GPU Computing: cos'è e le applicazioni dei Cloud server GPU

GPU Computing: cos'è e le applicazioni dei Cloud server GPU

Giuseppe Vanni
Pubblicato il 17 mar 2023

Cos’è il GPU Computing e a cosa serve? Tradizionalmente le GPU vengono utilizzate per realizzare i calcoli necessari per gestire il rendering delle immagini e la decodifica video: un esempio classico è l’uso delle schede video dedicate nei PC da gaming, dove la GPU è probabilmente la componente più importante.

A partire dal 2006 il calcolo eseguito dalla GPU (chiamato anche GPU computing) ha trovato applicazione anche in altri scenari, andando ad aiutare il processore principale (CPU) nell’eseguire i calcoli più complessi per alcune tipologie di programmi o servizi.

Nella guida che segue è possibile scoprire cosa è il GPU computing, quando è nato, i vantaggi e gli svantaggi del suo uso, quali sono le differenze di calcolo tra CPU e GPU, e cosa sono i cloud server GPU, usati per soddisfare le esigenze di calcolo più articolati.

Cos’è il GPU Computing

Calcolo GPU

Il GPU computing è il calcolo computazionale eseguito direttamente dal processore grafico, insieme alle sue componenti interne, tra cui spicca sicuramene la memoria video o VRAM.

Anche se la maggior parte dei calcoli vengono ancora eseguiti dal processore principale (CPU), in determinati scenari la GPU si dimostra molto più veloce e pratica nell’eseguire l’operazione, specie se dobbiamo elaborare molte informazioni in tempo reale (calcolo in parallelo).

Il GPU computing trova la sua applicazione in numerosi settori: si va dal gaming passando per l’accelerazione 3D dei browser, fino all’accelerazione fornita a programmi 3D avanzati come AutoCAD, Adobe Illustrator e molti altri.

Da non sottovalutare anche l’impiego del calcolo offerto dalla GPU nel mondo delle criptovalute: senza l’ausilio del calcolo parallelo non è possibile eseguire velocemente i processi necessari per creare le nuove blockchain e, di riflesso, “minare” nuova criptovaluta.

Breve storia del GPU Computing

Le prime GPU nate a cavallo tra gli anni ’80 e ’90 fornivano solo un supporto ai microprocessori, agendo sull’elaborazione delle immagini 2D (coprocessori grafici). Con l’arrivo della grafica 3D si è reso necessario evolvere i vecchi coprocessori verso qualcosa di molto più potente, in grado di lavorare sui numerosi alcoli in parallelo, determinante per poter generare una grafica 3D avanzata senza gravare sul processore.

L’arrivo di due grandi colossi come NVIDIA e AMD ha fatto il resto: i processori grafici sono diventati parte integrante delle configurazioni destinate al gaming, ma possiamo trovare schede grafiche dedicate anche all’interno di workstation create per elaborare immagini 3D, sui computer destinati alla grafica e all’elaborazione e anche su server creati per eseguire sul cloud i calcoli in parallelo richiesti per l’attività, senza dover acquistare per forza una scheda video dedicata.

Le GPU sono diventate così potenti da poter velocizzare la creazione delle blockchain: queste ultime richiedono un elevato numero di calcoli per cifrare il blocco, potenza che non è possibile ottenere con i normali processori.

CPU vs GPU: le differenze

CPU vs GPU

Nel confronto tra CPU e GPU è possibile notare da subito che, nonostante alcune componenti, operano su istruzioni totalmente diverse, agendo in maniera ottimale solo su ciò che possono elaborare.

Nello specifico, la CPU è pensata per attività lineari complesse ad alta velocità (esecuzione di programmi), utilizzando uno o più core con l’aggiunta di un determinato livello di cache interna. Il processore grafico è concepito per far funzionare in parallelo migliaia di piccoli componenti, ottimizzati per gestire solo un preciso set di istruzioni (di norma di tipo grafico: essendo queste ultime composte da calcoli complessi, necessitano di componenti che eseguono solo quel tipo di calcolo).

Il GPU computing può essere la scelta giusta anche per chi lavora su altre attività non strettamente legate all’elaborazione grafica. Molti calcoli complessi, infatti, possono essere risolti utilizzando la potenza in parallelo del processore grafico, rendendo l’operazione molto più veloce su GPU rispetto alla CPU.

I vantaggi del GPU Computing

Vantaggi GPU computing

Il GPU computing può presentare numerosi vantaggi se utilizzato in ambito professionale. Attivando dei server dedicati all’elaborazione dei dati in parallelo è possibile:

  • avere maggiore capacità di elaborazione: se l’attività da svolgere necessita di calcolo in parallelo il GPU computing offre prestazioni decisamente superiori rispetto ai processori tradizionali;
  • risparmiare sul lungo periodo: se i calcoli vengono eseguiti spesso in parallelo vale la pena investire per realizzare un’infrastruttura in grado di operare fin da subito con tante GPU, così da distribuire il carico computazionale di tutta l’azienda. Per abbattere i costi è possibile anche utilizzare i cloud server GPU, in grado di fornire potenza elevata, personalizzazione semplice e costi decisamente inferiori rispetto a creare l’infrastruttura in sede;
  • fare aggiornamenti costanti: aggiornare le schede video è decisamente più semplice dell’aggiornare un intero server, soprattutto se il sistema è in cloud. In quest’ultimo scenario sarà il provider ad occuparsi dell’aggiornamento hardware, offrendo solo le ultime schede video realizzate appositamente per lavorare sui server.

Usare il GPU computing in azienda può portare un incremento della produttività, una maggiore potenza di calcolo su un enorme quantità di dati e anche costi di gestione inferiori.

Gli svantaggi del GPU Computing

Svantaggi-GPU-computing

Il GPU computing presenta anche alcuni svantaggi di cui tenere conto:

  • avvio di programmi e servizi in serie: se si lavora su pochi processi alla volta, che devono girare alla massima velocità possibile, la GPU diventa quasi inutile perché gran parte del calcolo verrà eseguito dal processore (che deve quindi essere adeguato alla potenza necessaria il programma o il servizio lanciato);
  • elevata richiesta energetica: le schede video tendono ad essere molto dispendiose in termini energetici (consumano più energia elettrica), specie se sfruttate costantemente per i calcoli in parallelo (come già visto per le criptovalute). Il consumo energetico può essere mitigato scegliendo un server cloud GPU, in modo da ammortizzare la richiesta energetica nel costo richiesto per gestire il server cloud;
  • difficoltà di programmazione: creare le istruzioni necessarie a sfruttare la GPU può essere difficile a causa della sua complessità: sono infatti necessarie conoscenze specialistiche per sfruttare il calcolo in parallelo in maniera ottimale, senza spreco di risorse.

Prima di scegliere un’infrastruttura basata sul GPU computing conviene scoprire quali tipi di programmi o servizi gireranno su di essa: se i calcoli richiesti sono in serie meglio puntare su server dotati di CPU molto potente, se invece i calcoli devono essere eseguiti in parallelo è necessario scegliere da subito un cloud server GPU della potenza adeguata.

Le applicazioni di questo tipo di tecnologia

Applicazioni GPU computing

Il GPU computing trova applicazione in moltissimi settori dell’informatica, della domotica, dell’automotive e dell’intelligenza artificiale: è un settore in forte crescita, sui cui conviene investire fin da subito per poter modernizzare la nostra azienda o l’infrastruttura utilizzata per elaborare i dati.

Gaming

Il settore del gaming ha un ruolo molto importante nel GPU computing cloud: i principali competitor del mercato (Sony, Microsoft e Nintendo) utilizzando dei server con GPU di ultima generazione per fornire il cloud gaming agli abbonanti, relegando le console e i PC a meri fruitori di immagini elaborate in cloud.

Chi gestisce un server di gioco può puntare sul un cloud server GPU per velocizzare l’esecuzione dei giochi online multiplayer, senza dover creare un’infrastruttura in sede.

Elaborazione immagini 3D

Se la nostra azienda lavora su AutoCAD, architettura, progettazione aerospaziale o simili può essere una buona idea spostare il calcolo computazionale sui processori grafici moderni, ammortizzando il costo grazie all’uso di un server cloud ottimizzato per funzionare sui programmi utilizzati per il rendering.

In questo scenario sfrutteremo GPU costantemente aggiornate e avremo accesso ad una potenza di calcolo elevata per qualsiasi rendering grafico.

Machine Learning

I calcoli necessari per far funzionare le intelligenze artificiali (come ChatGPT) e le piattaforme di machine learning richiedono molti calcoli in parallelo, difficilmente ottenibili con normali server web o con i server destinati all’elaborazione tradizionale dei dati e dei database.

Se la nostra azienda utilizza il machine learning l’utilizzo del GPU computing è imprescindibile, vista la natura dei calcoli e dei programmi/servizi utilizzati per tale scopo (tutti funzionanti in parallelo).

Video editing

Il video editing ha beneficiato fin da subito dell’elaborazione 3D generata dalle schede video moderne: ormai tutti i principali programmi di editing video supportano il calcolo in parallelo, in modo da poter velocizzare il rendering di nuove immagini.

Se l’attività professionale di cui ci si occupa elabora molti video in un solo giorno (telegiornali, marketing, contenuti digitali per il web) il consiglio è di abbandonare l’idea del server centrale o delle workstation e di spostare tutto il calcolo su un cloud server GPU.

Soggetti che elaborano grosse quantità di dati

Anche chi elabora grosse quantità di dati (database distribuiti, logistica, datacenter nazionali etc.) può beneficiare fin da subito della potenza computazionale fornita da una serie di server cloud basati su GPU.

In questo caso è consigliabile dividere il lavoro su due infrastrutture:

  • quella fisica nella sede dell’azienda per l’accesso ai servizi riservati ai dipendenti;
  • l’infrastruttura cloud per l’elaborazione vera e propria, così da poter velocizzare al massimo la ricerca di elementi anche sui database più grandi.

I Cloud Server GPU e il lavoro con le AI

GPU-IA

Come già accennato poco fa l’intelligenza artificiale beneficia del calcolo in parallelo come nessun altro: senza un’infrastruttura adeguata, l’IA avrà poca potenza per eseguire i suoi calcoli e potrebbe elaborare i dati e le istruzioni ad una velocità inferiore rispetto alle attese.

Chi punta fin da subito sull’IA come strumento per ottimizzare la produzione, per il machine learning, per la realizzazione di contenuti e programmi deve “far girare” il core dell’IA su un server GPU, ancor meglio se cloud (così da ottimizzare costi e benefici).

Come scegliere un Server GPU

Seeweb Cloud Server GPU

I Cloud Server GPU possono essere utilizzati fin da subito nelle aziende e negli ambienti professionali che lavorano con un enorme quantità di dati o che necessitano di potenza di calcolo in parallelo per far girare i servizi e i programmi utilizzati tutti i giorni.

Tra le migliori offerte di server GPU troviamo quelle fornite da Seeweb, che fornisce vari piani CS GPU, adattabili alle esigenze di qualsiasi attività professionale.

Il piano CS GPU 1 è il più completo, pensato appositamente per gli scenari più complessi (gestione IA, elaborazione immagini 3D e machine learning): fornisce un server cloud GPU con scheda grafica NVIDIA Quadro RTX A6000, 48 GB di memoria video, processore da 8 core, 32 GB di RAM e disco da 500 GB al costo orario di 0,691€ e al prezzo mensile di 498€.

Chi necessita di un’adeguata potenza di calcolo ma vuole risparmiare può visualizzare i piani CS GPU 2 e CS GPU 3, che utilizzano come schede video NVIDIA Quadro RTX 6000 e NVIDIA A30 e quantitativi di VRAM inferiori, con performance complessive ottime per chi effettua video editing, deve gestire un’elevata quantità di dati e per il gaming cloud.

Il vantaggio di usare Seeweb sta nell’immediatezza: il server è subito pronto all’utilizzo, con driver e sistema già configurati, larghezza di banda pari a 1 Gbps, traffico compreso (pari a 1TB), e un modello di utilizzo che permette di sfruttare il server GPU anche per poche ore al giorno.

Conclusioni

Il GPU computing è un sistema potente che possiamo utilizzare già oggi per accelerare in modo significativo le attività ad alta intensità, in particolare quelle che richiedono calcolo in parallelo.

Essa è già utilizzata in molti campi (dall’architettura, passando per il machine learning e il settore delle IA) e sempre più aziende vantano livelli di produttività mai visti prima grazie al GPU computing.

Oltre a creare un’infrastruttura GPU in locale è possibile beneficiare di tale potenza di calcolo anche tramite server GPU: basterà configurarlo per far girare i nostri programmi e servizi ad alta intensità, ottenendo così un incremento di velocità nell’elaborazione di dati complessi.

Domande frequenti sul GPU Computing

Quali sono le applicazioni del GPU Computing?

Il GPU computing è applicabile a molti settori: dal gaming all’automotive, passando per le intelligenze artificiali, il machine learning e l’elaborazione di grosse quantità di dati.

Le aziende che lavorano in questi settori sono competitive solo se utilizzando server ottimizzati per il GPU computing, spesso basato sul cloud.

Quali sono le differenze tra CPU e GPU computing?

La differenza principale tra una CPU e una GPU è che una CPU gestisce tutte le attività principali di un computer o di un server, mentre la GPU è specializzata nell’eseguire molte attività più piccole contemporaneamente (calcolo in parallelo).

Sempre più programmi, servizi e processi richiedono il calcolo in parallelo, utilizzando maggiormente la GPU rispetto alla CPU: in questo caso dovremo attrezzare i server aziendali per fornire accelerazione hardware 3D adeguata al compito svolto.

Il GPU Computing è il futuro?

Il GPU computing diventerà sempre più presente nelle attività quotidiane di tutti i giorni, vista anche la rapida diffusione di machine learning e intelligenze artificiali in ogni aspetto della nostra vita.

In azienda il GPU computing aiuterà a elaborare grandi quantità di dati in poco tempo, mentre dal punto di vista domestico utilizzeremo assistenti e automobili basati sull’IA, oltre a giocare online con il cloud gaming.