深度學習 (DL)已成為人工智能 (AI) 的一個關鍵子領域，影響著自然語言處理和計算機視覺等多個領域。深度學習模型依賴大量硬件資源進行高效計算，尤其是在對大量數據集進行大規模模型訓練時。GPU 因其并行處理能力而成為訓練這些模型的必備工具。然而，對于研究人員和組織來說，主要挑戰在于是否購買專用 GPU 服務器或租用基于云的 GPU 計算資源來運行復雜的深度學習算法。
我們將通過比較專用 GPU 服務器的財務和運營成本與利用基于 GPU 云計算服務相關的成本來評估成本影響。
在深入進行成本比較之前，您必須充分了解項目的具體需求。首先，考慮模型的復雜性；它們從輕量級到高度復雜。同樣，衡量數據集的規模，其規模可能適中，也可能巨大。
此外，訓練課程的規律性可以從零星到頻繁迭代不等。這些因素會影響所需 GPU 的類型和容量，并在確定整個項目的預算方面發揮關鍵作用。下面，我們在三個主要類別中比較專用本地計算與云計算的成本。
一、 初期投資和維護成本
1、裸金屬服務器
硬件：深度學習需要強大的硬件，尤其是用于并行處理的圖形處理單元 (GPU)。高端 GPU 服務器可能成本很高，需要額外的 CPU、內存和存儲成本。例如，建議使用 DGX A100
成本約20萬美元。
此類系統的成本不僅反映了高端 GPU 的包含，還反映了大量 CPU、內存和存儲資源。例如，DGX A100 具有 1TB 的系統內存和 15TB 的 Gen4 NVMe 內部存儲。
基礎設施：考慮冷卻系統和專用電路，這會增加數千美元的初始成本。高性能 GPU 會產生大量熱量，需要有效的冷卻解決方案才能高效運行。先進的冷卻系統（無論是風冷還是液冷）都是必不可少的，并且會大大增加初始安裝成本。
維護：服務器需要定期維護，包括清潔、硬件刷新和軟件更新，這些維護可能非常耗時，并且需要 IT 專業知識。這些維護任務對于確保服務器的最佳性能和使用壽命至關重要。
總擁有成本 (TCO)：計算服務器生命周期內的硬件、基礎設施、維護、電力、冷卻和空間成本，以獲得完整的信息。
2、云計算
無前期成本：云的即用即付模式消除了最初的硬件和基礎設施負擔，這使其對于短期項目或資源需求波動的項目具有吸引力。
這對于短期項目或資源需求波動的項目尤其有吸引力，因為它允許公司根據當前需求增加或減少資源，而無需承擔長期開支。
可變成本：用戶根據資源使用情況付費，包括 GPU 類型、內存大小和計算小時數。雖然成本最低為每小時幾美分，但大量培訓可能會增加成本。
維護成本低：云模式還將部分維護和管理負擔轉移給云服務提供商，包括定期更新和系統維護。這可以進一步減少對內部 IT 專業知識的需求，并允許組織將更多精力放在核心業務領域，而不是 IT 基礎設施管理上。
雖然這些都很棒，但在選擇云提供商時還需要考慮其他技術因素。以下是其中一些：
虛擬化：云提供商通常采用服務器虛擬化來最大限度地提高物理硬件的效率。該技術允許多臺虛擬機 (VM) 在一臺物理服務器上運行，每臺虛擬機都是獨立的，并運行自己的操作系統和應用程序。
但是，這種共享資源模型可能會影響性能，尤其是與使用專用服務器相比。虛擬化環境可能會因“吵鬧鄰居”效應而出現性能不穩定的情況，即同一物理服務器上的其他虛擬機會消耗不成比例的資源（CPU 周期、內存、磁盤 I/O、網絡帶寬），從而影響相鄰虛擬機的性能。
了解提供商虛擬化技術的具體細節以及他們如何管理資源分配至關重要。提供商通常提供不同類型的云服務模型，例如公共云、私有云和混合云，每種模型的資源隔離、性能和成本級別各不相同。
例如，一些云提供商可能會使用 VMware 或 Hyper-V 等技術進行虛擬化，這些技術包括旨在最大程度減少資源爭用影響的功能。其他提供商可能會在公共云中為性能敏感型應用程序提供專用實例或物理隔離的硬件。了解這些詳細信息可以幫助用戶根據其性能要求和預算限制選擇正確的服務類型。
網絡：在云計算環境中，特別是用于訓練深度學習模型等數據密集型任務的環境中，互聯網連接的速度和可靠性是可顯著影響這些過程的有效性和效率的關鍵因素。
互聯網速度慢或不穩定會導致數據傳輸延遲，從而延長模型的訓練時間，尤其是在處理大型數據集時。這是因為深度學習通常需要在云端傳輸大量數據。如果無法快速上傳、訪問或下載數據，則可能會阻礙整個訓練過程。
高帶寬互聯網連接對于緩解這些問題至關重要。對于那些嚴重依賴云服務進行數據處理和機器學習任務的企業來說，投資強大的互聯網連接甚至專線對于最大限度地提高運營效率和模型性能至關重要。
對強大互聯網連接的依賴凸顯了在部署基于云的人工智能和數據分析系統時需要仔細規劃網絡基礎設施，尤其是對于需要實時處理或大規模數據分析的應用程序。
二、可擴展性和靈活性
1、裸金屬服務器
擴展：擴展硬件服務器可能是一個繁瑣且昂貴的過程。添加額外的硬件需要仔細規劃、集成和配置。添加額外的硬件并不像看起來那么簡單——它需要大量的規劃、集成和配置。
規劃：擴展服務器容量通常需要評估當前和未來的需求，以確保新硬件能夠充分滿足預計的需求。此規劃階段可能包括對電力需求、空間、冷卻能力和預算分配的評估。
集成：在現有系統中添加新硬件時，必須考慮與現有組件的兼容性。這可能涉及固件更新，確保新硬件與現有操作系統和應用程序兼容，有時甚至還要更改網絡配置。
配置：新硬件安裝完成后，必須進行正確配置。這包括設置系統參數、網絡設置以及安裝或更新軟件。配置通常還需要進行大量測試，以確保新硬件與現有系統順利集成，不會造成中斷。
縮小規模：縮小閑置硬件的規模會成為一項財務負擔。縮小服務器規模通常需要虧本出售組件。縮小服務器硬件規模不僅僅是一項后勤挑戰，還涉及可能影響組織技術預算的財務考慮。
折舊：服務器等硬件組件通常會隨時間而貶值。技術進步日新月異，舊型號很快就會過時或不再受歡迎，從而大幅降低其市場價值。
轉售市場：二手 IT 設備市場波動很大。供需、新技術的發布以及設備狀況等因素在決定轉售價值方面都發揮著關鍵作用。通常，公司可以預期以比原始購買價高出很多的價格出售二手硬件。
物流和成本：退役、準備和銷售舊硬件的過程也會產生成本。這包括安全移除和準備待售設備所涉及的勞動力，以及與存儲和運輸相關的潛在成本。
環境考慮：公司還必須考慮處理舊硬件對環境的影響。適當的處理可能需要回收或翻新，這可能會進一步增加成本，但這對于最大限度地減少環境影響至關重要。
有限的資源池：服務器上有限的硬件選項會限制其能夠有效處理的深度學習項目類型。擴展功能需要徹底改造硬件。
2、云計算
動態擴展：云計算的這一功能允許用戶根據項目的當前需求調整 GPU、內存和存儲等計算資源。擴展通常可以通過云平臺上的簡單用戶界面進行管理。此功能可確保資源不被浪費，因為用戶可以在需求低迷期間縮減規模，在高峰期擴大規模，從而優化成本和效率。
彈性：云計算提供了訪問大量資源的能力，這對于按需處理更大或更復雜的計算任務至關重要。這對于可能具有不斷變化的需求的研發項目尤其有益。彈性確保項目可以適當擴展，而無需在物理基礎設施上進行前期投資。
硬件靈活性：云允許用戶選擇最適合其項目要求的特定類型的硬件。例如，某些深度學習任務可能從具有高帶寬內存的 GPU 中受益更多，例如配備 NVIDIA Tensor Cores 的 GPU，而其他任務可能需要更多的原始處理能力或特定類型的 CPU。這種靈活性有助于優化性能和成本，因為用戶可以根據應用程序的需求定制硬件，而不會被鎖定在一種配置中。
三、性能和效率
1、裸金屬服務器
硬件選擇：組織可以完全控制硬件選擇，這對于本地服務器來說是一個顯著的優勢。他們可以選擇特定的 GPU、平衡內存帶寬并優化存儲性能，以最大限度地提高特定任務的效率。這種定制可以帶來更適合特定深度學習操作的高效系統。
潛在的過時性： GPU 技術的快速發展可能會使服務器過時。GPU 技術的創新步伐很快，NVIDIA 和 AMD 等主要制造商經常發布新型號，在處理能力、能源效率和功能（如增強的 AI 驅動功能）方面提供顯著改進。每一代 GPU 都會帶來顯著的性能增強，這可能會使以前的型號效率降低或不適合尖端應用程序。
2、云計算：
尖端硬件：云提供商通常會維護最新的硬件配置，并頻繁更新其 GPU 產品。這種設置可確保用戶能夠使用最先進的硬件，而無需持續投資新技術。這對于部署需要最新計算能力的最先進的深度學習模型尤其有益。
優化的軟件堆棧：許多云提供商使用最新版本的深度學習框架和庫（例如 TensorFlow、PyTorch 和 cuDNN）來優化其環境。這種優化旨在最大限度地提高可用硬件的性能，提高效率并可能減少配置和維護所需的時間和精力。
共享資源：雖然云計算提供了可擴展性和對頂級硬件的訪問，但由于資源的共享性質，性能可能會波動。了解云提供商的資源分配政策（專用實例與共享實例）的細節至關重要。此外，諸如競價實例之類的節省成本的選項可能會帶來經濟效益，但它們也存在中斷的風險，這可能會影響長期運行的深度學習任務。
四、安全和數據隱私
1、裸金屬服務器
更好的控制：用戶完全控制物理安全措施和數據訪問協議。這對于高度敏感的項目或具有嚴格監管合規要求的項目至關重要。
管理負擔：維護強大的安全措施需要持續的努力，包括軟件修補、漏洞管理和用戶訪問控制。
2、云計算
共擔責任模式：安全是提供商和用戶的共同責任。提供商負責保護其基礎設施，而用戶負責保護云環境中的數據和配置。
合規性認證：許多云提供商提供與特定行業相關的合規性認證（例如，醫療保健行業的 HIPAA）。這些認證讓您在處理敏感數據時高枕無憂。
潛在的供應商鎖定：在云提供商之間遷移數據和工作負載可能很復雜，從而導致對供應商鎖定的擔憂。
對于深度學習基礎設施而言，選擇服務器還是云計算取決于幾個因素。考慮項目在預算、可擴展性、性能要求和安全問題方面的具體需求。
對于前期成本有限且資源需求波動的預算敏感型項目來說，云計算可能是理想的選擇。
對于需要完全控制硬件和安全的項目來說，服務器可能是更好的選擇。
對于需求不斷變化的研究項目，云的可擴展性和彈性具有顯著的優勢。
五、捷智算平臺如何支持深度學習項目？
捷智算平臺旨在滿足深度學習在效率和成本效益方面的苛刻要求。讓我們更深入地了解該平臺的特色屬性：
1、優化 GPU 利用率：除了提供對稀缺 GPU 資源的訪問之外，捷智算平臺 還讓用戶能夠利用分布在廣泛的全球網絡中的以前未開發的計算資源。這意味著當您租用 GPU 小時時，您可以依靠距離您較近的硬件，從而消除延遲并增強網絡響應能力。
2、靈活的定價：考慮到用戶對機器學習的多樣化需求，我們提供具有競爭力且靈活的定價策略。無論您是偶爾涉足機器學習項目的個人研究人員，還是計算需求持續較高的大型企業，定價模型都是量身定制的，以確保根據您的消費量收費。
3、支持領先的深度學習框架：捷智算平臺 緊跟深度學習趨勢，并與以下流行框架兼容：TensorFlow，這可確保過渡或集成到您已建立的工作流程盡可能順利。
4、安全性：在數據泄露日益普遍的時代，我們非常重視數據的完整性和安全性。該平臺實施嚴格的安全協議，確保用戶的數據不受攻擊。
最終，選擇基于 GPU 的云計算還是購買專用深度學習服務器取決于項目的具體需求。購買專用 GPU 可能會產生高昂的成本，但隨著項目持續時間的增加，從長遠來看，它可能具有成本效益。
六、關于捷智算平臺
捷智算是一個面向所有人的更公平的云計算平臺。它通過利用閑置數據中心硬件上全球未充分利用的計算來提供對分布式資源的訪問。它允許用戶在世界上第一個民主化的云平臺上部署虛擬機，以最優惠的價格在理想的位置找到最佳資源。
捷智算平臺 旨在通過提供更可持續的經濟、環境和社會計算模型，并授權企業和個人將未使用的資源貨幣化，實現公共云的民主化。
我們的平臺允許組織和開發人員根據需求進行部署、運行和擴展，而不受集中式云環境的限制。因此，我們通過簡化客戶對更廣泛的高性能計算和邊緣分布式資源池的訪問，為客戶實現了顯著的可用性、接近性和成本效益。
