Quelles sont les meilleures alternatives à Google GPU?
Le développement rapide de la technologie a changé la façon dont nous apercevons le monde. C’est vrai que la vie est tellement différente maintenant, en comparaison avec celle d’avant. Mais on doit se poser une question: le monde est-il meilleur ou pire maintenant?
Tout a commencé avec la télévision, où les gens pouvaient regarder leurs films favoris et les nouvelles.
Puis, l’Internet est apparu, avec des fonctionnalités encore plus personnalisées. Cependant, les gens ont inventé l’Intelligence Artificielle, un autre type de technologie qui a changé la donne et qui la change encore.
Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle?
AI ou Intelligence artificielle est un mécanisme par lequel les machines sont programmées à imiter l’intelligence humaine, autrement dit, elles pensent comme une vraie personne en imitant ses pensées et actions. Pendant que l’intelligence “naturelle” appartient seulement aux êtres humains ou aux animaux, de même, AI est la façon dont seulement les robots peuvent “penser”.
Qu’est-ce que AI fait?
Les deux buts de cette technologie sont l’apprentissage répétitif et la découverte, par l’information donnée.
Le moyen par lequel AI devient meilleure en deviner est par l’apprentissage. Plus une information lui est donnée, mieux elle apprend. Les véhicules automatiques sont maintenant possible grâce à l’Intelligence Artificielle, comme les services de Google et Facebook sont dépendants de cette technologie.
Usages pratiques de l’AI
Peut-être vous vous demandiez comment YouTube peut générer des listes si géniales, basées exactement sur vos goûts musicaux.
Même si, au début, YouTube vous donne quelques vidéos aléatoires, le plus vous écoutez des chansons et le plus vous regardez des vidéos, YouTube devient plus capable de générer des listes qui sont de plus en plus spécifiques. De plus, quand il s’agit de vous recommander des chansons que peut-être vous aimerez, il a presque toujours raison.
La même chose se passe aussi avec NetFlix: le plus vous donnez au algorithme, le plus films et seriaux vous regardez, la prédiction de ce que vous aimeriez regarder devient de plus en plus précise.
Autrement dit, la plus information vous donnez à la machine, elle devient plus intelligente et devient capable de prédire ce que vous aimez et vous en donner plus. Le but de ces plateformes et de ces prédictions est que vous ne les quittiez jamais.
Alternatives à Google GPU – mais premièrement, qu’est-ce qu’un GPU?
1. CPU vs GPU
Une définition classique du GPU est “Unité de Processeurs Graphiques”, dont la fonction est d’opérer des opérations graphiques, 2D et 3D. Même si, les GPUs sont premièrement utilisés aux processus d’équarrissage, dans lesquels ils excellent. En ce qui concerne l’historique des ordinateurs, les premiers n’avaient pas de GPU, ce qui signifiait que les CPU devaient opérer toutes les fonctions des GPUs. Cependant, un GPU est plus rapide que n’importe quel CPU, grâce à ses spécifications et, grâce à cet élément de PC, les jeux vidéo d’aujourd’hui sont possibles.
2. Pourquoi vous avez besoin d’un GPU
Le premier motif pour lequel vous avez besoin d’un GPU est parce que, en comparaison avec son prédécesseur, un GPU consomme et requiert moins de mémoire, chose qui améliore la performance de votre PC. Autrement dit, la mémoire requise pendant l’utilisation d’un GPU est plus moindre, en comparaison avec pendant l’utilisation d’un CPU, ce qui est un grand avantage de cet élément.
Pendant qu’un CPU a de 4 à 64 cœurs, un GPU a plus d’un cent cœurs plus petits, ce qui le rend plus efficace. Il y a des services de transfert de données qui vous permettent de transférer vos données de votre CPU dans un GPU, si vous en avez besoin. Vous devriez aussi considérer la puissance de calcul de votre GPU et le fait que le calcul parallèle d’un GPU est plus efficace.
Il est possible que vous n’ayez pas besoin d’un GPU dédié pour regarder des vidéos ou pour des jeux anciens, choses qui peuvent être accomplies par un PC ordinaire. Cependant, vous auriez besoin d’un GPU dédié pour compléter les tâches quand il s’agit de l’intelligence artificielle. En conclusion, les instances de GPU sont plus recommandées à utiliser que les instances de CPU.
Alternatives de Google GPU – GPU et l’apprentissage machine
L’intelligence artificielle est un domaine vaste. Mais l’apprentissage machine est sans aucun doute qui nécessite une attention particulière. C’est la partie de la technologie qui rend capables les systèmes d’ordinateur de s’adapter et d’apprendre, sans que l’on leur donne des critères exactes. Prenons un exemple pratique: par le modèle de formation, on pose une question simple: rester à la maison ou sortir. Le système qui répond à notre question est le “modèle”. Le processus de réponse à cette question est la “formation”.
Pour que l’appli d’apprentissage fonctionne, pour que le modèle de formation soit complet, on a besoin de bons ordinateurs, ou tout simplement tout le système ne va pas fonctionner, ou aura des problèmes qui rend très long leur temps de chargement.
Il y a beaucoup de modèles de formation: régression linéaire et logistique, analyse linéaire discriminante, arbres de décision, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Machine à vecteurs de support, apprentissage de quantification vectorielle, apprentissage profond et bagging et forêt aléatoire. Pour chacun d’entre eux, choisir GPUs est essentiel, c’est pourquoi choisir un fournisseur professionnel de cloud est si important. Utiliser un seul GPU ne vous aidera pas beaucoup, parce que vous en aurez besoin de plus qu’un.
Jupyter Notebook est aussi utile quand il s’agit de l’apprentissage machine, parce que cela vous permet d’écrire les modules dont vous avez besoin, d’ajouter de nouveaux éléments et d’intégrer les nouvelles fonctionnalités à celles existantes. Pour utiliser Jupyter Notebook Environment, vous devez ouvrir l’application Notebook. Cette appli est très utile pour tous les gens qui veulent apprendre l’apprentissage profond, mais aussi pour les professionnels.
Présentation des services de Google GPU
Si vous voulez entraîner un modèle d’apprentissage profond qui aie des tâches multiples en utilisant un seul processeur, il est probable que vous devez reconsidérer cette situation. Parce qu’un seul GPU ne peut pas finir ces tâches rapidement. Plutôt, le processus dura quelques jours. Si vous voulez réduire ce temps, vous devriez acheter plus qu’un GPU.
C’est quand les services de Google GPU deviennent utiles. En vous offrant une solution simple à ce problème, utiliser les services de cette organisation est un bon choix.
Ils offrent beaucoup de GPUs, comme P100, P4, NVIDIA K80, T4 et même GPUs V100. Ces options sont bonnes pour les personnes et pour les organisations qui veulent développer leur modèle de formation et apprendre l’apprentissage profond et débuter dans le monde de Kaggle competitiv.
Types de GPU offerts par Google et alternatives à Google GPU
P100 GPU
Ce type de GPU offre plus de 700 applis de calcul haute performance qui sont accélérées et tous les cadres de formation pour l’apprentissage profond dont vous avez besoin. Cela peut accélérer la performance de votre projet jusqu’à 50 fois, qui est une fonction que vous devriez considérer quand vous choisissez un service de ce type.
2. P4 GPU
Si vous voulez transmettre jusqu’à 35 videos HD en temps réel, TESLA P4 GPU est un super choix. De plus, ce GPU intégré l’apprentissage profond dans le pipeline. Cette fonctionnalité peut aider les consommateurs de ce type de GPU à offrir des services de vidéo de haute qualité à leur utilisateurs, une fonction qui, avant, était impossible.
3. NVIDIA K80
NVIDIA TESLA K80 Accélérateur va radicalement améliorer le coût du centre de données. À part d’avoir une mémoire GDDR5 de 24 GB, ce type de GPU a aussi une protection ECC, ce qui augmente la crédibilité. Plus exactement, il offre à ses utilisateurs des serveurs plus puissants, une fonctionnalité qui améliore la performance et l’expérience des utilisateurs. Cette carte est plus ancienne.
T4 GPU
NVIDIA T4 GPU améliore la performance de plusieurs tâches de cloud, pour que les plateformes de cloud avec qui vous travaillez vous offrent la meilleure expérience. Cette fonctionnalité inclut: l’entraînement de l’apprentissage profond, l’apprentissage machine, HPC et graphiques.
V100 GPU
NVIDIA TESLA V100 GPU est parmi les meilleures choix quand il s’agit d’AI. Elle n’améliore pas seulement l’intelligence artificielle, mais est aussi utile pour HPC, graphics et science.
Elle a deux versions différentes: 16GB et 32GB. Un GPU V100 a la performance de 32 CPUs, tout cela dans un seul GPU. Cet aspect est très important pour les ingénieurs, pour les hommes de science et pour les chercheurs, qui vont passer moins de temps à travailler à un seul projet.
Le cloud public de Google Collab est alors un choix populaire parmi les fans de l’intelligence artificielle. Cependant, il y a quelques alternatives aux services de Google GPU que vous devriez considérer, services de cloud qui sont, en général, moins chers et ont une meilleure qualité.
Alternatives à Google GPU – Les services d’AWS GPU
Avec plus de 10 ans de collaboration avec NVIDIA, le système d’AWS Cloud GPU vous offre des solutions flexibles et efficaces. Un choix populaire parmi les fans de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle, AWS fournit presque les mêmes services que Google Collab: GPUs NVIDIA Tesla V100, GPUs NVIDIA K80 et GPUs NVIDIA T4. Cependant, il y a encore quelques différences entre ces deux services. Le Système AWS a aussi des GPUs NVIDIA Tesla M60 et le modèle de GPU A100. Qu’est-ce que ça veut dire?
NVIDIA Tesla M60 GPUs
Par NVIDIA Tesla M60, le computing visuel a été révolutionné. Grâce à sa performance, ses clients peuvent dire “adios” à leur bureaux et ils peuvent accéder à leur données et applis de n’importe où.
NVIDIA Tesla A100 GPUs
Utile aux systèmes d’intelligence artificielle, analyse des données et HPC, NVIDIA Tesla A100 GPU offre des solutions modernes à ses utilisateurs. Elle a l’architecture NVIDIA Ampère et est 20 fois plus efficace que son prédécesseur. De plus, elle est disponible en deux versions: 40GB et 80GB et est capable de supporter les plus grands modèles et jeux des données. Une instance Spot est le prix / heure que vous payez à AWS et est appelé “prix Spot”.
Alternatives à Google GPU – Les services d’AZURE GPU
Les services de Azure GPU sont connus dans le monde. Ils fournissent un service de haute qualité et leurs prix sont décents. En utilisant Azure, vous aurez une expérience unique quand il s’agit de l’apprentissage machine. Le cœur tensor qui est fourni aussi par eux permet une meilleure précision pour l’ intelligence artificielle.
Ce fournisseur de cloud GPU a le même type de services que Google Collaboration Cloud et que le système d’AWS, ce qui fait de lui l’une des meilleures alternatives à Google GPU.
Auxilio – parmi les meilleures alternatives à Google GPU
On utilise RTX6000 – un peu moins performant qu’un V100, mais vraiment moins cher.
TFLOPS
Un teraflop est la capacité de traiter 1T d’opérations en virgule flottante / seconde. Donc, si un produit a 10 teraflops, cela signifie que le produit est capable de traiter 10T d’opérations en virgule flottante / 1 seconde. Pendant qu’autres fournisseurs offrent jusqu’à 4.11 TFLOPS pour leurs utilisateurs (pack minim), Auxilio connaît l’importance de la formation de modèles et nous voulons vous aider. C’est pourquoi nous vous offrons 4608 TFLOPS (pack minim). Apprendre l’apprentissage profond et le pratiquer, cela requiert un système performant. Donc, si le pack minim ne suffit pas, notre pack Q16.large inclut 16.31×8 TFLOPS, ce qui veut vous satisfaire tous vos besoins. Les serveurs de GPU d’Auxilio vous permettent d’entraîner les modèles d’apprentissage machine sans aucune interruption, pour que vous ayez les résultats que vous voulez.
COEURS CUDA
Le traitement parallèle est le processus d’exécuter minimum 2 processeurs (CPUs) qui sont capables de faire de différentes tâches d’un projet. Autrement dit, les plus en vous avez, le mieux votre projet va. N’importe quel ordinateur qui a plus d’un seul CPU peut faire cela. De plus, les coeurs CUDA sont des processeurs parallèles. AWS offre dans son pack minim 2496 Coeurs CUDA et Google Cloud fait la même chose. D’autre part, Auxilio rompre cette limite, en offrant 4608 Coeurs CUDA à ses clients, ce qui vous offre toute la vitesse dont vous avez besoin, pour que votre station de travail pour l’apprentissage profond aille le mieux.
En plus, AWS et Google Cloud offrent 2496×8 Coeurs CUDA (pack premium), pendant que le pack premium d’Auxilio fournit à ses utilisateurs 4068×8 Coeurs CUDA, une fonction spéciale que vous ne trouverez plus nulle part.
Le nombre de GPU et la mémoire de GPU
Pour que nos services aient la même qualité que AWS et Google Cloud, Auxilio vous offre le même nombre de GPUs comme eux: 1 dans le pack minim et 8 dans le pack large. Pendant qu’AWS et Google Collab offrent une mémoire GDDR5 de 12GB, nous voulons vous offrir une meilleure offre, une offre que vous ne pouvez pas refuser: mémoire GDDR6 de 24 GB dans le pack minim.
On a doublé nos standards même quand il s’agit du pack large: pendant que les autres n’offrent qu’une mémoire GDDR5 de 12GB x 8 dans leur packs premium, on vous offre une mémoire GDDR6 de 12 GB dans notre pack premium.
GDDR5 vs GDDR6
Pendant que GDDR5 a été l’un des meilleurs choix parmi les cartes graphiques, GDDR6 est maintenant la meilleure version, ayant des fonctions de GDDR5X et HBM2. Avec plus de mémoire de bande passante et avec plus de capacité en comparaison avec son prédécesseur, ça vous offre une encore meilleure expérience.
Par exemple, la consommation d’énergie est plus grande quand il s’agit de GDDR5, en comparaison avec GDDR6. De plus, la vitesse de transfert est de 8 Gbps pour le premier exemple, pendant que GDDR6 a une vitesse de transfert de 14 Gbps à 16 Gbps, ce qui signifie que le second exemple est de deux fois plus rapide. Pas question que GDDR6 soit ce dont vous avez besoin.
Modèles de GPU
Quand il s’agit du type de GPU, AWS et Google Cloud offrent tous les deux la même solution: NVIDIA® Tesla® K80, qui est super performant. Cependant, c’est quand Auxilio vous aide: nous vous offrons un type plus performant de GPU, et c’est NVIDIA Quadro RTX 6000.
NVIDIA Tesla K80 a été produit en 2014, tandis que NVIDIA Quadro RTX 6000 a été produit en 2018. Pas question que le second modèle soit moins ancien et plus efficace que son prédécesseur. Pendant que Tesla K80 offre seulement 2496 Pipelines, Quadro RTX 6000 offre 4608 Pipelines, ce qui améliore le processus d’apprentissage machine. Le modèle Quadro RTX consomme moins d’énergie, 260 Watts, en comparaison avec le modèle Tesla K80, qui consomme 300 Watts.
Avec une meilleure procession d’énergie et moins de consommation d’énergie, l’alternative à Google Collaboratory qu’on vous offre est sans aucun doute le changement dont vous avez besoin.
L’architecture du GPU – Alternatives à Google GPU
Quand il s’agit de l’architecture du GPU, AWS et Google Cloud offrent tous les deux la même série de GPUs. Cependant, ayant une structure innovante et étant plus performante, la série de GPU Turing (2018) qu’Auxilio vous offre est un choix que personne ne peut ignorer. Peut-être que les fonctionnalités les plus utiles des GPUs NVIDIA Turing (2018) sont les cœurs Tensor et le ray tracing, qui vous aident au processus d’apprentissage machine.
Les tarifs d’AWS et de Google Cloud vs les tarifs d’Auxilio
Personne ne peut dire que le prix d’un service n’est pas de grande importance. Premièrement vous devez considérer toutes les fonctions qu’un service peut vous offrir, puis voir si ces fonctions en valent la peine. Alors que Google Colab et AWS peuvent sembler trop chers, Auxilio a le moindre tarif, 480$/ mois pour le pack standard. En comparaison avec le prix mensuel d’AWS (648$/ mois) et avec le prix mensuel de Google Colab 925$/mois), Auxilio vous aide à économiser et vous offre une solution plus complète.
De plus, le pack premium d’Auxilio ne coûte que 3840$/ mois. Tout cela pendant que le prix mensuel d’AWS coûte 5184$ et la version premium de Google Colab est 4847$/ mois.
En comparant tous les bénéfices et les prix donnés, on peut dire sans aucun doute qu’Auxilio fournit un prix plus correcte. Tout cela pendant qu’il offre les meilleurs types d’alternatives à Google GPU. Les systèmes de GPU fournis par Auxilio sont une offre que vous ne pouvez pas rater et, de plus, ils vous offrent la meilleure expérience quand il s’agit des projets de science des données et de l’apprentissage machine, mais pas seulement.
Donc quelles sont les meilleures alternatives à Google GPU?
Pour conclure, l’intelligence artificielle a changé notre vie pour toujours, en aidant l’humanité à obtenir ce qui avant semblait impossible. L’apprentissage par renforcement, l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé aident les ingénieurs, les hommes de science et n’importe qui veut changer en mieux le monde dans lequel on vit. Un rôle important est joué aussi par la réseau neuronal artificiel, qui nous permet de compléter des projets complexes.
Le développement de la technologie rend maintenant possible avoir des ordinateurs rapides, fondés sur la puissance des GPUs. Cependant, quand il s’agit des modèles d’apprentissage machine, il est important de comprendre que les ordinateurs de chez nous ne peuvent pas finir leurs tâches et aussi de trouver des fournisseurs professionnels.
Pendant que Google Colab, Azure et AWS offrent tous d’excellents services sur lesquels vous pouvez compter, Auxilio vous fournit une offre plus raisonnable, en vous offrant un prix plus bas et des services de qualité supérieure. Alors, le cloud GPU qu’Auxilio vous offre est une alternative à Google GPU sur laquelle vous pouvez compter. Entraînez votre modèle d’apprentissage profond en utilisant Auxilio!