По мере того как компании по всему миру внедряют ресурсоемкие технологии, такие как ИИ, машинное обучение и анализ данных в реальном времени, спрос на облачные вычисления с ускорением на GPU стремительно растет. Однако не каждая платформа способна обеспечить производительность и гибкость, необходимые таким рабочим нагрузкам. FishOS от Sardina Systems меняет правила игры — с ним операторы легко создают и управляют масштабируемыми облаками на базе GPU.
GPU-ускоренные облачные вычисления используют мощность графических процессоров (GPU) для значительного ускорения рабочих нагрузок, требующих параллельной обработки в больших масштабах. В отличие от CPU, GPU оптимизированы для одновременного выполнения тысяч задач, что делает их идеальными для высокопроизводительных вычислений — от обучения ИИ-моделей и симуляций до масштабного анализа данных.
С ростом потребности в вычислениях в реальном времени и высокой скорости всё больше компаний (и не только технологических гигантов!) переходят на облачные платформы с поддержкой GPU, чтобы удовлетворить эти требования с максимальной производительностью и гибкостью. От ИИ/ML и научных расчетов до визуализации и аналитики — во многих отраслях GPU стали незаменимыми.
Ключевая потребность таких компаний проста: обеспечить пользователям доступ к аппаратным ресурсам гибко, надежно и по оптимальной цене. Независимо от того, используются ли bare metal-серверы, виртуальные машины или контейнеры с Kubernetes, важно задействовать мощность GPU без потери производительности.
Производительность GPU-облаков без лицензионных ограничений
NVIDIA прочно удерживает позиции лидера в области GPU-инфраструктуры, особенно в ИИ и HPC. Благодаря таким инструментам, как CUDA, cuDNN и Deep Learning SDK, её программная экосистема широко используется в различных отраслях. Однако при этом CUDA-приложения можно запускать на разных типах развертывания — от PCI passthrough до виртуализации — без жёсткой привязки к лицензионной политике NVIDIA.
Хотя железо NVIDIA известно своей производительностью, ее программные лицензии, особенно для виртуализации, могут быть дорогостоящими и иногда менее продуктивными, особенно в крупномасштабных средах, где проблемы с лицензированием могут привести к снижению производительности GPU, если ими не управлять должным образом. Например, при отсутствии действующей лицензии производительность GPU в виртуальной машине может упасть уже через 20 минут, а функции CUDA — отключиться спустя сутки. И хотя NVIDIA может устранить эти проблемы в будущем, поставщикам услуг важно управлять этими рисками уже сегодня.
На практике многие облачные провайдеры стремятся минимизировать зависимость от лицензионных решений, выбирая более простые и надежные подходы. Один из них — прямой доступ к GPU через PCI passthrough: эффективный и недорогой способ выделения GPU-ресурсов для ВМ или контейнеров без использования лицензий vGPU от NVIDIA.
FishOS предлагает совместимость с программным обеспечением NVIDIA, что позволяет использовать ускорение GPU, если это необходимо. Однако полноценная GPU-инфраструктура на FishOS работает независимо от ПО NVIDIA.
Универсальная платформа с широкой поддержкой GPU
FishOS от Sardina Systems разработан как аппаратно-независимое решение. Поддержка GPU от NVIDIA, AMD и других производителей делает платформу универсальной.
Хотя FishOS не копирует каждый элемент сторонних решений вроде NVIDIA FleetCommand или Bright Cluster Manager, он предлагает эквивалентную функциональность за счет открытых инструментов и встроенной интеграции:
Эта модульная и открытая архитектура означает, что даже при отсутствии определенной функции из стороннего ПО, FishOS предлагает гибкие и надежные альтернативы.
С интеграцией таких проектов с открытым исходным кодом, как OpenStack и Kubernetes, FishOS позволяет создавать гибкие GPU-облака на базе bare metal, виртуализации и контейнеризации:
- Nova обеспечивает поддержку GPU в виртуальных машинах через PCI passthrough
- Ironic позволяет развертывать bare metal-серверы с прямым доступом к GPU
- Magnum поддерживает кластеры Kubernetes, способные обрабатывать GPU-нагрузки в масштабе
Эта гибкость означает, что операторам не нужно привязываться к конкретному вендору. Они могут строить инфраструктуру, исходя из своих требований к производительности, надежности и стоимости.
Многие популярные платформы — например, Red Hat OpenShift или Ubuntu OpenStack от Canonical — используют контейнеризированный OpenStack для повышения гибкости и переносимости приложений. Такой подход подходит для сценариев, где важны масштабируемость и адаптивность.
Но для провайдеров, стремящихся предоставить выделенный доступ к GPU и обеспечить максимальную производительность, лучше подойдет развертывание на bare metal. FishOS поддерживает такую модель, позволяя запускать OpenStack напрямую, без слоя контейнеризации. Это снижает сложность системы, уменьшает накладные расходы и повышает надежность — ключевые параметры для оптимизации издержек и производительности.
Например, при аренде GPU на bare metal FishOS с Ironic позволяет управлять железом напрямую, без необходимости в оркестрации контейнеров.
Гибкие GPU-развертывания с максимальным контролем: FishOS в действии
Клиенты FishOS по всему миру используют GPU через PCI passthrough, обходя лицензионные ограничения и сохраняя высокую производительность и гибкость
VMAccel, глобальный поставщик ИИ-инфраструктуры, использует среду на базе FishOS с 19 вычислительными узлами, оснащенными GPU и FPGA. Облако поддерживает ресурсоемкие нагрузки в ИИ, машинном обучении, геномике и финансах. Виртуальные машины запускаются и удаляются динамически, а FishOS обеспечивает высокую доступность, масштабируемость и гибкость.
Еще один пример — Университет Тюбингена, одно из ведущих исследовательских учреждений Германии. Их инфраструктура FishOS поддерживает GPU-нагрузки как в виртуализированной среде, так и на bare metal. Платформа обслуживает критически важные проекты в области медицинской визуализации, онкологических исследований, анализа мозговой активности, климатического моделирования и др. GPU-узлы приоритизируются для интенсивных вычислений, в то время как CPU-узлы работают с наборами данных и вспомогательными задачами. Архитектура объединяет виртуализацию и bare metal, с Ceph-хранилищем для архивирования.
Платформа Sardina Systems также поддерживает иерархическую мультитенантность, что позволяет хостинг-провайдерам обслуживать множество компаний, отделов и пользователей с детальной настройкой прав доступа и квот ресурсов.
С FishOS провайдерам не нужно выбирать между производительностью, стоимостью и гибкостью. Хотите создать облако для ИИ-исследований, предложить GPU-рабочие столы или запустить HPC как услугу? FishOS дает вам инструменты для:
- Работы с любым вендором GPU (NVIDIA, AMD и др.)
- Отказа от лицензионных ограничений и снижения совокупной стоимости владения
- Масштабного развертывания без лишней сложности платформы
Свяжитесь с нашими экспертами и узнайте, как FishOS поможет вам развернуть высокопроизводительное и экономически эффективное облако на GPU. Запишитесь на бесплатную консультацию уже сегодня.