ما هو GPU Cloud Server؟

أصبحت وحدات معالجة الرسوميات GPU تحظى بشعبية متزايدة في الوقت الحاضر. اليوم سنتحدث عن خوادم GPU السحابية.

لماذا أصبحت وحدة معالجة الرسوميات GPU شائعة جدًا؟ لماذا تتخلف وحدة المعالجة المركزية CPU عن الركب؟

ببساطة، وحدة معالجة الرسومات (GPU) ووحدة المعالجة المركزية (CPU) هما نوعان مختلفان من معالجات الكمبيوتر.

نحن نعلم أن أي معالج يتكون من ثلاثة أجزاء: وحدة الحساب والمنطق (ALU)، ووحدة التحكم، والذاكرة المؤقتة. وحدة المعالجة المركزية أفضل في التعامل مع مهمة واحدة في كل مرة، في حين أن وحدة معالجة الرسومات (GPU) يمكنها التعامل مع مهام متعددة في وقت واحد. تمامًا كما أن بعض الأشخاص جيدون في أداء المهام واحدة تلو الأخرى بالتتابع، في حين أن آخرين يمكنهم التعامل مع مهام متعددة في نفس الوقت.

دعني أستخدم تشبيهًا لشرح الفرق بين الاثنين بطريقة بسيطة. وحدة المعالجة المركزية تشبه دراجة نارية للسباق، في حين أن وحدة معالجة الرسومات تشبه الحافلة. إذا كانت مهمة كل منهما هي إرسال شخص واحد من الموضع أ إلى الموضع ب، فإن وحدة المعالجة المركزية (الدراجة النارية) ستصل بالتأكيد بشكل أسرع. ومع ذلك، إذا تم إرسال 100 شخص من الموضع أ إلى الموضع ب، فيمكن لوحدة معالجة الرسومات (الحافلة) نقل المزيد من الأشخاص في وقت واحد، وبالتالي سيستغرق نقل 100 شخص وقتًا أقل.

ببساطة، يمكن لوحدة المعالجة المركزية تنفيذ المهام بشكل أسرع في وقت واحد، ولكن ميزة وحدة معالجة الرسومات تصبح أكثر أهمية عندما تكون هناك حاجة إلى عدد كبير من أحمال العمل المتكررة (مثل عمليات المصفوفة: (A*B)*C). لذلك، على الرغم من أن وحدة المعالجة المركزية تتمتع بوقت تسليم أسرع في وقت واحد، فإن ميزة وحدة معالجة الرسومات تكون أكثر أهمية عند التعامل مع معالجة الصور، وتقديم الرسوم المتحركة، والتعلم العميق وأحمال العمل الأخرى التي تتطلب الكثير من العمل المتكرر.

باختصار، تتمتع وحدة المعالجة المركزية بالقدرة على معالجة مهمة واحدة. كما تتمتع وحدات معالجة الرسومات بالقدرة على المعالجة المتوازية، مما يجعلها مثالية أيضًا للتطبيقات التي تتطلب قدرًا كبيرًا من الحوسبة. وفي الوقت الحاضر، تُستخدم وحدات معالجة الرسومات بشكل متزايد في أحمال العمل مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

ما هو GPU Cloud Server؟

مع تزايد متطلبات الحوسبة، وخاصة للتطبيقات التي تتطلب رؤية عالية الدقة وعمليات معقدة مثل التعلم العميق وتقديم الرسومات، فإن الحاجة إلى موارد أكثر قوة دفعت إلى التقدم في تقنية وحدة معالجة الرسومات.

في الوقت الحاضر، لا يمكن إنجاز العديد من الخدمات التي تقدمها الشركات والأفراد بدون الحوسبة باستخدام وحدات معالجة الرسوميات. حتى أن وحدات معالجة الرسوميات أصبحت سلعة نادرة، والإدارة الداخلية لهذه الأجهزة مكلفة ومعقدة.

مع التقدم السريع لتكنولوجيا وحدة معالجة الرسومات، أصبحت وحدات معالجة الرسومات المستندة إلى السحابة بديلاً جذابًا، حيث توفر الوصول إلى أحدث استخدامات وحدة معالجة الرسومات دون تحديات الصيانة أو التكاليف الأولية المرتفعة.

خادم GPU السحابي

خادم GPU السحابي هو خدمة حوسبة سحابية سريعة ومستقرة ومرنة تعتمد على GPU، والتي تُستخدم بشكل أساسي في سيناريوهات مثل التدريب/الاستدلال على التعلم العميق، ومعالجة الرسومات والصور، والحوسبة العلمية. توفر خوادم GPU السحابية نفس طرق الإدارة المريحة والسريعة مثل خوادم CVM السحابية القياسية.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لخوادم GPU السحابية تخفيف ضغط الحوسبة على المستخدمين بشكل فعال وتحسين كفاءة معالجة الأعمال والقدرة التنافسية من خلال أدائها الحوسبي القوي الذي يمكنه معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة.

وبعبارة واضحة: خادم GPU السحابي عبارة عن خدمة سحابية يمكنها توفير الحوسبة باستخدام GPU. في الماضي، كان عليك شراء وحدة معالجة الرسوميات بنفسك، وبناء المنزل بنفسك، والاهتمام بما إذا كان المنزل يتسرب أو لا يوجد انسداد في المجاري... مع خادم GPU السحابي، لم يعد عليك القلق بشأن هذه الأمور. فهناك مدبرات منزليات متخصصات لمساعدتك في الاعتناء بها، ويمكنك استخدام قوة الحوسبة لوحدة معالجة الرسوميات لخدمة عملك بطريقة مستقرة.

علاوة على ذلك، إذا لم تكن راضيًا، فيمكنك المغادرة في أي وقت. هذا هو الجانب الجيد لاستخدام خادم سحابي مزود بوحدة معالجة رسومية.

لماذا تستخدم GPU Cloud Server؟

في الوقت الحالي، يتم تصنيع وحدات معالجة الرسوميات محليًا بواسطة شركات مثل NVIDIA وAMD وIntel، والتي تقوم بتصميم وإنتاج أجهزة يتم تثبيتها مباشرة في الأنظمة الشخصية والمؤسسية في غرف الكمبيوتر.

تشمل مزودي الخدمة الذين يمكنهم توفير خوادم سحابية لوحدات معالجة الرسومات (GPU) Alibaba Cloud وAWS وGoogle Cloud وMicrosoft Azure وما إلى ذلك، مما يسمح للعملاء باستئجار وحدات معالجة الرسومات (GPU) عند الطلب لمهام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.

دعونا نلقي نظرة عن كثب على كيفية اختلافهم من حيث العوامل التالية:

معامل	وحدة معالجة الرسوميات المادية	خادم GPU السحابي
البنية التحتية	يتطلب التثبيت الفعلي وإدارة أجهزة وحدة معالجة الرسوميات	يتم استضافتها وإدارتها بواسطة موفري الخدمة السحابية، ولا يتطلب الأمر إعداد أجهزة مادية
التوسعة	قابلية التوسع المحدودة تتطلب شراء وترقية الأجهزة المادية	قابلة للتوسع بسهولة بناءً على الطلب
التكلفة	استثمار أولي مرتفع في الأجهزة، بالإضافة إلى تكاليف الصيانة	طرق دفع مرنة، لا توجد تكاليف مسبقة للأجهزة، تسعير الدفع حسب الاستخدام بناءً على الاستخدام
مراقبة الأداء	التحكم الكامل في ضبط الأداء وتحسين النظام	تم تحسينه بناءً على البنية الأساسية للمزود، مع بعض القيود على التخصيص
إرفع مستوى باقتك	يتطلب ترقية يدوية أو استبدال الأجهزة المادية	تحديثات الأجهزة التلقائية من موفري الخدمات السحابية
الصيانة	المستخدم مسؤول عن صيانة الأجهزة ونظام التبريد	لا يتطلب الأمر صيانة من قبل المستخدمين، ويتم إدارتها بواسطة المزود
إمكانية الوصول	يقتصر على الاستخدام المحلي (ما لم يتم الوصول إليه عبر برنامج سطح المكتب البعيد أو شبكة خاصة افتراضية)	يمكن الوصول إليه من أي مكان طالما يوجد اتصال بالإنترنت، ويمكن لمستخدمين متعددين مشاركة الموارد
وقت الإعداد	إعداد يستغرق وقتًا طويلاً ويتضمن التثبيت والتكوين المادي	إعداد سريع لا توجد مكونات مادية للتثبيت
البيانات سياسة/الأمان	يوفر التحكم الكامل في تخزين البيانات والأمان. هناك حاجة إلى تدابير إضافية لضمان الأمان المادي والتشفير	الاعتماد على بروتوكولات أمان مزود الخدمة السحابية وضمان الامتثال للوائح البيانات والتشفير

في الوقت الحالي، على الرغم من أن بعض المستخدمين ما زالوا يختارون الحصول على وحدات معالجة رسومية محلية، إلا أن شعبية خوادم السحابة المزودة بوحدات معالجة رسومية آخذة في الازدياد. ويرجع هذا إلى أن وحدات معالجة الرسوميات المحلية تتطلب عادةً تكاليف أولية ووقتًا للتثبيت المخصص والإدارة والصيانة والترقيات النهائية.

في المقابل، لا تتطلب وحدات معالجة الرسوميات التي توفرها منصات الحوسبة السحابية من المستخدمين سوى استخدام الخدمات بسعر معقول دون هذه العمليات الفنية. توفر هذه المنصات جميع الخدمات المطلوبة لإجراء العمليات الحسابية باستخدام وحدات معالجة الرسوميات وتتولى إدارة البنية الأساسية لوحدات معالجة الرسوميات. بالإضافة إلى ذلك، لا تُترك مسؤولية الترقيات الباهظة الثمن للعميل، الذي يمكنه التبديل بين أنواع الأجهزة مع توفر أجهزة جديدة دون أي تكلفة إضافية.

يؤدي هذا إلى التخلص من العمليات الفنية المطلوبة لوحدات معالجة الرسومات المحلية ذاتية الإدارة ويسمح للمستخدمين بالتركيز على خبراتهم التجارية وتبسيط العمليات التجارية وزيادة الإنتاجية.

علاوة على ذلك، فإن استخدام خوادم السحابة GPU يوفر الوقت أيضًا وغالبًا ما يكون أكثر فعالية من حيث التكلفة من الاستثمار في البنية الأساسية وصيانتها في الموقع. يمكن أن يفيد هذا الشركات الناشئة من خلال تحويل الإنفاق الرأسمالي المطلوب لبناء وإدارة مثل هذه الموارد الحاسوبية إلى تكلفة تشغيل استخدام خوادم السحابة GPU، مما يخفض عتبة بناء البنية الأساسية للتعلم العميق.

بالطبع، توفر منصات السحابة أيضًا وظائف أخرى مثل ترحيل البيانات، وإمكانية الوصول، والتكامل مع أطر التعلم الآلي، وقواعد البيانات، واللغات (مثل Python أو R أو Java)، والتخزين، والأمان، والترقيات، وقابلية التوسع، والتعاون، والتحكم، والدعم للحوسبة الخالية من القلق والفعالة.

وفقًا لتوقعات المنظمات المهنية، سينمو حجم سوق خوادم السحابة GPU بسرعة، من 3.16 مليار دولار أمريكي في عام 2023 إلى 25.53 مليار دولار أمريكي في عام 2030. يسلط هذا التحول الضوء على اعتراف السوق التدريجي بخوادم السحابة GPU.

ما هي سيناريوهات تطبيق GPU Cloud؟

بعد سرد العديد من فوائد سحابة GPU، ما هي سيناريوهات التطبيق المناسبة لاختيار خادم سحابة GPU؟

• علماء البيانات ومهندسو التعلم الآلي

إذا كنت عالم بيانات أو مهندس تعلُّم آلي، فإن الحوسبة السحابية باستخدام وحدة معالجة الرسوميات هي أفضل صديق لك. تخيل أنك تحاول تدريب نموذج تعلُّم عميق باستخدام مجموعة بيانات ضخمة. بدون وحدة معالجة الرسوميات، قد يستغرق هذا وقتًا طويلاً. ولكن باستخدام وحدة معالجة الرسوميات، يمكنك معالجة كل هذه البيانات في وقت قياسي. الأمر أشبه بامتلاك محرك خارق لتلبية احتياجاتك من البيانات.

بالإضافة إلى ذلك، تعد وحدات معالجة الرسوميات مناسبة لتشغيل الخوارزميات والمحاكاة المعقدة. لذلك، إذا كنت ترغب في تسريع تدريب النماذج أو فهم البيانات الضخمة بشكل أسرع، فإن خوادم وحدة معالجة الرسوميات السحابية ستكون بمثابة تغيير كبير.

• باحث في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق

يعرف الباحثون العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق مدى صعوبة مهامهم. يتطلب تدريب الشبكات العصبية وتشغيل المحاكاة عادةً قدرًا كبيرًا من قوة الحوسبة. وهنا يأتي دور خوادم السحابة GPU. بفضل قوة المعالجة المتوازية الهائلة لخوادم السحابة GPU للتعلم العميق، يمكنك الحصول بسرعة على نتائج البحث.

تخيل أنك قادر على إجراء تجارب متعددة في وقت واحد دون أن تتعطل. الأمر أشبه بامتلاك مختبر مليء بالآلات القوية، ولكن بدون كل الأجهزة المادية. بهذه الطريقة، يمكنك التركيز على الجزء المثير للاهتمام - اكتشاف رؤى وابتكارات جديدة.

• مطور العاب

بالنسبة لمطوري الألعاب، يمكن لخوادم GPU السحابية أن تحقق أحلامك. قد يكون تطوير واختبار الألعاب التي تتطلب رسومات مكثفة أمرًا مرهقًا للغاية بالنسبة لأجهزتك. تقوم وحدة معالجة الرسومات بكل العمل الشاق عندما يتعلق الأمر بتقديم رسومات عالية الجودة وتشغيل فيزياء اللعبة المعقدة.

لم تعد مقيدًا بالأجهزة المحلية ويمكنك الاستفادة من خوادم GPU السحابية لتطوير ألعاب ذات صور مذهلة وأداء سلس. الأمر أشبه بالحصول على رسومات متطورة يمكن لكل مطور في فريقك مشاركتها.

• محرر الفيديو والرسوم المتحركة

يعمل محررو الفيديو ورسامو الرسوم المتحركة على لقطات عالية الدقة وتأثيرات معقدة. وقد يستغرق عرض هذه المقاطع وقتًا طويلاً على وحدة المعالجة المركزية القياسية. ويمكن لخوادم وحدة معالجة الرسومات السحابية تقليل وقت العرض بشكل كبير من خلال قدرات المعالجة المتوازية القوية.

تخيل أن هذا البرنامج يعمل على تعزيز إنتاج الفيديو لديك، بحيث يمكنك عرض الفيديو ومعالجته بشكل أسرع، مما يتيح لك توصيل المنتج النهائي إلى عملائك أو المشاهدين بشكل أسرع. إنه برنامج يعزز الإنتاجية حقًا في عالم تحرير الفيديو والرسوم المتحركة.

• محلل مالي

سيجد المحللون الماليون الذين يتعاملون مع التداول في الوقت الفعلي وإدارة المخاطر والنماذج المالية المعقدة أن خوادم السحابة GPU مفيدة للغاية. يمكن لوحدات معالجة الرسومات إجراء حسابات ضخمة بسرعة، وهو أمر بالغ الأهمية للتحليل واتخاذ القرار في الوقت الفعلي.

بدلاً من انتظار النماذج لحسابها، وهو ما يستغرق وقتًا طويلاً، يمكنك الحصول على نتائج أسرع واتخاذ قرارات في الوقت المناسب. الأمر أشبه بامتلاك آلة حاسبة فائقة تساعدك على البقاء في المقدمة في عالم التمويل السريع الخطى.

• المهندسون والعلماء في مجال المعلوماتية الحيوية

في مجالات مثل المعلوماتية الحيوية، يعمل المهندسون والعلماء غالبًا مع مجموعات ضخمة من البيانات ويقومون بإجراء عمليات محاكاة معقدة. توفر خوادم GPU السحابية الطاقة اللازمة لتحليل البيانات الجينية، وإجراء عمليات المحاكاة، ومعالجة كميات كبيرة من المعلومات بكفاءة.

باستخدام وحدات معالجة الرسوميات، يمكنك تسريع بحثك واكتساب رؤى أسرع. الأمر أشبه بامتلاك محطة عمل عالية الأداء، ولكن دون الاستثمار في أجهزة باهظة الثمن. وهذا يعني قضاء المزيد من الوقت في الاكتشاف وقضاء وقت أقل في انتظار العمليات الحسابية.

يمكن القول إن دمج وحدات معالجة الرسوميات في الحوسبة السحابية يمثل تحولاً للعديد من الصناعات، حيث يوفر للعملاء أداءً ومرونة لا مثيل لهما. من خلال الاستفادة من وحدات معالجة الرسوميات في السحابة، يمكن للشركات تسريع قدرات معالجة البيانات، من التعامل مع الحسابات المعقدة والمحاكاة إلى تشغيل نماذج التعلم الآلي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تتيح القدرة على الوصول إلى وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء عند الطلب للشركات توسيع نطاق الموارد بكفاءة دون استثمارات كبيرة في الأجهزة الأولية.

بالإضافة إلى ذلك، توفر وحدات معالجة الرسوميات المستندة إلى السحابة الراحة وإمكانية الوصول التي تفتقر إليها الحلول التقليدية في الموقع غالبًا. ومع إدارة مزود السحابة للبنية الأساسية، يستفيد المستخدمون من انخفاض تكاليف الصيانة والحرية في التركيز على المشاريع الأساسية بدلاً من التعامل مع مشكلات الأجهزة. يضمن هذا الوصول عند الطلب أن تتمكن الشركات من تعديل قوة الحوسبة بسرعة حسب الحاجة، مما يسهل اتباع نهج أكثر مرونة وفعالية من حيث التكلفة للمهام التي تتطلب معالجة مكثفة.

كيفية اختيار منصة خدمة GPU السحابية؟

في الوقت الحاضر، هناك العديد من الشركات المصنعة التي يمكنها توفير خوادم سحابية GPU، بما في ذلك Alibaba Cloud وHuawei Cloud في المنزل وAWS وGoogle Cloud وAzure في الخارج وموفري خدمات أخرى على نطاق واسع، وكلها قادرة على تزويد العملاء بحلول GPU قابلة للتطوير وعالية الأداء لسيناريوهات التطبيق مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات.

علاوة على ذلك، هناك بعض المزودين مثل EasyStack وQingCloud الذين يركزون على الحلول المخصصة والدعم المخصص، ويقدمون بشكل عام أسعارًا فعالة من حيث التكلفة للمطورين وعلماء البيانات والمؤسسات سريعة النمو.

لذا، بالنسبة لمستخدمي وحدة معالجة الرسوميات، كيف يمكنهم التمييز بين الاختلافات بين موفري خوادم وحدة معالجة الرسوميات السحابية المختلفة؟ كيف تجد أفضل حل لوحدة معالجة الرسوميات السحابية؟ سننظر في هذا من الجوانب التالية:

• متطلبات الأداء

بالنسبة للعديد من العملاء، يعد أداء وحدة معالجة الرسوميات هو الشاغل الأساسي. عند اختيار مورد وحدة معالجة الرسوميات، يجب عليك أولاً التركيز على قوة الحوسبة التي يمكن أن توفرها وحدة معالجة الرسوميات. بالإضافة إلى ذلك، فإن فهم نماذج وحدة معالجة الرسوميات المختلفة والهندسة المعمارية وقدرات الأداء سيساعدك في اختيار وحدة معالجة رسوميات تتوافق تمامًا مع احتياجات مشروعك المحددة، وتحسن الكفاءة، وتحقق النتائج المرجوة.

على سبيل المثال، انتبه إلى سرعة ساعة وحدة معالجة الرسوميات وعدد أنوية CUDA أو أنوية Tensor، حيث تؤثر هذه العناصر بشكل مباشر على السرعة الحسابية الإجمالية. تحقق من سعة VRAM، حيث قد تكون سعة VRAM الأعلى فعالة في التعامل مع تخزين مجموعات البيانات الكبيرة والنماذج المعقدة في المهام التي تتطلب الكثير من الذاكرة مثل العرض ثلاثي الأبعاد وتحرير الفيديو ومعالجة الصور عالية الدقة. قم بتقييم بنية وحدة معالجة الرسوميات وفكر في أن البنيات الأحدث، مثل Hopper من NVIDIA، تقدم أداءً وكفاءة أفضل من سابقاتها.

• التوسعة

تؤثر قابلية التوسع بشكل مباشر على مدى فعالية البنية الأساسية في التعامل مع أحجام البيانات المتزايدة وعمليات تدريب النماذج المعقدة بشكل متزايد. اختر مزودًا لسحابة وحدة معالجة الرسوميات يدعم التوسع المرن بحيث يمكن إضافة أو إزالة مثيلات وحدة معالجة الرسوميات بسهولة بناءً على الطلب. على سبيل المثال، خلال فترات الطلب المرتفع، يمكن لنماذج اللغة الكبيرة المستخدمة لتدريب إنشاء النص أو تحليل المشاعر الاستفادة من قابلية التوسع لمعالجة كميات كبيرة من بيانات النص بالتوازي، مما يقلل من وقت التدريب مع ضمان دقة النموذج مع نمو مجموعات البيانات.

• تقييم التكلفة

عند اختيار خادم سحابي GPU لمشروعك، قم بتقييم عوامل التكلفة المتعلقة بالفواتير، ونماذج GPU، والتخزين، ونقل البيانات لتجنب تجاوز الميزانية.

اختر بين نماذج التسعير، مثل النماذج حسب الطلب مقابل النماذج المحجوزة. تقدم معظم الشركات المزودة أسعارًا حسب الطلب نظرًا لمرونتها، حيث يتم محاسبتك بالثانية أو بالساعة. وفي حين أن هذا النموذج مناسب تمامًا لأحمال العمل ذات الطلب المتقلب، فإن النماذج المحجوزة مناسبة بشكل أفضل لاستخدام وحدة معالجة الرسوميات على المدى الطويل، مثل تدريب نموذج التعلم العميق المستمر أو أنظمة التوصية في الوقت الفعلي، حيث تكون قوة وحدة معالجة الرسوميات الثابتة أمرًا بالغ الأهمية.

ويؤثر نوع وحدة معالجة الرسوميات على التكلفة، حيث إن أسعار وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء أعلى من خيارات المستوى الأساسي. وفي حين أن وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء يمكنها تسريع وقت المعالجة، إلا أنها قد تؤدي إلى زيادة التكاليف إذا لم تتطلب المهمة ذلك. على سبيل المثال، عند بناء مشروع جانبي للذكاء الاصطناعي أو نموذج أولي مبكر، يمكنك اختيار خيار أكثر تكلفة مثل NVIDIA T4، مما يسمح لك بالحفاظ على الأداء دون الإفراط في الإنفاق. بالنسبة للمشاريع الأكبر والأكثر تعقيدًا، مثل معالجة مجموعات البيانات الضخمة في مجالات مثل القيادة الذاتية أو النمذجة المناخية، والتي تتطلب معالجة أسرع وقوة حوسبة أكبر، استثمر في وحدات معالجة الرسوميات المتطورة مثل NVIDIA H100 لضمان تشغيل أحمال العمل بكفاءة.

بالإضافة إلى ذلك، يجب تخزين البيانات والوصول إليها ومعالجتها بكفاءة لتحقيق أقصى قدر من أداء مشاريع السحابة. عند استكشاف خيارات التخزين المختلفة، مثل التخزين الكتلي مقابل التخزين الكائني - ضع في اعتبارك اختيار التخزين الكائني عند التعامل مع البيانات غير المنظمة، مثل الصور أو مقاطع الفيديو أو مجموعات البيانات الكبيرة (بدون بنية محددة مسبقًا). يعد التخزين الكتلي مثاليًا إذا كنت تقوم ببناء تطبيق "حرج السرعة" يتطلب وصولاً منخفض الكمون، مثل قاعدة البيانات أو تطبيق التداول المالي.

كن على دراية بتكاليف نقل البيانات، وخاصة تكاليف الخروج، والتي قد تتراكم عند نقل مجموعات كبيرة من البيانات عبر السحابة. في حين قد يقدم بعض المزودين عمليات تحميل بيانات مجانية (الدخول)، فقد يفرضون رسومًا على التنزيلات (الخروج)، والتي قد تتراكم الرسوم إذا كنت تسترد النتائج أو تنقل البيانات عبر المناطق بشكل متكرر.

• التكامل مع البنية التحتية الحالية

تأكد من أن وحدات معالجة الرسوميات الخاصة بموفر الخدمة السحابية تتكامل مع إعداداتك الحالية لتجنب مشكلات التوافق أو الانقطاعات. ابدأ بالتأكد من أن موفر الخدمة السحابية يدعم الأطر والمكتبات التي تستخدمها بالفعل، مثل TensorFlow أو PyTorch، ويتكامل بسلاسة مع تكوين التخزين والشبكة لديك. تحقق مما إذا كانت البنية الأساسية لموفر الخدمة السحابية قادرة على التعامل مع زيادة حمل الحوسبة عند معالجة البيانات في الوقت الفعلي دون مشكلات زمن الوصول.

تأكد من أن أدوات التنسيق ونظام التشغيل لديك متوافقان مع وحدة معالجة الرسوميات، وقم بإجراء اختبارات على نطاق صغير لاكتشاف أي مشكلات في التكامل، مثل مشكلات التوافق مع برامج التشغيل أو عدم تطابق تكوين الشبكة قبل التوسع. وفي حين أن اتخاذ هذه الخطوات الاستباقية من شأنه أن يحسن سير عملك بشكل عام، فإن الوعي بإمكانية احتكار البائعين وتقييم حلول موفري الخدمات السحابية قد يحد من مرونتك ويزيد من تعقيد عمليات نقل السحابة المستقبلية أو استراتيجيات السحابة المتعددة.

• سرعة الشبكة ونقل البيانات

لضمان أداء سلس وفعال، ركز على سرعة انتقال البيانات بين وحدات التخزين ووحدات الحوسبة ووحدات معالجة الرسومات. يضمن النطاق الترددي العالي انتقال البيانات بسرعة بين وحدات التخزين ووحدة معالجة الرسومات، مما يقلل من أي تأخيرات في المعالجة. يعد زمن الوصول المنخفض أمرًا بالغ الأهمية للمهام في الوقت الفعلي، مثل الألعاب أو البث المباشر، حيث يمكن حتى للتأخيرات الطفيفة أن تؤثر على الأداء. تساعد سرعات نقل البيانات السريعة في تجنب الاختناقات، مما يضمن حصول وحدة معالجة الرسومات على البيانات التي تحتاجها للحفاظ على سير المهام بسلاسة. بالإضافة إلى ذلك، تتيح الشبكة الداخلية القوية لأحمال العمل الموزعة لوحداتك التواصل بشكل فعال وتحسين الأداء العام.

• الدعم والموثوقية

اختر موفرًا سحابيًا يقدم خطط دعم قوية وضمانات قوية للتشغيل. على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بتشغيل تطبيقات بالغة الأهمية مثل التشخيصات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، فستحتاج إلى موفر يضمن الحد الأدنى من وقت التوقف عن العمل ودعم العملاء المتجاوب. يضمن لك موفر السحابة الموثوق به الالتزام بالمواعيد النهائية ويمنع الانتكاسات المكلفة مثل تجاوز المشروع أو الفرص الضائعة أو الانقطاعات التشغيلية.

من خلال توفير وقت تشغيل ثابت ومساعدة فنية في الوقت المناسب، يمكنك إبقاء المشاريع على المسار الصحيح وتجنب العقوبات المالية وتعظيم عائد الاستثمار السحابي من خلال إبقاء المشاريع في الموعد المحدد وفي حدود الميزانية.