為各類數據中心提供出...
如果沒有大量優質數據，就無法訓練基礎 AI 模型。數據管道處理對于任何正在構建甚至微調自己的模型的團隊來說都是一項關鍵任務。它涉及加載、轉換和分析來自各種來源（例如圖像、文本、音頻、視頻、日志、傳感器等）的大量數據。數據管道處理可用于數據清理、降噪、特征提取、數據增強、數據驗證和數據集重構等任務。
然而，數據管道處理也可能非常具有挑戰性，尤其是在處理大量數據和復雜計算時。如果處理不當，結果就是緩慢、昂貴且低效的過程。這就是 GPU 云派上用場的地方。接下來，讓我們一同探究使用 GPU 進行數據管道處理的背后原因、具體方式以及理想地點。
為什么數據管道處理應該在 GPU 上進行？
GPU 可以同時執行多項操作，這使得它們在某些類型的任務上比 CPU 更高效。GPU 尤其擅長處理數據密集型和計算密集型任務，例如圖像處理、視頻處理和機器學習。
使用 GPU 執行此任務有很多好處：
– 與 CPU 相比，GPU 可將數據管道處理速度提高幾個數量級。例如，Google Cloud 報告使用 GPU 加速 Dataflow 數據管道處理可使 CPU 和內存使用量降低一個數量級。
– 與 CPU 相比，GPU 通過使用更少的資源和功耗來降低數據管道處理的成本。例如，NVIDIA 報告稱，與 CPU 相比，使用 GPU 加速基因組工作流程的性能提高了 50 倍，成本降低了 90%。
– GPU 簡化了數據管道處理，使用戶能夠在同一管道中執行數據轉換和機器學習任務，而無需在不同的平臺或工具之間切換。例如，從云端到街頭是一家使用衛星和人工智能追蹤洪水的公司，該公司報告稱，使用 GPU 在 Dataflow 管道中執行圖像處理和機器學習任務降低了其工作流程的復雜性和延遲。
GPU 短缺且價格高昂時期的數據處理
盡管使用 GPU 進行數據管道處理具有諸多優勢，但用戶也可能面臨一些挑戰和限制。主要挑戰之一是 GPU 短缺。AI 對 GPU 的狂熱以及由此導致的公共云高成本影響了 GPU 的可用性和可負擔性。
GPU 短缺導致 GPU 租賃價格高漲，尤其是主要云提供商的企業級芯片。這使得公司更難獲得和負擔得起 GPU。它還影響了依賴 GPU 進行數據管道處理應用程序的企業的盈利能力和競爭力。
消費級 GPU 如何解決這一問題？
解決 GPU 短缺和價格高昂問題的一個方法是使用消費級 GPU 進行數據管道處理。據估計，人們家中有 4 億個 GPU，其中許多適用于多種用例，如 AI 推理、數據處理等。消費級 GPU 始終連接到互聯網，但通常偶爾用于游戲，因此在一天中的大部分時間里都沒有得到充分利用。
大多數消費級 GPU 每天有將近 20-22 小時處于閑置狀態。
與企業級 GPU 相比，消費級 GPU 更具成本效益且用途更廣泛，并且仍可為數據管道處理提供高性能和高質量。
然而，使用消費級 GPU 進行數據管道處理也存在一些挑戰和限制，例如消費級 GPU 的兼容性、可擴展性、安全性和可靠性。為了克服這些挑戰和限制，公司需要一個平臺或服務，使他們能夠以簡單、高效和安全的方式使用消費級 GPU。
分布式云：數據管道處理的完美方案？
進入分布式云。捷智算平臺是消費者 GPU 的分布式云，非常適合數據管道處理。我們通過將需要 GPU 的公司與擁有空閑 GPU（可以共享或租用）的游戲玩家聯系起來來實現這一點。
捷智算平臺為數據管道處理帶來了以下好處：
– 訪問龐大而多樣化的消費級 GPU 池，有超過 10,000 個 GPU 可供使用，起價為每小時1塊錢。公司可以根據自己的需求和偏好，從不同類型、型號和數量的消費級 GPU 中進行選擇。
– 在公共數據集（例如 ImageNet、MNIST 和 CIFAR-10）上輕松運行常見框架（例如 TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn 等）。
– 能夠從公共網絡獲取視頻、音頻、圖像或文本數據，并使用whisper-large 或 wave2vec 等開源模型進行大規模處理。
–大規模擴展和縮減，為批處理作業中的數據管道提供支持，而無需處理消費者 GPU 的可擴展性或可靠性。公司可以使用捷智算平臺將其作業作為批處理作業提交，捷智算平臺 將自動為這些作業分配和管理消費者 GPU。團隊還可以通過 Web 界面或 API 監視和控制他們的作業。
– 每臺機器上都有獨立的容器，捷智算平臺 提供了一種安全且私密的方式，無需擔心在消費者 GPU 上運行的細微差別。所有容器映像在傳輸和靜止期間都完全加密，并且僅在實際運行時才解密，在此期間，有一個專有的運行時安全和節點信譽系統來確保工作負載的私密性和安全性。一旦工作人員完成工作，整個虛擬機連同所有數據都會被銷毀。
立即試用捷智算平臺
數據處理目前是人工智能行業的瓶頸，但這一問題將通過數百萬個消費級 GPU 得到解決。
對于任何構建基礎 AI 模型的公司來說，獲取高質量數據集都是一項關鍵任務，但這是一項具有挑戰性的任務，尤其是在處理大量復雜的數據和計算時。利用大量消費級 GPU 集群是解決方案。
公司可以使用捷智算平臺來支持其數據處理管道，并以業內最低的價格利用全球數萬個 GPU 池。捷智算平臺的完全托管容器服務使開放者團隊可以輕松地進行擴展和縮減。
