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O Google lançou GPUs preemptivas à baixo custo para seus usuários

| por Steef-Jan Wiggers Seguir 5 Seguidores , traduzido por Bruno Guimarães Seguir 0 Seguidores em 16 fev 2018. Tempo estimado de leitura: 3 minutos |

O Google anunciou a versão beta das GPUs em instâncias preemptivas (Preemptible Virtual Machines) na sua plataforma de cloud computing. Os usuários do Google Cloud Platform (GCP) poderão "anexar" placas NVIDIA K80 e NVIDIA P100 em suas máquinas preemptivas por U$0,22/hora e U$0,73/hora respectivamente, 50% mais barato que GPUs conectadas em instâncias do tipo on-demand. Esta notícia é um passo adiante para o Google prover aos seus usuários uma alternativa de recurso computacional para demandas de alto-processamento, aprendizado de máquina, e trabalhos técnicos e científicos em níveis mais granulares.

Uma Máquina Virtual Preemptiva é uma instância na qual o usuário do GCP pode criar e utilizar com um custo significativamente menor que o tipo padrão on-demand. Entretanto, o Google Computer Engine pode parar (preempt), a qualquer momento, estas instâncias após um aviso de 30 segundos. Geralmente as máquinas conseguem ficar no máximo 24 horas em utilização. Para projetos com tolerância a falhas e que não requerem uma instância dedicada, as VMs Preemptible são uma boa pedida quanto ao custo. Além disso, toda GPU atrelada a uma instância preemptiva é preemptiva por padrão e assim tem uma cobrança menor.

Alex Hickey, um editor do site CIO Dive, escreveu alguns insights sobre a importância das GPUs preemptivas do GCP em um dos seus textos:

Construir ou rodar sistemas de inteligência artificial (IA), não é barato para uma empresa mediana. Com salários a partir de seis dígitos (anuais) para especialistas na área, o orçamento para IA pode ser difícil de se executar. O hardware utilizado para o processamento é geralmente terceirizado para diminuir os custos. As GPUs oferecem um tempo de processamento melhor que hardware dedicados, na qual rapidamente geram custos de manutenção. Ter ferramentas acessíveis para fazer IA, incluindo os hardwares, são fundamentais para a democratização da área. Uma estimativa é de que 40% das empresas possuem projetos pilotos ou experimentos com IA, e somente 20% chegam a atuar em escala ou a possuem como parte fundamental do negócio. Entretanto com GPUs mais acessíveis, mais companhias podem encontrar espaços em seus orçamentos para realização de experimentos com IA.

Para criar uma VM Preemptiva na GCP, basta adicionar o argumento --preempitible no comando de criação de instância na interface de linha de comando gcloud, ou utilizando a API REST na propriedade scheduling.preemptible utilizar o valor true. Também é possível configurar a propriedade Preemptibility para ON no Google Cloud Plataform Console, e então atrelar uma GPU como de costume.


Fonte: https://cloudplatform.googleblog.com/2018/01/introducing-preemptible-gpus-50-off.html

Além disso, os usuários podem ter um pool dinâmico de GPUs criando uma managed instance group com instâncias preemptivas quando precisar de maior escalabilidade. Notar que a opção de preemptibilidade deve ser informada antes da criação do grupo. A vantagem aqui é que as instâncias podem ser recriadas automaticamente quando interrompidas, se houver disponibilidade no momento. Atualmente, a funcionalidade de GPUs preemptivas estão disponíveis somente na região US-central1 region. A documentação completa das VMs Preemptivas podem ser acessadas por meio da documentação da Compute Engine.

O Google, a Amazon e a Microsoft oferecem recursos computacionais, sejam máquinas preemptivas ou reservadas, por um baixo preço. A diferença tange na flexibilidade de uso das instâncias. As instâncias Amazon EC2 Spot são comparáveis às Preemptible VM. Porém, os usuários não podem atrelar GPUs à elas. Instâncias reservadas da AWS e Azure são disponibilizadas à um baixo custo, e vêm ainda com contratos de períodos de um-ano e três-anos. Dependendo do caso a ser utilizado e da disponibilidade requerida, os usuários podem escolher um curto período com Preemptible VMs ou Spot-Instances da AWS, ou um período maior com o Azure ou com as instâncias reservadas da AWS. Ambas possuem custos menores que instâncias on-demand de qualquer plataforma de cloud computing.

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