Vultr GPU vs AWS для стартапов: Облачная битва ИИ/МО

Почему GPU-облако важно для стартапов

В быстро развивающемся мире искусственного интеллекта и машинного обучения доступ к мощным графическим процессорам (GPU) является обязательным условием. От обучения сложных нейронных сетей для больших языковых моделей (LLM) до генерации изображений высокого разрешения с помощью Stable Diffusion, GPU значительно ускоряют вычисления. Для стартапов задача состоит в том, чтобы получить эти ресурсы экономически эффективно, гибко и в масштабе, без непомерных первоначальных инвестиций в локальное оборудование.

Дилемма стартапа: Стоимость против Масштаба против Функционала

Стартапы часто сталкиваются с тонким балансом. Им требуется передовое оборудование, но их бюджеты, как правило, ограничены. Им нужна гибкость для масштабирования вверх или вниз в зависимости от требований проекта, но также желательна стабильная, многофункциональная среда. AWS, с ее обширной экосистемой, представляет собой устоявшийся выбор для предприятий, в то время как Vultr GPU выступает в качестве гибкого, экономически эффективного конкурента. Понимание нюансов каждого из них может сэкономить вашему стартапу значительное время и деньги.

Vultr GPU: Гибкий конкурент

Vultr, известный своей высокопроизводительной облачной инфраструктурой, значительно расширил свои предложения GPU, позиционируя себя как сильного претендента для рабочих нагрузок AI/ML. Он делает акцент на простом ценообразовании, легком развертывании и сосредоточен на чистой вычислительной мощности.

Ключевые особенности и предложения GPU

• Выделенные NVIDIA GPU: Vultr предлагает выделенный доступ к мощным NVIDIA GPU, включая востребованные A100 80GB, A100 40GB и A40 GPU, с планами по расширению до H100. Они также предоставляют более доступные варианты, такие как A6000 и серии RTX.
• Упрощенное управление облаком: Удобная панель управления и API делают выделение и управление экземплярами GPU относительно простым, что идеально подходит для команд без обширных ресурсов DevOps.
• Высокопроизводительное хранилище NVMe: Экземпляры поставляются с быстрыми NVMe SSD, что критически важно для задач ML, интенсивно использующих данные.
• Глобальные центры обработки данных: Хотя и не такие обширные, как у AWS, Vultr имеет растущее глобальное присутствие, что позволяет стартапам развертывать ресурсы ближе к своим пользователям или источникам данных.
• Почасовая оплата: Прозрачная почасовая оплата по факту использования без сложных тарифов или долгосрочных обязательств.

Модель ценообразования

Ценообразование Vultr известно своей простотой. Вы платите почасово за потребляемые ресурсы, без скрытых комиссий или платы за исходящий трафик при обычном использовании. Эта предсказуемость является большим преимуществом для стартапов, управляющих ограниченными бюджетами. Например, один экземпляр NVIDIA A100 80GB GPU может стоить около $3.60 - $4.00 в час, в зависимости от региона и конкретной конфигурации (включая CPU, RAM, хранилище). A40 или A6000 могут быть значительно дешевле, возможно, $1.50 - $2.50 в час.

Преимущества для стартапов

• Экономичность: Часто значительно дешевле для сопоставимой чистой мощности GPU, особенно для экземпляров с одним GPU или небольших кластеров.
• Простота: Легко выделять, управлять и масштабировать без крутой кривой обучения. Идеально для небольших команд.
• Прозрачное ценообразование: Предсказуемые почасовые тарифы упрощают бюджетирование.
• Выделенные ресурсы: Вы получаете выделенное оборудование GPU, обеспечивающее стабильную производительность.
• Быстрое развертывание: Быстрое запуск экземпляров, идеально для быстрого прототипирования и итеративной разработки.

Недостатки для стартапов

• Ограниченная экосистема: Отсутствует обширный набор интегрированных сервисов (базы данных, бессерверные вычисления, управляемый Kubernetes, расширенные сетевые возможности), которые предлагает AWS.
• Меньше вариантов GPU: Хотя они предлагают GPU высшего уровня, разнообразие типов экземпляров и старых поколений GPU может быть меньше, чем у AWS.
• Меньшее глобальное присутствие: Меньше регионов и зон доступности по сравнению с AWS, что может повлиять на задержку для глобально распределенных приложений.
• Поддержка: Хотя обычно отзывчива, она может не соответствовать многоуровневым, корпоративным вариантам поддержки AWS.

Идеальные сценарии использования Vultr GPU

• Тонкая настройка и инференс LLM: Идеально подходит для тонкой настройки небольших LLM или выполнения инференса на моделях, таких как Llama 2 7B/13B, Mistral, или даже более крупных моделях с A100 80GB.
• Stable Diffusion и генеративный ИИ: Отлично подходит для генерации изображений, обработки видео и других задач генеративного ИИ, где требуется выделенная мощность GPU без обширных облачных интеграций.
• Обучение моделей (средний масштаб): Подходит для обучения пользовательских моделей, где достаточно нескольких A100, или для циклов экспериментов и разработки.
• Доказательство концепции (PoC) и разработка: Быстрое развертывание сред для тестирования новых идей и итерации моделей.
• Бюджетные проекты: Когда предсказуемость затрат и чистая вычислительная мощность являются главными приоритетами.

AWS (Amazon Web Services): Корпоративный гигант

AWS является бесспорным лидером в области облачных вычислений, предлагая беспрецедентную широту и глубину услуг. Для рабочих нагрузок GPU AWS предоставляет высокомасштабируемую, надежную и многофункциональную среду, хотя и с более крутой кривой обучения и часто более высокими затратами.

Ключевые особенности и предложения GPU

• Широкий спектр экземпляров GPU: AWS предлагает широкий выбор типов экземпляров EC2, оптимизированных для ML, включая серии P (p3, p4d, p4de с V100 и A100) и G (g4dn, g5 с T4 и A100). Они также быстро внедряют новые поколения, такие как H100.
• Комплексная экосистема: Бесшовно интегрируется с множеством сервисов AWS: S3 для хранения, SageMaker для MLOps, VPC для сети, EKS для Kubernetes, Lambda для бессерверных вычислений и т.д.
• Непревзойденная масштабируемость: Легко масштабируется от одного GPU до тысяч в нескольких регионах и зонах доступности.
• Гибкие модели ценообразования: По требованию (On-Demand), зарезервированные экземпляры (Reserved Instances) и высокоэкономичные спотовые экземпляры (Spot Instances), предлагающие различные способы оптимизации затрат (хотя и с определенной сложностью).
• Глобальный охват и избыточность: Обширная глобальная инфраструктура с несколькими регионами и зонами доступности обеспечивает высокую доступность и варианты аварийного восстановления.

Модель ценообразования

Ценообразование AWS известно своей сложностью. Хотя экземпляры по требованию (On-Demand) предлагают гибкость, они часто являются самыми дорогими. Зарезервированные экземпляры (RIs) предоставляют скидки при обязательствах на 1 или 3 года, а спотовые экземпляры (Spot Instances) предлагают значительную экономию (до 90% от цены по требованию), но сопряжены с риском прерывания. Например, экземпляр p4de.24xlarge (8x A100 80GB) может стоить около $32.77 в час по требованию (приблизительно $4.10 за A100 80GB), но может упасть до $10-$15 в час на споте (приблизительно $1.25-$1.87 за A100 80GB), в зависимости от рыночного спроса.

Преимущества для стартапов

• Масштабируемость и гибкость: Непревзойденная способность масштабироваться вверх или вниз, горизонтально или вертикально, для удовлетворения любых требований рабочей нагрузки.
• Богатая экосистема: Доступ к огромному набору интегрированных сервисов для MLOps, управления данными, безопасности и многого другого.
• Высокая доступность и надежность: Надежная инфраструктура, разработанная для корпоративного уровня бесперебойной работы и избыточности.
• Разнообразные варианты GPU: Более широкий выбор типов GPU и конфигураций экземпляров для точного соответствия требованиям рабочей нагрузки.
• Потенциал оптимизации затрат: Спотовые экземпляры могут предложить значительную экономию для отказоустойчивых рабочих нагрузок.

Недостатки для стартапов

• Сложность ценообразования и потенциально более высокие цены: Цены по требованию часто выше, чем у Vultr, а управление спотовыми экземплярами требует тщательного планирования.
• Крутая кривая обучения: Огромное количество сервисов и опций конфигурации может быть ошеломляющим для новых пользователей или небольших команд.
• Неожиданные счета: Сложные модели ценообразования и неожиданное потребление ресурсов могут привести к более высоким, чем ожидалось, счетам.
• Расходы на исходящий трафик: Передача данных из AWS (egress) может привести к значительным затратам, особенно для приложений, интенсивно использующих данные.
• Привязка к поставщику: Глубокая интеграция с сервисами AWS может затруднить миграцию к другим провайдерам.

Идеальные сценарии использования AWS GPU

• Обучение крупномасштабных моделей: Обучение фундаментальных моделей или очень больших пользовательских моделей, требующих множества GPU (например, многоузловые кластеры A100).
• Производственные сервисы AI/ML: Развертывание критически важных конечных точек инференса LLM, систем рекомендаций в реальном времени или сервисов компьютерного зрения, требующих высокой доступности и интеграции с другими сервисами.
• Сложные MLOps-конвейеры: Когда вам нужна полностью управляемая, сквозная ML-платформа (AWS SageMaker) для экспериментов, обучения, развертывания и мониторинга.
• ИИ, интенсивно использующий данные: Рабочие нагрузки, которые активно используют другие сервисы AWS, такие как S3, Redshift или Glue, для хранения и обработки данных.
• Глобально распределенные приложения: Когда низкая задержка доступа в нескольких географических регионах критически важна для вашей пользовательской базы.

Таблица сравнения функций

Вот подробное сравнение Vultr GPU и AWS по ключевым показателям, актуальным для стартапов в области AI/ML:

Подробный анализ ценообразования: Vultr против AWS (иллюстративные цифры)

Ценообразование часто является решающим фактором для стартапов. Давайте рассмотрим несколько иллюстративных сравнений для популярных GPU. Обратите внимание, что цены могут меняться и зависят от региона. Приведенные ниже цифры являются приблизительными по состоянию на начало 2024 года и служат для иллюстрации относительных различий в стоимости.

Сравнение NVIDIA A100 80GB

A100 80GB является рабочей лошадкой для обучения LLM и разработки крупномасштабных моделей благодаря своему большому объему VRAM и вычислительной мощности.

• Vultr GPU: Один экземпляр NVIDIA A100 80GB обычно стоит от $3.60 до $4.00 в час. Это включает ядра CPU, RAM и хранилище NVMe. Это простая, всеобъемлющая цена.
• AWS: AWS не предлагает напрямую экземпляры с одним A100 80GB. Наиболее сопоставимым экземпляром является p4de.24xlarge, который включает 8x NVIDIA A100 80GB GPU.
• По требованию (On-Demand): p4de.24xlarge стоит приблизительно $32.77 в час. Это соответствует примерно $4.10 за A100 80GB в час.
• Спотовые экземпляры (Spot Instances): Для p4de.24xlarge спотовые цены могут значительно колебаться, часто составляя от $10-$15 в час, что означает приблизительно $1.25 - $1.87 за A100 80GB в час. Однако спотовые экземпляры могут быть прерваны с коротким уведомлением, что делает их непригодными для длительных, непрерывных циклов обучения без надежного сохранения контрольных точек.

Вердикт: Для выделенного одного A100 80GB Vultr, как правило, более экономичен и проще в управлении на почасовой основе по требованию. AWS Spot может быть дешевле за GPU для экземпляров с несколькими GPU, если ваша рабочая нагрузка отказоустойчива и может обрабатывать прерывания.

Сравнение класса NVIDIA A6000 / RTX 4090 (для небольших задач)

Для разработки, небольших моделей или генерации изображений GPU, такие как A6000 или даже потребительский RTX 4090, предлагают отличное соотношение цены и производительности.

• Vultr GPU: Предлагает экземпляры NVIDIA A6000, начиная примерно с $1.50 - $2.50 в час. Они также предлагают экземпляры RTX 4090, которые очень конкурентоспособны для Stable Diffusion и ИИ, связанного с играми.
• AWS: Ближайшим сопоставимым экземпляром AWS может быть g5.xlarge (1x A100 40GB, не A6000/4090, но аналогичный уровень производительности для некоторых задач) по цене около $1.06 в час по требованию. Или g4dn.xlarge (1x T4) по цене $0.52 в час по требованию. AWS обычно не предлагает потребительские карты RTX.

Вердикт: Vultr часто предлагает лучшее соотношение цены и качества для выделенных экземпляров с одним GPU и большим объемом VRAM в классе просумер/рабочих станций, особенно для таких задач, как Stable Diffusion, где RTX 4090 превосходит. У AWS есть более дешевые варианты с T4, но они менее мощные.

Тесты производительности (общие наблюдения)

Сложно предоставить точные, реальные тесты производительности между Vultr и AWS, потому что конфигурации экземпляров (CPU, RAM, сеть, хранилище) могут отличаться даже при использовании одного и того же GPU. Однако вот несколько общих наблюдений:

• Чистая производительность GPU: Для идентичных NVIDIA GPU (например, A100 80GB) чистая вычислительная производительность (FLOPS, пропускная способность памяти) будет практически одинаковой у всех провайдеров, при условии, что базовые драйверы и версии CUDA оптимизированы.
• Производительность сети: AWS обычно предлагает превосходную внутреннюю пропускную способность сети и более низкую задержку в своих зонах доступности, что критически важно для многоузловых обучающих кластеров. Внутренняя сеть Vultr хороша, но может не соответствовать AWS при экстремальных масштабах.
• Ввод/вывод хранилища: Как Vultr (NVMe SSD), так и AWS (EBS gp3/io2, FSx) предлагают высокопроизводительное хранилище. Выбор и конфигурация хранилища могут значительно повлиять на время обучения, особенно для больших наборов данных.
• Реальные сценарии использования:
  • Stable Diffusion: На RTX 4090 или A6000 как Vultr, так и AWS (если доступно) показали бы схожие скорости генерации изображений (например, 2-3 секунды для изображения 512x512). Прямое предложение этих GPU от Vultr делает его более доступным.
  • Инференс LLM (например, Llama 2 7B): Один A100 80GB на любой платформе может обрабатывать инференс Llama 2 7B с хорошей скоростью генерации токенов (например, 50-100+ токенов/сек). Различия в производительности, вероятно, будут связаны с CPU, RAM и задержкой сети, влияющими на загрузку модели и передачу данных, а не с чистой скоростью GPU.
  • Обучение моделей (например, BERT Base): Для обучения моделей, таких как BERT, которые могут использовать несколько GPU, надежные многопроцессорные экземпляры AWS и высокоскоростная сеть могут дать небольшое преимущество в общем времени обучения для распределенных установок, но A100 от Vultr будут работать идентично на каждый GPU.

По сути, для задач с одним GPU или небольшим количеством GPU чистая производительность будет очень схожей. Для масштабных, распределенных задач обучения оптимизированная сетевая инфраструктура и экосистема AWS могут обеспечить незначительное преимущество в эффективности.

Реальные сценарии использования и рекомендации

Stable Diffusion и генерация изображений

• Vultr GPU: Настоятельно рекомендуется. Их прямое предложение GPU RTX 4090 и A6000 обеспечивает отличное соотношение цены и качества для художников, исследователей и стартапов в области генеративного ИИ, специализирующихся на синтезе изображений/видео. Легко запускать и останавливать.
• AWS: Возможно с экземплярами T4 или A100, но часто избыточно или менее экономично, чем Vultr для этих конкретных задач, особенно если вы не глубоко интегрированы в экосистему AWS.

Инференс и тонкая настройка LLM

• Vultr GPU: Отличный выбор, особенно с их экземплярами A100 80GB. Экономически выгодно для выполнения инференса на моделях до 70B параметров или тонкой настройки небольших LLM. Простота облегчает быструю экспериментирование.
• AWS: Сильный претендент для инференса LLM производственного уровня, требующего высокой доступности, автомасштабирования и интеграции с такими сервисами, как конечные точки SageMaker. Для крупномасштабной тонкой настройки очень больших моделей (например, >70B параметров) на многих GPU, многопроцессорные экземпляры и сеть AWS проявляют себя наилучшим образом, особенно при использовании Spot для экономии затрат на прерываемые задачи.

Обучение крупномасштабных моделей (например, BERT, GPT-подобные модели)

• Vultr GPU: Хорошо подходит для обучения среднего масштаба или начальных этапов разработки. Их экземпляры A100 80GB мощны. Масштабирование до очень больших кластеров может потребовать более ручной настройки.
• AWS: Основной выбор для массивных, распределенных рабочих нагрузок обучения. Его высокооптимизированные многопроцессорные экземпляры (p4de) и надежная сеть (EFA) созданы для этого. SageMaker дополнительно упрощает MLOps.

Обработка и аналитика данных

• Vultr GPU: Подходит для ускоренной GPU обработки данных (например, с RAPIDS), где данные могут находиться на NVMe-хранилище экземпляра или легко извлекаться из объектного хранилища Vultr.
• AWS: Превосходит для аналитики больших данных благодаря глубокой интеграции с такими сервисами, как S3, Redshift, Glue и EMR, что позволяет создавать бесшовные конвейеры данных и ускоренную GPU обработку в рамках единой экосистемы.

«Победитель» для конкретных сценариев стартапов

Единого победителя нет; лучший выбор полностью зависит от стадии вашего стартапа, бюджета, технической экспертизы и конкретных требований к рабочей нагрузке.

Лучший выбор для стартапов с ограниченным бюджетом и быстрого прототипирования: Vultr GPU

Если ваши основные задачи — это экономичность, прозрачное выставление счетов и быстрый доступ к мощным GPU без необходимости в обширной облачной экосистеме, Vultr — отличный выбор. Он идеально подходит для разработки, экспериментов и выполнения специфических задач, интенсивно использующих GPU, таких как Stable Diffusion или инференс LLM, с ограниченным бюджетом.

Лучший выбор для масштабирования, корпоративной интеграции и критически важных рабочих нагрузок: AWS

Если ваш стартап переходит в стадию производства, требует надежных инструментов MLOps, нуждается в глубокой интеграции с широким спектром облачных сервисов, требует экстремальной масштабируемости или работает со строгими требованиями к времени безотказной работы, AWS является более сильным претендентом. Хотя потенциально более дорогой на почасовой основе по требованию, его экосистема и расширенные функции могут обеспечить значительную долгосрочную ценность и операционную эффективность для сложных, критически важных приложений.

Альтернативы для рассмотрения

Хотя Vultr и AWS охватывают широкий спектр, другие провайдеры предлагают привлекательные альтернативы:

• RunPod: Известен своим ценообразованием, ориентированным на сообщество, и разнообразными предложениями GPU, часто по очень конкурентоспособным ценам как для безопасного облака, так и для децентрализованных вычислений. Отлично подходит для гибких, экономных пользователей.
• Vast.ai: Децентрализованный рынок GPU, предлагающий невероятно низкие цены за счет использования простаивающих потребительских GPU. Лучше всего подходит для высокоотказоустойчивых рабочих нагрузок из-за потенциальной изменчивости хостов.
• Lambda Labs: Специализируется на GPU-облаке для глубокого обучения, предлагая мощные H100 и A100 с акцентом на производительность «голого железа» и выделенные экземпляры. Часто хороший баланс между стоимостью и производительностью для серьезных рабочих нагрузок ML.
• Google Cloud (GCP) и Azure: Оба предлагают надежные экземпляры GPU (например, A3 от GCP с H100, серия ND A100 v4 от Azure) и комплексные ML-платформы (Vertex AI, Azure Machine Learning), аналогичные AWS, но со своими собственными экосистемами и структурами ценообразования.