GPU vs vGPU: что выбирать для быстрого запуска AI-сценариев и контроля над данными

Вот важная новость с фронта ИИ: dmitriy_sergeev 13 минут назад GPU vs vGPU: что выбирать для быстрого запуска AI-сценариев и контроля над данными Средний 8 мин 418 Блог компании VK Tech Блог компании VK Облачные вычисления * IT-инфраструктура * Машинное обучение * Привет, Хабр. Меня зовут Дмитрий Сергеев. Я менеджер продукта «виртуальные серверы» (GPU) в компании VK Tech.

Одна из ключевых проблем внедрения нейросетей в бизнес — отсутствие подготовленной ИТ-инфраструктуры. Почти всегда приходится разбираться, какая из тысяч моделей подойдет для задачи и будет учитывать специфику и процессы бизнеса. Часто это становится дорогим занятием без предсказуемого результата.

Технические детали

В этой статье я на примере сервисов VK Cloud разберу, в каких сценариях востребованы физические GPU, а также где и как их можно эффективно заменить с помощью vGPU, чтобы оптимизировать бюджет и сэкономить на аренде полного объема ресурсов. Что такое GPU и зачем они нужны в ИТ-инфраструктуреGPU в широком понимании — это простая видеокарта, которая нужна для работы с графикой. Но на практике сферы ее применения уже вышли за привычные рамки.

Так, в ИТ-среде GPU — прежде всего процессор, архитектура которого заточена под быструю параллельную обработку данных. В отличие от центрального процессора (CPU), который решает задачи последовательно, GPU способен одновременно выполнять тысячи вычислений. Именно эта способность делает GPU полезными для широкого спектра бизнес-задач.

Так, GPU уже сейчас применяются в качестве базового, практически незаменимого инструмента для разных сценариев. По сравнению с CPU, GPU ускоряет сложные вычисления, классификацию изображений, обучение нейросетей, распознавание речи. С помощью GPU можно создавать LLM и RAG-ассистентов под свои бизнес-задачи, обучать их и ускорять время ответов готовых моделей.

Отраслевые последствия

На серверах с GPU можно легко транскодировать видео в режиме реального времени: преобразовывать файлы из одного формата в другой, адаптировать видеопотоки под разные размеры экранов. Работа с графикой и рендеринг видео. Использование GPU позволяет создавать 3D-модели и обрабатывать фотографии без зависаний, заниматься монтажом видео, рендерингом, кодированием и не только.

Развертывание рабочих мест с GPU в облаке позволяет безопасно работать с любыми ресурсоемкими приложениями из любой точки мира, где есть интернет. Однако закупка, установка и поддержка собственной физической инфраструктуры на базе GPU — это дорогостоящий и сложный процесс. Он требует значительных капитальных вложений (CapEx), регулярного обновления «железа» и привлечения высококвалифицированных специалистов для обслуживания.

Масштабирование такой системы также представляет собой нетривиальную задачу, которая может привести к простою оборудования или его нехватке в пиковые моменты. Именно поэтому все больше компаний выбирают более гибкую модель — аренду мощностей. Такой подход дает комплексный эффект:Превращение капитальных затрат в операционные.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.