Cloud GPUs beschleunigen Big Data, KI und Visualisierungen

Welche Vorteile bringen Cloud GPUs für Unternehmen und welche Anwendungen profitieren davon?

Traditionell wurden anspruchsvolle Workloads in den Bereichen Engineering, Design, Architektur oder Wissenschaft auf hochleistungsfähigen Workstations ausgeführt, die im eigenen Rechenzentrum betrieben und von mehreren Mitarbeitern gemeinsam genutzt wurden. Dies ist jedoch heute längst nicht mehr mit Unternehmenskulturen kompatibel, die auf mehreren Standorten beruhen. Hier arbeiten verteilte Teams an Projekten zusammen und benötigen somit zentrale Ressourcen, auf die sie sicher von überall her zugreifen können.

Vorteile von Cloud GPUs

Aus diesem Grunde sorgen heute virtuelle Workstations in der Cloud dafür, dass für anspruchsvolle Projekte jederzeit alle nötigen Ressourcen, Daten und Tools zur Verfügung stehen. Ein gesicherter Zugriff ist dabei von jedem Gerät und jedem Ort möglich. So lassen sich die meisten Wissenschafts- oder Geschäftsanwendungen zentral und GPU-unterstützt in der Cloud betreiben, um jederzeit schnelle Ergebnisse zu erhalten.

Auch auf Seiten der Kosten ergeben sich hier Vorteile, denn die GPU-Leistung wird flexibel nach Bedarf bezogen. Im Hinblick auf Betrieb und Wartung der Ressourcen können Unternehmen mit der Cloud ebenfalls Kosten einsparen.

Datensicherheit: Ein möglicher Hemmschuh für Cloud GPUs?

Wer aufwändige und vor allem geschäftskritische Berechnungen in der Cloud ausführt, der möchte sichergehen, dass die Daten hier auch bestens geschützt sind. Speziell den deutschen Mittelstand dürfte die Frage umtreiben, wie er hier die Kontrolle über sein wertvolles Gedankengut behalten kann. Auch aktuelle Umfragen wie der Cloud Monitor 2020 von KPMG und Bitkom belegen, dass eine Konformität mit der DSGVO das Auswahlkriterium Nummer eins bei der Suche nach einem Cloud Provider ist. Fast alle Befragten (96 Prozent) nannten dieses Kriterium. Zugleich stellt die Sorge vor unberechtigtem Zugriff auf Unternehmensdaten laut der Befragung die größte Hürde für die Public-Cloud-Nutzung dar.

GPU as a Service in der europäischen Cloud

Lösungen wie die pluscloud setzen genau an dieser Stelle an, wo zwar flexible und leistungsfähige Setups gefragt sind, aber nicht-europäische Cloud-Anbieter aufgrund abweichender Gesetzgebungen eine gewisse Unsicherheit hervorrufen. Kaum ein Unternehmen kann es sich leisten, technologischen Fortschritt auf Kosten von Datensouveränität und Anbieterunabhängigkeit zu erkaufen. Daher bietet die pluscloud die volle DSGVO-Konformität durch Rechenzentrumsstandorte sowie den Unternehmenssitz von plusserver in Deutschland.

GPU-Leistung wird hier in Form der NVIDIA Quadro RTX 6000 angeboten. Diese ist mit der NVIDIA Turing-Architektur und der NVIDIA RTX-Plattform aktuell eine der leistungsfähigsten Grafikkarten für professionelle Arbeitsabläufe. Unternehmen können diese entsprechend dem aktuellen Bedarf monatlich „mieten“ und direkt ihren virtuellen Maschinen in der pluscloud zuweisen. Anschließend steht die GPU-Leistung den Mitarbeitern flexibel zur Verfügung, egal von welchem Ort oder welchem Endgerät. Die Zusammenarbeit an fortschrittlichen KI- oder Machine-Learning-Projekten gestaltet sich auf diese Weise denkbar einfach.

Klicken Sie hier, um mehr über Cloud GPUs in der pluscloud zu erfahren.

Wer benötigt GPUs in der Cloud? Typische Branchen und ihre Anwendungen

Da GPUs in der Cloud neben leistungsfähigen (Echtzeit-)Visualisierungen auch anspruchsvolle Berechnungen in den Bereichen KI, Machine Learning/Deep Learning unterstützen, sind sie heute für die meisten Unternehmen interessant. Künstliche Intelligenz betrachten laut einer aktuellen Bitkom-Umfrage drei Viertel (73 Prozent) der Unternehmen mit 20 oder mehr Mitarbeitern in Deutschland als die wichtigste Zukunftstechnologie.

Bereits im Einsatz ist sie laut Bitkom vor allem im Marketing für so genanntes Targeting und personalisierte Werbung (69 Prozent). Zudem unterstützt KI bei der automatisierten Buchung von Zahlungen sowie bei der automatisierten Beantwortung von Anfragen oder Reklamationen (40 Prozent). KI-gestützte Preisoptimierung, vorausschauende Wartung, die Planung von Transportrouten und die Erstellung automatisierter Forecasts ist in deutschen Unternehmen ebenfalls bereits anzutreffen.

KI soll sich perspektivisch in vielerlei Hinsicht für Unternehmen lohnen. Die nötige Rechenpower können Cloud GPUs liefern. Quelle: Sopra Steria Consulting

KI ist sicherlich ein sehr spannendes Anwendungsfeld, das zukünftig noch an Bedeutung und Praxisrelevanz gewinnen wird. Darüber hinaus profitieren jedoch alle Anwendungen von GPU-Leistung, die viele parallele Berechnungen in kürzester Zeit durchführen. Durch die ursprüngliche Entwicklung der Prozessoren für den Grafik- und Gamingbereich finden sich natürlich auch hier zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für GPUs in der Cloud. In der folgenden Übersicht sehen Sie einige typische Applikationen:

Titelbild von Gerd Altmann auf Pixabay