Serverless GPU Seeweb: tutta la potenza che ti serve per l'IA senza i costi

Tutti parlano oggi di Intelligenza Artificiale, ma metterla al servizio delle aziende non è per niente facile: le macchine con GPU dedicate sono difficili da reperire e i costi sono molto alti.

L'approccio "Serverless GPU" proposto da Seeweb è la soluzione ideale alla scarsa reperibilità di schede grafiche, permettendo al contempo di addestrare algoritmi e fare attività di training e inferenza con un approccio pay-per-use, in linea con le esigenze di utilizzo reale.

Grazie al servizio di Serverless GPU, si ha a disposizione un’infrastruttura flessibile ma al contempo molto potente, integrabile, grazie alla tecnologia Kubernetes, con qualsiasi infrastruttura cloud o on premise che sia e già in produzione, consentendo così di estendere il proprio ambiente IT senza migrare o riconfigurare nulla e vedendo le GPU in cloud, fornite da Seeweb, come se fossero locali nel nostro datacenter.

Cosa significa usare Serverless GPU e come si fa?

Con Serverless GPU è possibile estendere la propria architettura e renderla adatta ad addestrare modelli IA, servire workload di inferenza ed eseguire taks paralleli massivi, nella tranquillità che l’ambiente sottostante, percepibile appunto come un prolungamento del proprio ambiente di calcolo, sia completamente gestito, monitorato e aggiornato dal provider.

Basta, quindi, scaricare nell'ambiente preparato un agente che agisce come un ponte logico tra l'infrastruttura che abbiamo predisposto e il cloud di Seeweb, dove risiedono il servizio e le GPU che andremo a utilizzare. Sviluppato sulla base di Microsoft Virtual Kubelet, questo agent garantisce la compatibilità con tutti gli strumenti Kubernetes.

Una volta che il nodo virtuale è pronto, si impostano i pod ML/AI come su normali nodi di lavoro. L'agente k8sGPU gestirà l'allocazione dinamica delle GPU remote ed eseguirà i pod come se fossero nel cluster locale. Non c'è bisogno di alcuna configurazione speciale aggiuntiva, né manutenzione specifica.

Il sistema di auto-scaling di K8sGPU, inoltre, alloca e dealloca dinamicamente le GPU remote in tempo reale, garantendo prestazioni ottimali e una gestione dei costi senza sorprese. Nello specifico, l’ottimizzazione dell’investimento è particolarmente alta, visto che le risorse GPU in cloud, erogate on demand, si pagano solo per il tempo di utilizzo effettivo, diversamente dal caso in cui fossero on prem; inoltre, rispetto ad altri cloud GPU provider, i costi dell’infrastruttura Kubernetes GPU Seeweb sono estremamente competitivi.

Scarsità e spreco delle risorse GPU nell'IA

Del resto, non si tratta solo di un tema di gestione e installazione, ma anche di banale approvvigionamento e accesso. La crescente domanda di risorse GPU nell'intelligenza artificiale (IA) e nel machine learning (ML) ha portato infatti a una richiesta in costante aumento. Il risultato è che le risorse a volte sono scarse e spesso sprecate a causa di una gestione inefficiente.

Oggi sono migliaia le aziende che competono per le stesse risorse hardware perché tutti sanno quanto sarà importante nei prossimi mesi l'IA per la competitività aziendale, ma non tutti possono comprare, o anche solo trovare disponibili, le GPU necessarie. Questo scenario è evidenziato anche dalle statistiche che indicano un aumento esponenziale della domanda di schede grafiche, in particolare quelle ad alte prestazioni come le serie Ax00 e Hx00 di NVIDIA, che rappresentano una risorsa ambita per il training di modelli avanzati.

D'altro canto, si assiste a uno spreco di risorse GPU dovuto a una gestione tradizionale poco efficiente. Molte volte le risorse vengono allocate in modo statico o basato su stime approssimative, senza considerare le reali esigenze dei workload di IA e ML.

Per risolvere queste contraddizioni e ottimizzare l'uso delle risorse GPU nell'IA e nel ML, è necessario adottare strategie avanzate di gestione delle risorse. In questo contesto, tecnologie come Kubernetes e concetti come la Platform Engineering giocano un ruolo cruciale. Kubernetes offre un framework per l'orchestrazione e la gestione dinamica delle risorse, consentendo di allocare e distribuire le risorse GPU in base alle reali esigenze dei workload. Questo approccio dinamico e automatizzato garantisce un utilizzo ottimale delle risorse disponibili, riducendo lo spreco e aumentando l'efficienza complessiva dei sistemi di elaborazione basati su GPU.

Seeweb e la sua innovativa proposta Serverless GPU dedicata all’IA

La collaborazione strategica tra Seeweb e Clastix, supportata dalle soluzioni Kubernetes multi-tenant, si configura come un importante passo avanti nell'ottimizzazione dell'utilizzo delle unità di elaborazione grafica (GPU) nel cloud computing. Questa partnership innovativa porta benefici significativi per le aziende, gli sviluppatori e i ricercatori che necessitano di risorse di calcolo avanzate e scalabili. Partecipando subito come early adopter si avrà l’opportunità di essere tra i primi a testare e a sfruttare il servizio. 

L’offerta è progettata specificamente per lo sviluppo di progetti IA, per i quali un servizio cloud è senz’altro la risposta ideale.

Tra i molti vantaggi di questa offerta vale la pena ricordare: 

1. Accesso on-demand alle risorse GPU: le aziende possono accedere a GPU remote su larga scala in modo immediato e flessibile, senza dover pianificare in anticipo o investire in hardware on-premises.
2. Riduzione dei costi operativi: grazie al modello pay-per-use, le aziende pagano solo per le risorse effettivamente utilizzate, evitando sprechi e costi fissi elevati.
3. Scalabilità dinamica: le serverless GPU permettono di scalare le risorse GPU in base alle esigenze del progetto, garantendo prestazioni ottimali senza sprechi di risorse.
4. Integrazione con Kubernetes: la partnership tra Seeweb e Clastix offre un'integrazione ottimale con Kubernetes, consentendo una gestione efficiente delle risorse GPU tramite soluzioni multi-tenant.
5. Tempi di attivazione rapidi: le GPU possono essere attivate e disattivate rapidamente in base alle richieste del workload, garantendo una risposta immediata alle esigenze di elaborazione.
6. Eliminazione degli investimenti in hardware: le aziende evitano investimenti significativi in hardware on-premises, riducendo i costi di gestione e manutenzione.
7. Gestione semplificata delle risorse: grazie alla partnership con Clastix e alle soluzioni Kubernetes multi-tenant, le aziende possono gestire in modo efficiente le risorse GPU senza complicazioni.
8. Aumento dell'efficienza operativa: l'uso ottimizzato delle risorse GPU e l'eliminazione degli sprechi contribuiscono a migliorare l'efficienza operativa complessiva delle aziende.
9. Risposta rapida alle esigenze dei progetti di IA e ML: la capacità di autoscaling delle GPU consente alle aziende di adattarsi rapidamente alle variazioni di carico di lavoro, mantenendo alte prestazioni.
10. Controllo preciso dei costi: il sistema di pagamento basato sull'utilizzo effettivo delle GPU consente alle aziende di mantenere un controllo preciso sui costi e di ottimizzare il budget destinato alle risorse di calcolo.

La partnership tra Seeweb e Clastix si basa su soluzioni Kubernetes multi-tenant, che consentono una gestione ottimizzata delle risorse GPU. Questo approccio garantisce un provisioning pay-per-use, una gestione multi-tenancy efficiente e un'integrazione senza soluzione di continuità con Kubernetes. In pratica, significa che le aziende possono accedere a GPU remote su scala illimitata, con tempi di attivazione rapidi e un'allocazione dinamica delle risorse in tempo reale. Grazie a un sistema di pagamento basato sull'effettivo utilizzo delle GPU, le aziende possono ridurre i costi complessivi e mantenere un controllo preciso sulle risorse allocate.