GPUs aceleram treinamento e inferência de ML, encoding de vídeo e renderização. Nem todos os provedores oferecem GPU; verifique disponibilidade e drivers. Custo é maior; dimensione a carga e use spot ou preemptible se disponível.
Quando usar GPU
- Treinamento ML: Treinar modelos grandes (visão, NLP, etc.) é muito mais rápido em GPU. Precisa de CUDA (NVIDIA) ou ROCm (AMD) e suporte do framework (PyTorch, TensorFlow).
- Inferência ML: Servir modelos em escala pode usar GPU para baixa latência e throughput. Nem toda inferência precisa de GPU; meça CPU vs GPU para seu modelo.
- Encoding de vídeo: Transcodificação e encoding (ex.: H.264, HEVC) são acelerados por GPU com NVENC e similar. Reduz carga e tempo de CPU.
- Renderização: Render 3D e VFX; simulação científica. GPU acelera muito cargas paralelas.
Provedor e dimensionamento
- Disponibilidade: Nem todo host tem instâncias GPU; verifique região e tipo. Muitas vezes inventário limitado.
- Drivers e stack: Garanta que SO e drivers (NVIDIA, AMD) são suportados. Alguns provedores oferecem imagens ML prontas.
- Custo: Instâncias GPU são caras. Use spot ou preemptible para treinamento em lote se a carga tolerar interrupção; reserve para inferência em produção se precisar.
Boas práticas
- Dimensionar certo: Comece com uma GPU e escale; evite superdimensionar. Monitore utilização.
- Localidade dos dados: Mantenha dados de treinamento próximos (mesma região ou link rápido) para evitar custo e latência de transferência.
- Storage persistente: Dados de treinamento e checkpoints em storage rápido (SSD, NVMe); GPU é inútil se I/O for o gargalo.
Resumo
Use GPU para treinamento/inferência ML, encoding de vídeo e renderização quando a carga se beneficiar. Verifique disponibilidade e drivers do provedor; dimensione e considere spot para custo. Considere dados e storage.
