Nowy krok w rozwoju sztucznej inteligencji

Wprowadzenie GPU do obszaru serwerless to nowy krok w rozwoju technologii przetwarzania sztucznej inteligencji (AI). Organizacje, które do tej pory musiały wykorzystywać stałe instancje chmurowe lub dedykowany sprzęt lokalny, teraz mają możliwość korzystania z serwerlessowych rozwiązań w Google Cloud Run, które włączyły obsługę Nvidia L4 GPU. To innowacyjne podejście może zmienić sposób wdrażania aplikacji AI, oferując większą elastyczność i efektywność w zakresie wykorzystania zasobów.

Serwerless jako elastyczne rozwiązanie

Podstawową ideą serwerless jest to, że usługa działa tylko wtedy, kiedy jest potrzebna, a opłaty są naliczane tylko za rzeczywiste wykorzystanie. W przeciwieństwie do tradycyjnych instancji chmurowych, które działają przez określony czas, serwerless pozwala na uruchomienie procesów, takich jak wnioskowanie AI, jedynie w momencie, gdy są one wymagane, co eliminuje konieczność utrzymywania stale działających instancji.

Nowe możliwości dzięki wsparciu Nvidia L4 GPU

Wprowadzona możliwość serwerlessowego wnioskowania AI może być wdrożona z użyciem różnych frameworków, takich jak Nvidia NIM, VLLM, Pytorch czy Ollama. Chociaż obsługa Nvidia L4 GPU jest na razie w fazie testów, zapowiada się jako kluczowy element w dalszym rozwoju serwerless AI.

Odpowiedź na rosnące potrzeby klientów

Zintegrowanie wsparcia dla GPU w Google Cloud Run stanowi odpowiedź na rosnące zapotrzebowanie klientów na platformy, które umożliwiają uruchamianie złożonych zadań AI w sposób elastyczny i skalowalny. Klienci oczekują rozwiązań, które znają, i które są w stanie sprostać rosnącym wymaganiom, w tym tym związanym z wnioskowaniem AI.

Wzrost popularności Google Cloud Run

Google Cloud Run zyskał popularność wśród deweloperów dzięki możliwości uproszczenia wdrażania i zarządzania kontenerami. W miarę wzrostu zapotrzebowania na przetwarzanie w czasie rzeczywistym, wsparcie dla GPU otwiera nowe możliwości. Nowa funkcjonalność umożliwia na przykład szybkie wnioskowanie przy użyciu lekkich modeli, takich jak Gemma 2B/7B czy Llama3 (8B), co pozwala na tworzenie responsywnych chatbotów oraz narzędzi do automatycznego streszczania dokumentów.

Ponadto, wsparcie dla GPU w Cloud Run umożliwia generowanie obrazów na podstawie dostosowanych modeli AI oraz przyspieszenie usług wymagających intensywnych obliczeń, takich jak rozpoznawanie obrazów, transkodowanie wideo czy renderowanie 3D. Zaletą jest również możliwość skalowania tych usług do zera, gdy nie są używane, co minimalizuje koszty.

Problemy z wydajnością serwerless

Wątpliwości dotyczące wydajności w kontekście serwerless są zrozumiałe, zwłaszcza że usługi nie działają stale, co może prowadzić do opóźnień przy tzw. zimnych startach. Google Cloud stara się rozwiać te obawy, prezentując dane dotyczące nowych instancji Cloud Run z obsługą GPU. Czas zimnych startów waha się od 11 do 35 sekund dla różnych modeli AI, co świadczy o wysokiej responsywności platformy.

Specyfikacja sprzętu dla serwerless AI

Każda instancja Cloud Run może być wyposażona w jeden Nvidia L4 GPU, który oferuje do 24 GB pamięci vRAM, co zapewnia solidne zasoby dla wielu popularnych zadań wnioskowania AI. Google Cloud podkreśla, że platforma nie narzuca ograniczeń co do wykorzystywanych modeli, choć dla najlepszej wydajności zaleca się stosowanie modeli poniżej 13 miliardów parametrów.

Wpływ kosztów na wybór serwerless AI

Zagadnienie kosztów korzystania z serwerless AI jest bardziej złożone. W teorii, lepsze wykorzystanie sprzętu powinno przekładać się na niższe koszty, jednak czy rzeczywiście będzie to tańsze rozwiązanie, zależy od konkretnej aplikacji oraz wzorców ruchu. Google planuje aktualizację swojego kalkulatora kosztów, aby umożliwić klientom porównanie całkowitych kosztów operacyjnych na różnych platformach.