Cos’è una cloud GPU?

Una cloud GPU è una scheda grafica che non è in­stal­la­ta in locale in un computer, ma è di­spo­ni­bi­le come risorsa vir­tua­liz­za­ta tramite il cloud. In questo modo, gli utenti possono no­leg­gia­re pro­ces­so­ri grafici potenti in modo fles­si­bi­le, senza dover disporre di un hardware fisico.

Cloud GPU: che cos’è e a cosa serve?

Una cloud GPU fa parte di un servizio di cloud computing in cui pro­ces­so­ri grafici spe­cia­liz­za­ti vengono forniti tramite internet. Queste GPU sono in­stal­la­te nei data center dei provider cloud e rese ac­ces­si­bi­li a più utenti tramite vir­tua­liz­za­zio­ne o con­tai­ne­riz­za­zio­ne.

A dif­fe­ren­za dei server tra­di­zio­na­li con ela­bo­ra­zio­ne basata su CPU, le GPU sono ot­ti­miz­za­te per calcoli paralleli, ren­den­do­le indicate per compiti che ri­chie­do­no molte risorse di calcolo. Le cloud GPU possono essere no­leg­gia­te tramite piat­ta­for­me come AWS o Google Cloud, uti­liz­zan­do spesso il modello di pagamento in base all’uso, pagando quindi solo per l’utilizzo effettivo.

A seconda del fornitore, sono di­spo­ni­bi­li diversi tipi di GPU che offrono alte pre­sta­zio­ni per ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co, si­mu­la­zio­ni scien­ti­fi­che ed ela­bo­ra­zio­ne visiva. L’uso avviene prin­ci­pal­men­te tramite macchine virtuali o container, con­trol­la­ti via API o in­ter­fac­ce web. In questo modo, le cloud GPU possono essere integrate in modo fles­si­bi­le nei flussi di lavoro esistenti.

Ca­rat­te­ri­sti­che prin­ci­pa­li delle cloud GPU

Le cloud GPU si di­stin­guo­no per l’elevata capacità di calcolo, fles­si­bi­li­tà e sca­la­bi­li­tà. Sono pro­get­ta­te per eseguire calcoli complessi in parallelo, ela­bo­ran­do così grandi quantità di dati in modo ef­fi­cien­te. Le prin­ci­pa­li ca­rat­te­ri­sti­che pre­sta­zio­na­li sono:

• Elevata capacità di ela­bo­ra­zio­ne parallela: le GPU con­ten­go­no migliaia di core di calcolo che possono gestire compiti con­tem­po­ra­nea­men­te. La capacità di ela­bo­ra­zio­ne parallela accelera no­te­vol­men­te i modelli di ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co, i carichi di lavoro di IA e le analisi dei dati nel campo dei big data.
• Di­stri­bu­zio­ne scalabile delle risorse: le cloud GPU possono essere aggiunte o ri­la­scia­te in base alle necessità. In questo modo, è possibile gestire picchi di carico tem­po­ra­nei senza dover investire co­stan­te­men­te in hardware costoso.
• Vir­tua­liz­za­zio­ne e multi-tenancy: grazie alla vir­tua­liz­za­zio­ne, più utenti possono uti­liz­za­re la stessa GPU fisica senza perdite di pre­sta­zio­ni o rischi per la sicurezza. Questa con­di­vi­sio­ne delle risorse ga­ran­ti­sce un utilizzo ef­fi­cien­te dell’in­fra­strut­tu­ra.
• In­te­gra­zio­ne negli eco­si­ste­mi cloud esistenti: le cloud GPU sono spesso stret­ta­men­te collegate ad altri servizi cloud come ar­chi­via­zio­ne dati, cluster Ku­ber­ne­tes o piat­ta­for­me di IA.

Aree di ap­pli­ca­zio­ne delle cloud GPU

Le cloud GPU vengono uti­liz­za­te ovunque sia ne­ces­sa­rio elaborare grandi quantità di dati o modelli complessi. Offrono potenza di calcolo su richiesta riducendo le dif­fi­col­tà iniziali per molte aziende o istituti di ricerca.

In­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le e ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co

Nel campo dell’IA, le GPU vengono uti­liz­za­te per ad­de­stra­re e ot­ti­miz­za­re reti neurali. Poiché questi processi ri­chie­do­no molta potenza di calcolo, svi­lup­pa­tri­ci e svi­lup­pa­to­ri be­ne­fi­cia­no dell’alta pa­ral­le­liz­za­zio­ne delle cloud GPU. Inoltre, i modelli si possono scalare e testare più ra­pi­da­men­te nel cloud, riducendo i cicli di sviluppo.

Rendering 3D e vi­sua­liz­za­zio­ne

Nel settore dei media e del design, le cloud GPU con­sen­to­no il rendering in tempo reale di scene 3D complesse o materiali video ad alta ri­so­lu­zio­ne. I team possono lavorare insieme su progetti grazie alle moderne GPU, senza la necessità di work­sta­tion potenti. Questo riduce i costi di ac­qui­si­zio­ne e migliora la col­la­bo­ra­zio­ne fles­si­bi­le tra le varie sedi.

Si­mu­la­zio­ni scien­ti­fi­che

Gli istituti di ricerca uti­liz­za­no le cloud GPU per si­mu­la­zio­ni numeriche, dinamica mo­le­co­la­re o modelli climatici. Queste ap­pli­ca­zio­ni elaborano grandi quantità di dati e ri­chie­do­no, per questo motivo, un’enorme potenza di calcolo che gli ambienti cloud for­ni­sco­no in modo fles­si­bi­le. Inoltre, gli espe­ri­men­ti possono essere do­cu­men­ta­ti in modo ri­pro­du­ci­bi­le e scalabile.

Gaming e Virtual Desktop In­fra­struc­tu­re (VDI)

Le cloud GPU ali­men­ta­no piat­ta­for­me di cloud gaming o desktop virtuali, ri­sul­tan­do quindi di valore anche per gli utenti privati. In questo modo, giochi o altre ap­pli­ca­zio­ni gra­fi­ca­men­te intensive possono essere eseguiti su quasi ogni di­spo­si­ti­vo, poiché il calcolo avviene nel cloud. Questo consente alte pre­sta­zio­ni anche con un hardware locale limitato.

Vantaggi e svantaggi delle cloud GPU

Le cloud GPU offrono numerosi vantaggi, ma non sono sempre la soluzione più con­ve­nien­te o tecnica in tutti i contesti. So­prat­tut­to con l’uso pro­lun­ga­to o grandi quantità di dati, i costi possono aumentare ra­pi­da­men­te, poiché la fat­tu­ra­zio­ne avviene spesso su base oraria o in base all’utilizzo.

Un vantaggio es­sen­zia­le è l’accesso a hardware moderno senza la necessità di grandi in­ve­sti­men­ti iniziali. Le aziende, le start-up o gli istituti di ricerca possono uti­liz­za­re GPU potenti senza dover gestire propri data center. Ciò riduce dra­sti­ca­men­te il fab­bi­so­gno di ma­nu­ten­zio­ne e i costi ener­ge­ti­ci. Le cloud GPU con­sen­to­no inoltre una rapida sca­la­bi­li­tà, per­met­ten­do un aumento o una di­mi­nu­zio­ne delle capacità in breve tempo. Questa fles­si­bi­li­tà è un fattore decisivo so­prat­tut­to nella fase di sviluppo. I team be­ne­fi­cia­no anche della col­la­bo­ra­zio­ne in­di­pen­den­te dalla posizione, poiché l’intera potenza GPU è di­spo­ni­bi­le tramite internet. Svi­lup­pa­to­ri o designer possono quindi accedere alle stesse risorse in tutto il mondo.

Poiché le cloud GPU sono con­trol­la­te tramite internet, è in­di­spen­sa­bi­le una con­nes­sio­ne di rete stabile e per­for­man­te. Con una con­nes­sio­ne debole, le pre­sta­zio­ni possono ri­sen­tir­ne no­te­vol­men­te, spe­cial­men­te nelle ap­pli­ca­zio­ni in tempo reale come il cloud gaming. Inoltre, possono sorgere questioni di privacy e sicurezza quando i dati sensibili vengono elaborati al di fuori della propria in­fra­strut­tu­ra. In tali casi, è ne­ces­sa­rio con­si­de­ra­re i requisiti di con­for­mi­tà e le misure di crit­to­gra­fia.

Un altro svan­tag­gio riguarda la struttura dei costi: mentre le cloud GPU possono sembrare piuttosto eco­no­mi­che a prima vista, con il fun­zio­na­men­to continuo possono diventare più costose dell’hardware proprio. Pertanto, è con­si­glia­bi­le un’attenta analisi economica, spe­cial­men­te per progetti con un costante alto fab­bi­so­gno di calcolo.

Al­ter­na­ti­ve alle cloud GPU

A seconda del caso d’uso, diverse al­ter­na­ti­ve a una cloud GPU possono essere sensate.

Un’opzione evidente è l’uso di server GPU locali (on-premise GPU) o work­sta­tion, che vengono gestiti per­ma­nen­te­men­te all’interno dell’azienda. Nel confronto diretto tra cloud GPU e on-premise GPU, quest’ultima offre il massimo controllo su hardware, dati e sicurezza. È van­tag­gio­sa so­prat­tut­to quando i processi di calcolo vengono eseguiti con re­go­la­ri­tà e a lungo termine, come nell’ad­de­stra­men­to di modelli di in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le ri­cor­ren­ti. Tuttavia, richiede in­ve­sti­men­ti in hardware, raf­fred­da­men­to e ma­nu­ten­zio­ne.

Un’altra opzione sono i server GPU dedicati presso i provider di hosting. In questo caso, le GPU fisiche vengono fornite esclu­si­va­men­te a un cliente, senza alcun livello di vir­tua­liz­za­zio­ne. Questa variante combina la potenza e il controllo di una macchina dedicata con la fles­si­bi­li­tà di un modello a noleggio. È adatta per le aziende che ne­ces­si­ta­no di alte pre­sta­zio­ni ma non de­si­de­ra­no gestire un server proprio.

Per progetti più piccoli o di­stri­bui­ti, sono in­te­res­san­ti i modelli di con­di­vi­sio­ne GPU e le soluzioni di edge computing. In questo caso, la potenza di calcolo viene fornita più vicino agli utenti finali o alla fonte dei dati, riducendo così i tempi di latenza. Le ap­pli­ca­zio­ni in tempo reale be­ne­fi­cia­no in par­ti­co­la­re di questa soluzione. Tipici campi di ap­pli­ca­zio­ne sono i sistemi IoT o i servizi di streaming.

Infine, l’approccio ibrido sta ac­qui­stan­do sempre più im­por­tan­za: le aziende combinano le proprie risorse GPU con le capacità cloud per gestire picchi di carico o ester­na­liz­za­re in modo fles­si­bi­le carichi di lavoro specifici.