Бесплатный GPU Cloud для студентов и исследователей: Бюджетный гайд

Бесплатные варианты GPU Cloud для студентов и исследователей

Высокая стоимость вычислений на GPU может стать препятствием для многих начинающих специалистов по анализу данных и исследователей. К счастью, существует несколько вариантов доступа к ресурсам GPU без разорения. Это руководство посвящено использованию бесплатных уровней, образовательных программ и других стратегий для минимизации ваших расходов.

1. Бесплатные уровни облачных провайдеров

Крупные облачные провайдеры, такие как Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure, предлагают бесплатные уровни, которые включают ограниченный доступ к экземплярам GPU. Эти уровни предназначены для привлечения новых пользователей и предоставления им возможности ознакомиться с их услугами.

• Google Cloud Platform (GCP): GCP предлагает бесплатный уровень, который включает кредиты и ограниченный доступ к ресурсам. Хотя выделенный GPU напрямую не включен, вы можете использовать кредиты для вытесняемых экземпляров GPU, которые значительно дешевле, но могут быть прекращены с уведомлением за короткий срок. Это идеально подходит для некритичных рабочих нагрузок и экспериментов. Проверяйте их веб-сайт на предмет последних предложений, так как они часто меняются.
• Amazon Web Services (AWS): AWS предоставляет бесплатный уровень, который предлагает ограниченный доступ к различным сервисам, включая вычислительные экземпляры. Хотя выделенный GPU не включен, вы можете использовать AWS Educate или AWS Academy для получения образовательных кредитов и доступа к более мощным экземплярам. AWS также предоставляет Sagemaker Studio Lab, сервис, где вы можете выполнять задачи ML в Jupyter notebook и иметь доступ к бесплатным GPU.
• Microsoft Azure: Бесплатный уровень Azure предоставляет ограниченный доступ к виртуальным машинам и другим сервисам. Как и в случае с GCP и AWS, выделенные GPU напрямую не включены, но Azure предлагает Azure for Students и Azure Dev Tools for Teaching, которые предоставляют кредиты для доступа к более мощным ресурсам, включая экземпляры GPU.

Разбивка стоимости: "Бесплатность" бесплатного уровня имеет ограничения. Например, вы можете получить 300 долларов США в виде кредитов, срок действия которых истекает через год. Вытесняемый NVIDIA T4 на GCP может стоить около 0,15 доллара США в час. С 300 долларами США вы можете запускать этот экземпляр примерно 2000 часов. Внимательно следите за своим использованием, чтобы избежать неожиданных расходов после истечения срока действия бесплатного уровня.

2. Образовательные программы и академические гранты

Многие облачные провайдеры и организации предлагают образовательные программы и академические гранты, которые предоставляют значительные скидки или бесплатные кредиты для студентов и исследователей.

• AWS Educate и AWS Academy: Эти программы предоставляют студентам и преподавателям доступ к сервисам AWS, учебным материалам и кредитам для практического опыта.
• Microsoft Azure for Students и Azure Dev Tools for Teaching: Эти программы предлагают студентам и преподавателям бесплатные кредиты Azure и доступ к инструментам разработки.
• Google Cloud Education Grants: Google предлагает гранты образовательным учреждениям и исследователям для поддержки их потребностей в облачных вычислениях.
• JetBrains Educational Products: Студенты могут получить бесплатный доступ к IDE JetBrains, таким как PyCharm Professional, которые являются жизненно важными инструментами для разработки ML.
• OpenAI Research Grants: Для исследователей, работающих над конкретными проектами AI, OpenAI иногда предлагает исследовательские гранты, которые могут покрыть вычислительные расходы.

Практический совет: Активно ищите эти программы и подавайте заявки на гранты. Процесс подачи заявки может занять много времени, но потенциальные выгоды значительны. Четко сформулируйте свои исследовательские цели и то, как будут использоваться ресурсы.

3. Открытый исходный код и общественные ресурсы

Сообщество открытого исходного кода предоставляет несколько инструментов и ресурсов, которые могут помочь снизить ваши затраты на вычисления на GPU.

• Google Colaboratory (Colab): Colab предлагает бесплатный доступ к облачным Jupyter notebook с ускорением GPU. Хотя доступность и производительность GPU могут варьироваться, это отличный вариант для небольших и средних проектов и обучения. Colab Pro и Colab Pro+ - это платные варианты, которые предоставляют приоритетный доступ к лучшим GPU и большему количеству ресурсов.
• Kaggle Kernels: Kaggle предоставляет платформу для соревнований по анализу данных и предлагает бесплатный доступ к ядрам (notebook), ускоренным GPU. Как и в случае с Colab, ресурсы GPU ограничены, но достаточны для многих задач.
• Распределенные фреймворки обучения (например, PyTorch Lightning, Horovod): Эти фреймворки позволяют распределить вашу рабочую нагрузку обучения между несколькими GPU или машинами, что потенциально сокращает общее время и стоимость обучения.

Пример использования: Stable Diffusion: Вы можете запустить Stable Diffusion в Google Colab, хотя производительность может быть ограничена по сравнению с выделенным GPU. Colab достаточно для экспериментов и создания небольших изображений.

4. Спотовые экземпляры и вытесняемые виртуальные машины

Спотовые экземпляры (AWS) и вытесняемые виртуальные машины (GCP) предлагают значительные скидки по сравнению с экземплярами по требованию. Однако эти экземпляры могут быть прекращены с уведомлением за короткий срок, что делает их подходящими для отказоустойчивых рабочих нагрузок.

• AWS Spot Instances: Вы делаете ставку на неиспользуемую емкость EC2, потенциально экономя до 90% по сравнению с ценами по требованию.
• GCP Preemptible VMs: Эти виртуальные машины доступны по сниженной цене, но могут быть прекращены через 24 часа или если GCP потребуется емкость.

Расчет стоимости: Экземпляр NVIDIA A100 по требованию может стоить 3,00 доллара США в час, а спотовый экземпляр может стоить всего 0,50 доллара США в час. Однако вам необходимо реализовать контрольные точки и отказоустойчивость для обработки потенциальных прерываний.

5. Недорогие облачные провайдеры GPU

Несколько провайдеров специализируются на предоставлении доступных экземпляров GPU, часто используя GPU потребительского класса.

• RunPod: RunPod предоставляет доступ к широкому спектру экземпляров GPU, включая RTX 3090 и RTX 4090, по конкурентоспособным ценам. Они также предлагают вариант бессерверного вывода для развертывания моделей.
• Vast.ai: Vast.ai агрегирует ресурсы GPU от различных провайдеров, предлагая очень конкурентоспособные цены. Однако доступность и надежность могут варьироваться.
• Vultr: Vultr предлагает облачные вычисления и GPU и известен своей простотой использования и широким географическим распределением центров обработки данных.
• Lambda Labs: Lambda Labs предоставляет как облачные экземпляры GPU, так и локальные серверы. Они известны своим вниманием к глубокому обучению и рабочим нагрузкам AI.

Лучшие варианты по соотношению цены и качества: Для проектов, чувствительных к стоимости, изучите RunPod и Vast.ai. Сравните цены и спецификации GPU, чтобы найти лучшее предложение для вашей рабочей нагрузки. Рассмотрите экземпляры RTX 3090 или RTX 4090 для хорошего баланса производительности и стоимости.

Когда стоит раскошелиться, а когда сэкономить

• Раскошелиться: Для критических рабочих нагрузок, производственных развертываний и проектов, требующих оперативности, выбирайте экземпляры по требованию или выделенные серверы от надежных провайдеров, таких как AWS, GCP или Lambda Labs.
• Сэкономить: Для экспериментов, прототипирования и некритичных задач используйте бесплатные уровни, спотовые экземпляры или недорогих облачных провайдеров GPU.

Скрытые расходы, на которые следует обратить внимание

• Стоимость передачи данных: Входящий трафик (данные, поступающие в облако) часто бесплатен, но исходящий трафик (данные, покидающие облако) может быть дорогим. Минимизируйте передачу данных, обрабатывая данные рядом с местом их хранения.
• Стоимость хранения: Облачное хранилище может быть дорогостоящим, особенно для больших наборов данных. Используйте экономичные варианты хранения, такие как объектное хранилище (например, AWS S3, Google Cloud Storage), и удаляйте неиспользуемые данные.
• Стоимость простоя экземпляра: Не забывайте выключать экземпляры, когда они не используются, чтобы избежать ненужных расходов.
• Лицензирование программного обеспечения: Для некоторого программного обеспечения требуются лицензии, что может увеличить ваши общие затраты. Рассмотрите возможность использования альтернатив с открытым исходным кодом.

Советы по снижению затрат

• Оптимизируйте свой код: Эффективный код работает быстрее и потребляет меньше ресурсов. Профилируйте свой код, чтобы выявить и оптимизировать узкие места.
• Используйте обучение со смешанной точностью: Обучение со смешанной точностью (например, с использованием FP16 вместо FP32) может значительно снизить использование памяти и время обучения.
• Реализуйте контрольные точки: Регулярно сохраняйте состояние вашей модели на диск, чтобы избежать потери прогресса в случае прерываний.
• Используйте контейнеры Docker: Контейнеры Docker обеспечивают согласованную среду и упрощают развертывание.
• Контролируйте свое использование: Регулярно контролируйте использование облачных ресурсов, чтобы выявлять и устранять любые перерасходы. Настройте оповещения о бюджете, чтобы получать уведомления, когда ваши расходы превышают определенный порог.
• Автоматизируйте инфраструктуру: Используйте инструменты инфраструктуры как код, такие как Terraform или CloudFormation, для автоматизации создания и управления вашими облачными ресурсами.
• Рассмотрите возможность бессерверного вывода: Для развертывания моделей для вывода рассмотрите возможность использования бессерверных функций. Провайдеры, такие как RunPod, предлагают варианты бессерверного вывода.

Примеры использования

Вывод LLM

Запуск больших языковых моделей (LLM) для вывода может быть дорогостоящим с точки зрения вычислений. Бесплатных уровней обычно недостаточно для этой задачи. Однако вы можете использовать недорогих облачных провайдеров GPU, таких как RunPod или Vast.ai, для развертывания LLM по разумной цене. Рассмотрите возможность использования методов квантования для уменьшения размера модели и объема памяти.

Обучение модели

Обучение моделей глубокого обучения требует значительных ресурсов GPU. Если у вас ограниченный бюджет, рассмотрите возможность использования спотовых экземпляров или вытесняемых виртуальных машин для некритичных запусков обучения. Реализуйте контрольные точки, чтобы регулярно сохранять свой прогресс. Используйте фреймворки, такие как PyTorch Lightning или Horovod, для распределения рабочей нагрузки обучения между несколькими GPU.

Сравнение провайдеров

Выбор правильного провайдера зависит от ваших конкретных потребностей и бюджета. Вот краткое сравнение некоторых популярных вариантов: