GPU 云提供商如何针对特定行业的工作负载优化集群

Why managing AI risk presents new challenges

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The difficult of using AI to improve risk management

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How to bring AI into managing risk

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Pros and cons of using AI to manage risks

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Benefits and opportunities for risk managers applying AI

随着各行各业越来越依赖人工智能和机器学习，针对特定工作负载量量身定制的优化 GPU 集群可以在效率、成本和性能方面提供显著的优势。正如我们在上一篇文章中所讨论的那样这里，与模型训练，尤其是推理相关的支出不断增加，是公司实施人工智能战略能力的主要因素。在云计算的竞争格局中，通过特定行业的 GPU 集群优化实现差异化是云提供商的下一个前沿。与同行相比，那些能够提供最高效系统并能够优化服务以满足客户特定行业需求的云提供商自然会更具竞争力。本文深入探讨了GPU云提供商如何定制其硬件和软件以满足各个行业的不同需求。

了解 GPU 集群优化

针对特定行业的优化 GPU 集群是经过配置的定制计算环境，可满足特定用户或行业的独特计算需求。与提供 “一刀切” 方法的通用集群不同，这些专业集群经过微调，通过针对特定工作负载量身定制硬件和软件配置，提高性能、成本效益和安全性。

性能优化：

减少瓶颈：这些集群利用高带宽内存 (HBM) 和低延迟互连（例如InfiniBand），旨在大幅减少数据密集型操作的延迟。这种设置最大限度地减少了数据传输时间，提高了整体计算速度并实现了实时处理和分析。实际上，事实证明，实施InfiniBand可以将网络延迟减少到一微秒以下，并将数据传输速率提高到200 Gbps，与标准以太网设置相比，整体计算速度最多可提高30％。

成本效率：

资源利用率和效率：通过优化的任务调度和有效的工作负载分配，GPU 集群实现了较高的资源利用率。这种优化减少了空闲时间并降低了能耗，这反过来又通过确保计算能力与工作负载需求紧密匹配来降低运营成本。这使公司能够降低推理成本，只为消耗的资源付费。通过使用 Kubernetes 等高级编排平台，GPU 集群可以实现最佳的任务调度和有效的工作负载分配，从而提高资源利用率。这种战略部署最大限度地减少了空闲时间并降低了能耗，最终将数据密集型环境中的运营成本降低了多达40％。

合规性和安全性：

合规性：行业特定集群的配置符合严格的特定行业法规，例如金融领域的GDPR和医疗保健的HIPAA。遵守这些法规不仅可以避免法律上的复杂性，还可以在客户和合作伙伴之间建立信任。增强的安全协议，包括静态数据的 AES-256 加密和传输中数据的 TLS，以及通过 RBAC 和多因素身份验证进行全面的身份和访问管理，保护敏感数据免受未经授权的访问和泄露。
增强的数据安全性：为保护敏感数据，实施了包括加密（传输中和静态加密）、基于角色的访问控制（RBAC）和多因素身份验证在内的强大安全措施。这种全面的安全框架对于管理机密信息的行业至关重要。

行业示例

以下是一些示例，说明与通用集群相比，集群优化如何对特定行业的性能产生重大影响。

医疗保健

在医疗保健领域，优化的集群正在改变基因组测序、医学成像和药物发现。这些任务需要处理庞大的数据集和复杂的算法。例如，在医学成像中，使用 GPU 优化的张量运算可以加快卷积神经网络 (CNN) 的训练和推理阶段，卷积神经网络 (CNN) 用于检测医学图像中的异常。研究表明，与传统的GPU集群相比，此类优化可以将处理时间缩短50％，从而实现更快、更准确的患者诊断。

媒体

对于媒体行业，经过优化的 GPU 集群可加速视频处理和渲染任务。针对并行处理任务进行优化的 GPU 可显著提高高分辨率视频编辑、CGI 渲染和实时视频编码。通过这些优化，媒体公司可以预期对推理成本产生直接影响。增强的吞吐量意味着可以在更短的时间内处理更多的视频内容，使用更少的 GPU 时间。此外，延迟的减少确保了无需过多的计算开销即可执行实时处理任务。

电动汽车 (EV)

在电动汽车领域，电池管理系统、空气动力学和碰撞模拟的仿真至关重要。在这里，GPU 优化可以显著缩短仿真时间。例如，优化集群中更快的矩阵乘法功能可以加快碰撞仿真中使用的有限元分析，从而在相同的时间范围内进行更多模拟，从而加快车辆安全设计的迭代速度。

如何实现优化

硬件级增强

在硬件层面，优化包括选择符合特定任务计算要求的正确类型的 GPU 架构。例如，Tensor Core GPU 因其处理大型矩阵的效率而备受深度学习应用程序青睐，这在神经网络中很常见。此外，诸如增加内存带宽和更大缓存大小之类的改进是根据工作负载处理大型数据集的需求或高并发要求来考虑的。

软件级自定义

软件优化同样至关重要。这包括调整堆栈以使用可以有效利用 GPU 硬件的行业特定算法。库和框架也进行了优化；例如，使用 CUDA 执行科学计算任务，使用 OpenCL 执行需要跨平台执行的任务。此外，云提供商部署经过预训练的自定义机器学习模型，可以处理与行业相关的特定类型的数据，从而为计算任务提供快速入门。

可定制的工作流管道系统

GPU 云解决方案中的可自定义工作流管道系统可自动化和简化数据移动、转换、程序间连接和精度验证，从而显著减少人工劳动和潜在的错误。该系统在数据工作流程复杂且容易出现人为错误的行业中特别有益。例如，在药物研究中，自动化药物发现过程的工作流程可以显著加快新药的上市时间。

云提供商可以通过专注于高级编排和预建配置来增强可自定义的工作流管道系统。在 GMI Cloud，我们的平台使用 Kubernetes 来协调容器化应用程序，以有效管理依赖关系和自动执行任务，确保最佳的资源利用率和可扩展性。此外，我们还与NVIDIA合作，提供行业特定的预建配置，例如用于人工智能和机器学习的NGC容器，这些容器可加快部署并提供针对特定计算需求量身定制的环境。这些策略共同简化了工作流程，提高了效率，使企业能够快速适应不断变化的需求。

结论

像GMI Cloud这样的GPU云提供商正在继续制定新的策略，为我们的客户优化GPU计算。当我们采用硬件和软件的进步并从与某些行业的客户合作的复杂性中吸取教训时，用户可以期待更高效、更具成本效益的服务。但是，除了降低成本外，这些效率的提高还将使公司能够突破人工智能的界限，构建更具创新性的解决方案。

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