Confronto dei primi 6 servizi cloud GPU gratuiti
I progressi nell'IA e nel machine learning hanno aumentato la domanda di GPUs utilizzate nel calcolo ad alte prestazioni. Costruire un'infrastruttura dedicata GPU comporta costi iniziali elevati, mentre i servizi basati sul cloud offrono un accesso più economico. Le piattaforme GPU gratuite supportano ricercatori, sviluppatori e organizzazioni con budget limitati.
Vedi le informazioni dettagliate sui primi 6 provider cloud GPU gratuiti di seguito:
Servizi cloud GPU
Google Colab
Google Colaboratory è un'istanza basata su notebook che consente agli utenti di scrivere ed eseguire codice Python in un ambiente interattivo basato sul web.
1È progettato per attività di data science e machine learning e gli utenti possono accedervi accedendo al proprio account Google.
Google Colab fornisce Nvidia K80 o una Tesla T4 GPU con fino a 16 GB di memoria con limiti di sessione di 12 ore.
Nessuna carta di credito richiesta.
Supporta l'esecuzione in background, consentendo agli utenti di eseguire il codice in background mentre lavorano su altre attività.
Kaggle
Kaggle è una piattaforma popolare per gli appassionati di data science e machine learning, che offre 50k dataset pubblici disponibili.
Gli sviluppatori possono unirsi ai concorsi di data science.
Offre un servizio di notebook con almeno 30 ore/settimana di utilizzo GPU, consentendo agli sviluppatori di accedere a NVIDIA Tesla P100.
Nei casi in cui siano necessari acceleratori hardware, un TPU v3-8 può essere aggiunto al Notebook gratuitamente.2
Codesphere
Codesphere è una piattaforma DevOps end-to-end che combina IDE e infrastruttura, offrendo:3
GPU condivisa gratuita
20 GB di archiviazione
Le aree di lavoro entrano in modalità standby dopo circa 60 minuti di inattività.
Paperspace Gradient
Paperspace offre:
Ore GPU limitate per piccoli progetti
Supporto per più framework
Carta di credito richiesta per la verifica
5 GB di archiviazione
I notebook creati nel Piano Gratuito sono pubblici, quindi non sono adatti per informazioni sensibili.4
Amazon SageMaker Studio Lab
L'alternativa gratuita di Amazon a SageMaker offre:
15GB di archiviazione persistente
Nessun account AWS o carta di credito richiesto
Compatibilità completa con i framework ML più popolari
Interfaccia Jupyter Lab
Integrazione Git integrata
Accesso al terminale
Librerie comuni di data science preinstallate5
Lightning AI
Il livello gratuito di Lightning AI offre:
- 80 ore GPU gratuite al mese
- Riavvii ogni 4 ore: gli Studios gratuiti funzionano 24/7 ma richiedono un riavvio ogni 4 ore
- Nessuna carta di credito richiesta
- 50 GB di archiviazione persistente
- Accesso a GPU di fascia alta: L40s, A100, H100, H200
Limitazioni e considerazioni sull'uso di GPU gratuite
Quando si utilizza un servizio cloud GPU gratuito, ecco alcune cose da tenere a mente:
Fai attenzione alle rstrizioni d'uso
- Dovrai preoccuparti di quanto tempo puoi mantenere attiva una sessione, poiché potrebbero esserci limiti di tempo
- Averai una quota settimanale o mensile su quanto puoi utilizzare
- Il servizio potrebbe disattivare automaticamente la sessione se la lasci inattiva per un po'.
Tieni d'occhio le prestazioni
- Condividerai le risorse con altri utenti, il che può rallentare le cose
- Durante le ore di punta potresti rimanere bloccato in coda
- La disponibilità di una GPU può essere irregolare, a seconda della domanda.
Limitazioni tecniche
- Non tutti i framework funzioneranno con la tua GPU gratuita
- Potresti trovarti a rimanere senza spazio di archiviazione
- L'accesso alla rete potrebbe essere limitato in alcuni casi
Migliori pratiche per l'uso di GPU cloud gratuite
Per sfruttare al meglio le risorse cloud GPU gratuite:
Gestisci le tue risorse
Salva il lavoro frequentemente
Monitora le quote di utilizzo
Mantieni le sessioni attive quando necessario
Ottimizza il tuo codice
Prepara il codice localmente prima dell'esecuzione GPU
Utilizza tecniche di caricamento dati efficienti
Implementa una gestione degli errori appropriata
Seleziona la piattaforma giusta
Scegli in base ai requisiti del progetto
Considera la compatibilità del framework
Controlla la disponibilità del supporto della community
Quando passare a servizi a pagamento?
Considera l'aggiornamento quando hai bisogno di:
- Accesso coerente a una GPU e non puoi affidarti ai servizi cloud gratuiti
- Una GPU più potente per portare a termine il lavoro
- Le funzionalità di collaborazione che un servizio a pagamento fornirà
- Tempi di elaborazione più lunghi poiché le risorse cloud GPU gratuite hanno un runtime limitato e un tempo di sessione limitato.
Vedi il nostro articolo su Provider cloud GPU per trovare un servizio a pagamento adatto alle tue esigenze.
Aggiungi come fonte preferitaScegliere il provider cloud GPU gratuito giusto
Considera i requisiti della tua attività e la GPU adatta
Valuta le limitazioni della piattaforma e i notebook privati
Scegli un provider che offra l'esecuzione in background e supporti le tue attività di deep learning
FAQ
– Le GPU Cloud sono unità di elaborazione grafica ospitate su server remoti e accessibili tramite Internet.
– Le GPU tradizionali sono installate localmente su un computer personale.
Le GPU Cloud consentono agli utenti di eseguire carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo senza acquistare o mantenere hardware dedicato.
L'accesso GPU gratuito è particolarmente utile per:
– Data scientist e sviluppatori che richiedono capacità computazionale aggiuntiva
– Carichi di lavoro di deep learning e AI, dove l'addestramento e il fine-tuning dei modelli sono ad alta intensità di risorse.
Le piattaforme GPU gratuite variano per funzionalità e modelli di accesso. Ad esempio, Google Colab è spesso scelto a causa di:
– Integrazione con Google Cloud e Google Drive
– Un ambiente di notebook basato su browser.
Altri provider offrono capacità e limitazioni diverse, quindi gli sviluppatori dovrebbero confrontare le opzioni in base alle proprie esigenze. Queste piattaforme hanno cambiato il modo in cui vengono sviluppati i modelli AI e le reti neurali:
– Forniscono accesso alla memoria GPU e alle risorse di calcolo senza costi
– Supportano l'addestramento e il fine-tuning dei modelli con una configurazione minima
– Offrono notebook pubblici e privati per abilitare la collaborazione.
I modelli di accesso differiscono tra le piattaforme:
– Alcuni richiedono la registrazione della carta di credito o offrono crediti gratuiti limitati
– Altri offrono un livello senza costi accessibile tramite registrazione di base, sebbene la disponibilità possa essere limitata durante i periodi di alta domanda.
In pratica, queste piattaforme consentono agli utenti di:
– Configurare le autorizzazioni di accesso a livello di progetto
– Scegliere tra risorse CPU e GPU in base ai requisiti del carico di lavoro.
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author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
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}Collegamenti di riferimento
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