Portare il calcolo parallelo sul cloud è la chiave per alzare il livello di esecuzione dei task, ottimizzando costi e risorse
Quando si parla di potenza del server, l’elemento determinante è sempre la tipologia di processore installato. Questo comporta la necessità di aggiornare costantemente le macchine, affinché riescano a gestire carichi di lavoro sempre più complessi. Il cloud server ha eliminato tale onere per i clienti, di fatto mettendo nelle loro mani un servizio tout-court che sa indirizzare, in maniera automatica, la potenza di calcolo, a seconda delle richieste, per di più delocalizzando l’hardware presso il fornitore. Il passo ulteriore in tale ambito è affiancare al noto contesto dei server quello della GPU, le schede grafiche, la importanza ricade spesso nel campo dei gaming. In che modo server e GPU possono essere collegati e rappresentare un vantaggio nelle strategie di business delle imprese?
Le CPU vanno ancora benissimo per far girare applicativi più o meno esigenti, dal punto di vista della potenza, con il beneficio dell’utilizzo di un ‘cervello’ sul cloud. Tuttavia, se focalizzato su un’attività specifica, l’aggiunta di una parte elaborativa grafica all’hardware permetterà di svolgere compiti ad-hoc in maniera più veloce. Il punto distintivo è che se le GPU in genere hanno velocità dei core inferiori rispetto alle CPU, possono far funzionare tali core in esecuzione parallela, con il risultato che alcune operazioni matematiche vengono eseguite più velocemente su una GPU che su una CPU. I server GPU, come suggerisce il nome, presentano configurazioni di schede grafiche progettate per sfruttare questa potenza di elaborazione. Le GPU sono progettate per la grafica ad alta velocità, ma la loro architettura le rende adatte a gestire alcune attività di elaborazione ad alte prestazioni. Grazie a migliaia di core, le attività più significative possono essere suddivise in calcoli più piccoli che vengono eseguiti in parallelo. Portare tutto ciò a bordo di un servizio cloud, vuol dire offrire ai clienti un livello ulteriore di prestazioni, significative soprattutto a fronte di un monte elevato di dati.
L’offerta di Seeweb
Lo sa bene Seeweb, che offre un pacchetto specifico di Cloud Server GPU, per trarre un concreto boost per attività intensive di AI, deep learning, big data, computer vision. “Le istanze GPU Seeweb dispongono delle migliori caratteristiche tecniche attualmente riscontrabili sul mercato” afferma Marco Cristofanilli, Cloud Specialist e Presales di Seeweb. “Basate su scheda grafica Nvidia Quadro RTX 6000 e comprensive di 24 GB di RAM e oltre 4.000 core CUDA, RT e Tensor, le nostre GPU rendono concreta l’accelerazione delle attività di Machine Learning e Deep Learning”.
Di fatto, Cloud Server GPU Server è un server dedicato virtuale, basato su hypervisor qemu e tecnologia passthrough. Quest’ultima consente di presentare direttamente una GPU PCI ad una macchina virtuale. Il dispositivo si comporta come se fosse pilotato direttamente dalla VM e la VM rileva il device PCI come se fosse fisicamente connesso. Per tale motivo, non si hanno degradi di performance di alcun tipo. In alcuni contesti specifici, grazie alle tecnologie di virtualizzazione, volte a ottimizzare l’utilizzo della memoria e della CPU, si possono avere anche risultati migliori.
Flessibilità di costi e prestazioni
Ma non solo: per soddisfare ogni tipo di esigenza, Seeweb propone anche un account multi GPU Server, ossia un servizio di GPU computing da cui attivare in modalità ‘on-demand’ più server con GPU dedicata per una gestione flessibile sia dei progetti che dei costi. Inoltre, non è prevista nessuna configurazione da parte dell’utente: driver e sistema sono configurati a priori dagli ingegneri, per un’attivazione praticamente immediata.
La complessità dei calcoli finanziari, la produzione multimediale, la ricerca scientifica, la diagnostica per immagini sono solo alcuni dei campi in cui le implementazioni tecnologiche del GPU Cloud Server possono fare la differenza. “Pensiamo per esempio al campo medico: grazie al Machine Learning e alla Computer Vision, è possibile analizzare immagini di Tomografia Computerizzata per verificare in modo rapido, immediato, gli effetti del Covid-19 sui polmoni dei pazienti. Riuscire a distinguere, in pochi secondi, una normale polmonite da una derivata dal Sars-Cov-2 permette di indirizzare cure repentine e, nel caso, anche salvare vite. Si tratta di analisi che richiedono strumenti tecnologici adeguati e in Seeweb siamo a disposizione sia a livello di consulenza che tecnologicamente per supportare chiunque in questo percorso di innovazione”.
