية.
ومع ذلك، بالنسبة لمقدمي الخدمات الذين يركزون على توفير وصول مخصص لـ GPU، والأداء العالي، ووقت التشغيل، قد يكون النشر على الأجهزة الفعلية خيارًا أفضل. يمكن لـ FishOS توفير OpenStack مباشرة على الأجهزة الفعلية، دون إضافة طبقة حاوية. يقلل هذا النهج من تعقيد النظام، ويقلل من الأعباء الإضافية، ويحسن الموثوقية – وكلها أمور حاسمة للمشغلين الذين يهدفون إلى تحسين الأداء وخفض تكاليف التشغيل.
عند توفير تأجير GPU على الأجهزة الفعلية، على سبيل المثال، يمكّن FishOS مع Ironic من إدارة الأجهزة مباشرة دون الحاجة إلى تنسيق الحاويات.
نشر GPU الذي يحقق النتائج: مرونة وتحكم كاملين مع FishOS
عملاء FishOS حول العالم يستفيدون من موارد GPU عبر التمرير PCI، متجنبين قيود الترخيص مع الحفاظ على الأداء والمرونة.
VMAccel، وهو مزود عالمي للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، يدير بيئة مدارة بواسطة FishOS تتكون من 19 عقدة حوسبة تحتوي على كل من تقنيات GPU وFPGA. تدعم سحابتهم أعباء العمل الصعبة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلم الجينوم والتمويل، حيث يتم إطلاق وإيقاف الآلات الافتراضية باستمرار لتتناسب مع الطلب الديناميكي. يضمن FishOS وقت تشغيل عالٍ وقابلية للتوسع ومرونة تشغيلية عبر هذه البيئة سريعة الحركة.
مثال آخر هو جامعة توبنغن، إحدى المؤسسات البحثية الرائدة في ألمانيا. بنيتهم التحتية المدعومة بـ FishOS تدعم أعمال GPU على كل من أجهزة المحاكاة الافتراضية والأجهزة الفعلية، مما يمكّن المشاريع الحيوية في التصوير الطبي، وأبحاث السرطان، وتحليل نشاط الدماغ، ومحاكاة المناخ، والمزيد. لتحسين الأداء، يتم إعطاء الأولوية لعقد GPU للمهام المكثفة، بينما تتعامل عقد CPU مع إدارة مجموعات البيانات والوظائف القياسية الأخرى. تدمج بنيتهم الهجينة بين النشر الافتراضي والفعلي، مدعومة بتخزين Ceph للأرشفة.
تدعم منصة Sardina Systems أيضًا تعدد المستأجرين الهرمي، مما يمكّن مقدمي الخدمات من استضافة شركات وأقسام ومستخدمين متعددين مع التحكم الدقيق في الوصول وحصص الموارد على كل مستوى.
مع FishOS، لا يحتاج مقدمو الخدمات إلى المساومة بين الأداء والتكلفة والمرونة. سواء كنت تبني سحابة لأبحاث الذكاء الاصطناعي، أو تقدم أجهزة سطح المكتب الافتراضية المدعومة بـ GPU، أو تطلق الحوسبة عالية الأداء كخدمة، يوفر لك FishOS الأدوات لـ:
- تشغيل أي بائع لـ GPU (NVIDIA، AMD، والمزيد)
- تجنب قيود الترخيص وتقليل إجمالي تكلفة الملكية
- النشر على نطاق واسع، دون تعقيد إضافي للمنصة
تحدث إلى خبرائنا واكتشف كيف يمكن لـ FishOS مساعدتك في نشر سحابة GPU عالية الأداء وفعالة من حيث التكلفة. احجز استشارة مجانية اليوم.