如果沒有大量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，就無法訓(xùn)練基礎(chǔ) AI 模型。數(shù)據(jù)管道處理對于任何正在構(gòu)建甚至微調(diào)自己的模型的團隊來說都是一項關(guān)鍵任務(wù)。它涉及加載、轉(zhuǎn)換和分析來自各種來源（例如圖像、文本、音頻、視頻、日志、傳感器等）的大量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)管道處理可用于數(shù)據(jù)清理、降噪、特征提取、數(shù)據(jù)增強、數(shù)據(jù)驗證和數(shù)據(jù)集重構(gòu)等任務(wù)。
然而，數(shù)據(jù)管道處理也可能非常具有挑戰(zhàn)性，尤其是在處理大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜計算時。如果處理不當，結(jié)果就是緩慢、昂貴且低效的過程。這就是 GPU 云派上用場的地方。接下來，讓我們一同探究使用 GPU 進行數(shù)據(jù)管道處理的背后原因、具體方式以及理想地點。
為什么數(shù)據(jù)管道處理應(yīng)該在 GPU 上進行？
GPU 可以同時執(zhí)行多項操作，這使得它們在某些類型的任務(wù)上比 CPU 更高效。GPU 尤其擅長處理數(shù)據(jù)密集型和計算密集型任務(wù)，例如圖像處理、視頻處理和機器學(xué)習(xí)。
使用 GPU 執(zhí)行此任務(wù)有很多好處：
– 與 CPU 相比，GPU 可將數(shù)據(jù)管道處理速度提高幾個數(shù)量級。例如，Google Cloud 報告使用 GPU 加速 Dataflow 數(shù)據(jù)管道處理可使 CPU 和內(nèi)存使用量降低一個數(shù)量級。
– 與 CPU 相比，GPU 通過使用更少的資源和功耗來降低數(shù)據(jù)管道處理的成本。例如，NVIDIA 報告稱，與 CPU 相比，使用 GPU 加速基因組工作流程的性能提高了 50 倍，成本降低了 90%。
– GPU 簡化了數(shù)據(jù)管道處理，使用戶能夠在同一管道中執(zhí)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和機器學(xué)習(xí)任務(wù)，而無需在不同的平臺或工具之間切換。例如，從云端到街頭是一家使用衛(wèi)星和人工智能追蹤洪水的公司，該公司報告稱，使用 GPU 在 Dataflow 管道中執(zhí)行圖像處理和機器學(xué)習(xí)任務(wù)降低了其工作流程的復(fù)雜性和延遲。
GPU 短缺且價格高昂時期的數(shù)據(jù)處理
盡管使用 GPU 進行數(shù)據(jù)管道處理具有諸多優(yōu)勢，但用戶也可能面臨一些挑戰(zhàn)和限制。主要挑戰(zhàn)之一是 GPU 短缺。AI 對 GPU 的狂熱以及由此導(dǎo)致的公共云高成本影響了 GPU 的可用性和可負擔(dān)性。
GPU 短缺導(dǎo)致 GPU 租賃價格高漲，尤其是主要云提供商的企業(yè)級芯片。這使得公司更難獲得和負擔(dān)得起 GPU。它還影響了依賴 GPU 進行數(shù)據(jù)管道處理應(yīng)用程序的企業(yè)的盈利能力和競爭力。
消費級 GPU 如何解決這一問題？
解決 GPU 短缺和價格高昂問題的一個方法是使用消費級 GPU 進行數(shù)據(jù)管道處理。據(jù)估計，人們家中有 4 億個 GPU，其中許多適用于多種用例，如 AI 推理、數(shù)據(jù)處理等。消費級 GPU 始終連接到互聯(lián)網(wǎng)，但通常偶爾用于游戲，因此在一天中的大部分時間里都沒有得到充分利用。
大多數(shù)消費級 GPU 每天有將近 20-22 小時處于閑置狀態(tài)。
與企業(yè)級 GPU 相比，消費級 GPU 更具成本效益且用途更廣泛，并且仍可為數(shù)據(jù)管道處理提供高性能和高質(zhì)量。
然而，使用消費級 GPU 進行數(shù)據(jù)管道處理也存在一些挑戰(zhàn)和限制，例如消費級 GPU 的兼容性、可擴展性、安全性和可靠性。為了克服這些挑戰(zhàn)和限制，公司需要一個平臺或服務(wù)，使他們能夠以簡單、高效和安全的方式使用消費級 GPU。
分布式云：數(shù)據(jù)管道處理的完美方案？
進入分布式云。捷智算平臺是消費者 GPU 的分布式云，非常適合數(shù)據(jù)管道處理。我們通過將需要 GPU 的公司與擁有空閑 GPU（可以共享或租用）的游戲玩家聯(lián)系起來來實現(xiàn)這一點。
捷智算平臺為數(shù)據(jù)管道處理帶來了以下好處：
– 訪問龐大而多樣化的消費級 GPU 池，有超過 10,000 個 GPU 可供使用，起價為每小時1塊錢。公司可以根據(jù)自己的需求和偏好，從不同類型、型號和數(shù)量的消費級 GPU 中進行選擇。
– 在公共數(shù)據(jù)集（例如 ImageNet、MNIST 和 CIFAR-10）上輕松運行常見框架（例如 TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn 等）。
– 能夠從公共網(wǎng)絡(luò)獲取視頻、音頻、圖像或文本數(shù)據(jù)，并使用whisper-large 或 wave2vec 等開源模型進行大規(guī)模處理。
–大規(guī)模擴展和縮減，為批處理作業(yè)中的數(shù)據(jù)管道提供支持，而無需處理消費者 GPU 的可擴展性或可靠性。公司可以使用捷智算平臺將其作業(yè)作為批處理作業(yè)提交，捷智算平臺 將自動為這些作業(yè)分配和管理消費者 GPU。團隊還可以通過 Web 界面或 API 監(jiān)視和控制他們的作業(yè)。
– 每臺機器上都有獨立的容器，捷智算平臺 提供了一種安全且私密的方式，無需擔(dān)心在消費者 GPU 上運行的細微差別。所有容器映像在傳輸和靜止期間都完全加密，并且僅在實際運行時才解密，在此期間，有一個專有的運行時安全和節(jié)點信譽系統(tǒng)來確保工作負載的私密性和安全性。一旦工作人員完成工作，整個虛擬機連同所有數(shù)據(jù)都會被銷毀。
立即試用捷智算平臺
數(shù)據(jù)處理目前是人工智能行業(yè)的瓶頸，但這一問題將通過數(shù)百萬個消費級 GPU 得到解決。
對于任何構(gòu)建基礎(chǔ) AI 模型的公司來說，獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)集都是一項關(guān)鍵任務(wù)，但這是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，尤其是在處理大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)和計算時。利用大量消費級 GPU 集群是解決方案。
公司可以使用捷智算平臺來支持其數(shù)據(jù)處理管道，并以業(yè)內(nèi)最低的價格利用全球數(shù)萬個 GPU 池。捷智算平臺的完全托管容器服務(wù)使開放者團隊可以輕松地進行擴展和縮減。
