نحوه استقرار RAPID در Cloud خصوصی دارای GPU

استقرار برنامه های کاربردی علم داده و یادگیری ماشین اغلب نیازمند منابع محاسباتی قدرتمندی است. در این راهنما، با فرآیند راه‌اندازی سرورهای مجازی مجهز به GPU بر روی یک ابر خصوصی مجازی (VPC) با استفاده از سرویس‌های ابری آشنا خواهید شد.

با استفاده از RAPIDS، مجموعه ای منبع باز از کتابخانه های علوم داده که توسط NVIDIA توسعه یافته است، می توانید از قدرت پردازنده های گرافیکی برای تسریع گردش کار خود استفاده کنید. RAPIDS از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA برای ارائه قابلیت‌های پردازش داده و یادگیری ماشینی با کارایی بالا استفاده می‌کند و زمان محاسبات را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد. این پست یک آموزش گام به گام، از پیکربندی سرورهای مجازی تا استقرار RAPIDS را ارائه می‌کند، و اطمینان می‌دهد که ابزار و دانش لازم برای بهینه‌سازی وظایف پردازش داده‌های خود را به طور موثر در یک محیط ابری در اختیار دارید.

خانواده پروفایل های مجهز به GPU، دسترسی مقرون به صرفه و درخواستی به پردازنده های گرافیکی NVIDIA را فراهم می کند. پردازنده‌های گرافیکی به سرعت بخشیدن به زمان پردازش مورد نیاز برای بارهای کاری فشرده، مانند هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین، استنتاج و موارد دیگر کمک می‌کنند. برای استفاده از پردازنده‌های گرافیکی، به زنجیره ابزار مناسب – مانند CUDA (مخفف Compute Unified Device Architecture) نیاز دارید.

بیایید با یک سوال ساده شروع کنیم.

GPU چیست و چه تفاوتی با CPU دارد؟

واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) …

Source link