Seiring industri di seluruh dunia mengadopsi teknologi intensif data seperti AI, pembelajaran mesin, dan analitik waktu nyata, permintaan akan komputasi awan yang dipercepat dengan GPU berkembang pesat. Tidak semua platform dapat memberikan performa dan fleksibilitas yang dibutuhkan oleh beban kerja ini. FishOS dari Sardina Systems mengubah hal itu, sehingga memudahkan operator untuk membangun dan mengelola cloud bertenaga GPU yang dapat diskalakan.
Komputasi awan yang dipercepat dengan GPU memanfaatkan kekuatan Graphics Processing Unit (GPU ) untuk mempercepat beban kerja secara dramatis yang membutuhkan pemrosesan paralel berskala besar. Dibandingkan dengan CPU, GPU dioptimalkan untuk menangani ribuan tugas sekaligus, sehingga ideal untuk tugas komputasi berkinerja tinggi seperti melatih model AI, menjalankan simulasi, atau melakukan analisis data berskala besar.
Seiring dengan meningkatnya kebutuhan akan wawasan waktu nyata dan komputasi berkecepatan tinggi, semakin banyak bisnis (dan bukan hanya raksasa teknologi!) yang mengadopsi platform cloud bertenaga GPU untuk memenuhi permintaan ini dengan kinerja dan fleksibilitas yang lebih baik. Mulai dari pelatihan model AI/ML dan analitik data skala besar hingga simulasi ilmiah dan rendering waktu nyata, banyak industri yang kini bergantung pada GPU untuk memproses data dalam jumlah besar dengan cepat dan andal.
Persyaratan inti untuk bisnis ini sederhana saja: memberikan akses ke perangkat keras kepada pengguna dengan cara yang fleksibel dan dapat diandalkan, dengan biaya yang optimal. Baik yang berjalan di atas bare metal, mesin virtual, atau kontainer dengan Kubernetes, sangat penting untuk menggunakan daya GPU tanpa perlambatan.
Mencapai Performa Cloud GPU Tanpa Masalah Lisensi
NVIDIA telah memantapkan dirinya sebagai pemimpin dalam infrastruktur GPU, terutama dalam AI dan komputasi berkinerja tinggi. Ekosistemnya, yang didukung oleh kerangka kerja seperti CUDA, cuDNN, dan Deep Learning SDK, telah diadopsi secara luas di berbagai industri. Namun, misalnya, aplikasi berbasis CUDA dapat berjalan di berbagai model penerapan, seperti passthrough PCI atau virtualisasi, tanpa terikat dengan struktur lisensi NVIDIA tertentu.
Meskipun perangkat keras NVIDIA terkenal dengan kinerjanya, lisensi perangkat lunaknya, terutama untuk virtualisasi, dapat menjadi mahal dan terkadang kurang produktif, terutama di lingkungan berskala besar di mana masalah lisensi dapat menyebabkan kinerja GPU yang menurun jika tidak dikelola dengan benar. Sebagai contoh, jika mesin virtual gagal mendapatkan lisensi yang valid, performa GPU dapat menurun setelah 20 menit, dan fungsionalitas CUDA dapat dinonaktifkan setelah 24 jam. Meskipun NVIDIA dapat memperbaiki masalah ini di masa mendatang, penyedia layanan harus mengelola risiko ini sekarang.
Dalam praktiknya, banyak penyedia layanan cloud, terutama yang berfokus pada keandalan, mencari alternatif untuk meminimalkan ketergantungan pada perangkat lunak virtualisasi berlisensi. Misalnya, akses GPU khusus melalui PCI passthrough menawarkan cara langsung, hemat biaya, dan tangguh untuk mengalokasikan sumber daya GPU ke mesin atau kontainer virtual. Pendekatan ini tidak memerlukan perangkat lunak vGPU berlisensi NVIDIA.
FishOS menawarkan kompatibilitas dengan perangkat lunak NVIDIA, sehingga pengguna dapat memanfaatkan alat akselerasi GPU NVIDIA jika diperlukan. Namun, FishOS tidak bergantung pada perangkat lunak NVIDIA untuk menghadirkan pengalaman cloud yang diakselerasi GPU secara penuh.
Platform yang Ramah Perangkat Keras dan Ramah GPU
FishOS dari Sardina Systems dirancang untuk bersifat perangkat keras-agnostik. Baik Anda bekerja dengan NVIDIA, AMD, atau vendor lain, solusi cloud ini dapat mengelola beban kerja GPU secara efektif.
Meskipun FishOS tidak mereplikasi setiap fitur dari manajer klaster pihak ketiga seperti NVIDIA FleetCommand atau Bright Cluster Manager, FishOS menyediakan alternatif yang setara melalui perpaduan yang kuat antara alat terbuka dan integrasi asli:
Pendekatan modular dan terbuka ini berarti bahwa meskipun fitur pihak ketiga tertentu tidak ada, FishOS menawarkan cara yang fleksibel dan dapat diandalkan untuk mencapai tujuan yang sama.
Dengan mengintegrasikan alat sumber terbuka seperti OpenStack dan Kubernetes, FishOS menawarkan kepada operator platform yang fleksibel dan kuat untuk membangun dan mengelola lingkungan bertenaga GPU di atas bare metal, VM, atau kontainer:
- Nova memungkinkan penggunaan GPU di VM melalui PCI passthrough.
- Ironisnya, server logam telanjang dengan akses GPU langsung.
- Magnum mendukung cluster Kubernetes yang dapat menjalankan beban kerja GPU dalam skala besar.
Fleksibilitas ini berarti operator tidak perlu mengunci diri mereka sendiri ke dalam satu vendor atau ekosistem. Sebaliknya, mereka dapat membangun stack mereka berdasarkan kinerja, keandalan, dan efisiensi biaya.
Banyak platform populer, seperti Red Hat OpenShift atau Ubuntu OpenStack dari Canonical, menggunakan penerapan OpenStack dalam kontainer untuk menawarkan fleksibilitas dan portabilitas aplikasi. Penyiapan ini sesuai dengan lingkungan di mana kelincahan dan penskalaan beban kerja merupakan prioritas utama.
Namun, untuk penyedia layanan yang berfokus pada penyediaan akses GPU khusus, performa tinggi, dan waktu aktif, penerapan bare metal bisa jadi lebih cocok. FishOS dapat menghadirkan OpenStack langsung pada bare metal, tanpa menambahkan lapisan kontainer. Pendekatan ini mengurangi kompleksitas sistem, meminimalkan overhead, dan meningkatkan keandalan – semuanya sangat penting bagi operator yang bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja dan menurunkan biaya pengoperasian.
Ketika menyediakan penyewaan GPU bare metal, misalnya, FishOS dengan Ironic memungkinkan manajemen perangkat keras secara langsung tanpa perlu orkestrasi kontainer.
Penerapan GPU yang Mendorong Hasil: Fleksibilitas dan Kontrol Penuh dengan FishOS
Pelanggan FishOS di seluruh dunia memanfaatkan sumber daya GPU melalui PCI passthrough, menghindari kendala lisensi sekaligus mempertahankan kinerja dan fleksibilitas.
VMAccel penyedia infrastruktur AI global, menjalankan lingkungan yang dikelola FishOS yang terdiri dari 19 node komputasi dengan teknologi GPU dan FPGA. Cloud mereka mendukung beban kerja yang berat di bidang AI, pembelajaran mesin, genomik, dan keuangan, di mana mesin virtual terus diluncurkan dan dipensiunkan untuk menyesuaikan dengan permintaan yang dinamis. FishOS memastikan waktu kerja yang tinggi, skalabilitas, dan kelincahan operasional di lingkungan yang bergerak cepat ini.
Contoh lainnya adalah Universitas Tübingen salah satu lembaga penelitian terkemuka di Jerman. Infrastruktur mereka yang didukung FishOS mendukung beban kerja GPU pada hypervisor dan bare metal, memungkinkan proyek-proyek penting dalam pencitraan medis, penelitian kanker, analisis aktivitas otak, simulasi iklim, dan banyak lagi. Untuk mengoptimalkan kinerja, node GPU diprioritaskan untuk tugas-tugas intensif, sementara node CPU menangani manajemen dataset dan fungsi standar lainnya. Arsitektur hibrida mereka mengintegrasikan virtualisasi dan penerapan bare metal, didukung oleh penyimpanan Ceph untuk pengarsipan.
Platform Sardina Systems juga mendukung multi-tenancy hirarkis, yang memungkinkan penyedia layanan untuk menjadi tuan rumah bagi banyak perusahaan, departemen, dan pengguna dengan kontrol akses terperinci dan kuota sumber daya di setiap level.
Dengan FishOS, penyedia layanan tidak perlu berkompromi antara kinerja, biaya, dan fleksibilitas. Baik membangun cloud untuk penelitian AI, menawarkan desktop virtual bertenaga GPU, atau meluncurkan HPC-as-a-Service, FishOS memberi Anda alat untuk melakukannya:
- Menjalankan vendor GPU apa pun (NVIDIA, AMD, dan lainnya)
- Menghindari keterbatasan lisensi dan mengurangi TCO
- Menerapkan dalam skala besar, tanpa menambah kerumitan platform
Bicaralah dengan para ahli kami dan temukan bagaimana FishOS dapat membantu Anda menerapkan cloud GPU berkinerja tinggi dan hemat biaya. Pesan konsultasi gratis hari ini.