{"id":279814,"date":"2016-10-25T05:52:23","date_gmt":"2016-10-25T01:52:23","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=279814"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=279814","title":{"rendered":"GPU \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0430\u0445"},"content":{"rendered":"<p><b>\u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 GPU<\/b> \u2193<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/files\/dfb\/562\/12f\/dfb56212fc1c48f79f84ae1cd764acd2.jpg\"\/><\/p>\n<p>  <em>Deep Learning<\/em> \u2013 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. <\/p>\n<p>  \u0423\u0441\u043f\u0435\u0445\u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e (\u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e) \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0430 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0440\u043e\u0441\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 <abbr title=\"Machine learning\">ML<\/abbr>\/<abbr title=\"Deep learning\">DL<\/abbr>-\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 (\u0432 \u0442.\u0447. \u0438 \u043e\u0442 Google, Microsoft, Facebook), \u0438\u043c\u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b. \u0417\u0430 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e DL-\u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u0438, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435, \u0437\u0430 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e DL-\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 \u0443\u0436\u0435 \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0443\u0433\u043e\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 CPUs.<\/p>\n<p>  \u0412\u044b\u0445\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0448\u043b\u0438, \u0438 \u043e\u043d \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 (\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c) \u2013 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430 compute-intensive-\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 <abbr title=\"\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 (\u0430\u043d\u0433\u043b. graphics processing unit, GPU)\">GPU<\/abbr>\/FPGA. \u041d\u043e \u0438 \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430: \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430, \u043d\u043e \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 <del>\u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439<\/del> data scientist \u043d\u0435 \u043b\u044e\u0431\u0438\u0442 <del>\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0435\u0437\u0434\u044b<\/del> NVidia Tesla? <\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043a \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u044e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 GPU \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c \u0434\u0432\u0430: \u043a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c (<em>on-premises<\/em>) \u0438 \u0430\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c (<em>on-demand<\/em>). \u041a\u0430\u043a \u043d\u0430\u043a\u043e\u043f\u0438\u0442\u044c \u0438 \u043a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u2013 \u0442\u0435\u043c\u0430 \u043d\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u2014 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e \u0430\u0440\u0435\u043d\u0434\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432 VM c \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 GPU \u0443 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u0439\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432 <em>Amazon Web Service<\/em> \u0438 <em>Windows Azure<\/em>. <\/p>\n<p>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<h2>1. GPU in Azure<\/h2>\n<p>   <\/p>\n<p> \u0412 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0430\u0432\u0433\u0443\u0441\u0442\u0430 2016 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043e\u0431\u044a\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (private preview) \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d, \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430\u043c\u0438 NVidia Tesla [1]. \u042d\u0442\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430 <em>Azure VM<\/em> \u2013 <abbr title=\"\u0418\u043d\u0444\u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043a\u0430\u043a \u0443\u0441\u043b\u0443\u0433\u0430 (\u0430\u043d\u0433\u043b. Infrastructure-as-a-Service, IaaS)\">IaaS<\/abbr>-\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u044b \u043f\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e (\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433 <em>Amazon EC2<\/em>).   <\/p>\n<p>   <\/p>\n<p> C \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:   <\/p>\n<p>    <img decoding=\"async\" alt=\"Azure VM GPU Instances Architecture\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/495\/5a4\/3f2\/4955a43f26ddb92d6ab9cea573d864a9.png\"\/><\/p>\n<p> \u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 GPU \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430\u0445 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 N, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435, \u0432 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c, \u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 2 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0438:   <\/p>\n<ul>\n<li><strong>NC Series<\/strong> (<em>computer-focused<\/em>): GPU, \u043d\u0430\u0446\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f;<\/li>\n<li><strong>NV Series <\/strong>(<em>visualization-focused<\/em>): GPU, \u043d\u0430\u0446\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<h3>1.1. NC Series VMs<\/h3>\n<p>   <\/p>\n<p> \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u044b, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f compute-intensive \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 CUDA\/OpenCL. \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0438\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0436\u0430\u0442 NVidia Tesla K80: 4992 CUDA \u044f\u0434\u0440\u0430, &gt;2.91\/8.93 Tflops c \u0434\u0432\u043e\u0439\u043d\u043e\u0439\/\u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e). \u0414\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430\u043c \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 DDA (discrete device assignment), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c GPU \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 VM \u043a bare-metal-\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b.   <\/p>\n<p>   <\/p>\n<p> \u041a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0433\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, VM \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 NC \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f ML\/DL-\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.   <\/p>\n<p>   <\/p>\n<p> \u0412 Azure \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 VM, \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Tesla K80.   <\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>&nbsp;<\/td>\n<td> <strong>NC6<\/strong>   <\/td>\n<td> <strong>NC12<\/strong>   <\/td>\n<td> <strong>NC24<\/strong>   <\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> Cores   <\/td>\n<td> 6 (E5-2690v3)   <\/td>\n<td> 12 (E5-2690v3)   <\/td>\n<td> 24 (E5-2690v3)   <\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> GPU   <\/td>\n<td> 1 x K80 GPU (1\/2 Physical Card)   <\/td>\n<td> 2 x K80 GPU (1 Physical Card)   <\/td>\n<td> 4 x K80 GPU (2 Physical Cards)   <\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> Memory   <\/td>\n<td> 56 GB   <\/td>\n<td> 112 GB   <\/td>\n<td> 224 GB   <\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> Disk   <\/td>\n<td> 380 GB SSD   <\/td>\n<td> 680 GB SSD   <\/td>\n<td> 1.44 TB SSD <\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3>1.2. NV Series VMs<\/h3>\n<p>   <\/p>\n<p> \u0412\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u044b \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 NV \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 VM \u0441\u0442\u043e\u044f\u0442 GPU Tesla M60 (4086 CUDA \u044f\u0434\u0435\u0440, 36 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e 1080p H.264). \u042d\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0443\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 (\u0434\u0435)\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430, 3D-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.   <\/p>\n<p>   <\/p>\n<p> \u0417\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432 VM \u0441\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438:   <\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>&nbsp;<\/td>\n<td> <strong>NV6<\/strong>   <\/td>\n<td> <strong>NV12<\/strong>   <\/td>\n<td> <strong>NV24<\/strong>   <\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> Cores   <\/td>\n<td> 6 (E5-2690v3)   <\/td>\n<td> 12 (E5-2690v3)   <\/td>\n<td> 24 (E5-2690v3)   <\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> GPU   <\/td>\n<td> 1 x M60 GPU (1\/2 Physical Card)   <\/td>\n<td> 2 x M60 GPU (1 Physical Card)   <\/td>\n<td> 4 x M60 GPU (2 Physical Cards)   <\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> Memory   <\/td>\n<td> 56 GB   <\/td>\n<td> 112 GB   <\/td>\n<td> 224 GB   <\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> Disk   <\/td>\n<td> 380 GB SSD   <\/td>\n<td> 680 GB SSD   <\/td>\n<td> 1.44 TB SSD <\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3>1.3. \u0426\u0435\u043d\u044b<\/h3>\n<p>   <\/p>\n<p> \u0426\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 N-Series Azure VM \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c (\u043e\u043a\u0442\u044f\u0431\u0440\u044c 2016) [5]:   <\/p>\n<p>    <img decoding=\"async\" alt=\"azurevm gpu instances prices\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/7da\/999\/8ec\/7da9998ece17480052a609cefd4e6729.png\"\/><\/p>\n<p> \u041d\u043e \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u0412\u0430\u0448\u0435 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043f\u044b\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u0442\u0438 4-\u0435\u0445\u0437\u043d\u0430\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u044e\u0442: \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430, \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043b\u0430\u0442\u0438\u043c \u0437\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f IaaS-\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441 Azure VM \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u044d\u0442\u043e \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0447\u0430\u0441\u043e\u0432\u0430\u044f \u0442\u0430\u0440\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0432 Microsoft Azure \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0432 <a href=\"http:\/\/www.codeinstinct.pro\/2016\/10\/cloud-for-free.html\">\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c <del>\u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u043e<\/del> \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e<\/a>.   <\/p>\n<p>   <\/p>\n<p> \u042d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u0432 Azure, \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f\u044b, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b <del>\u0438\u0449\u0435\u0442\u0435 \u043b\u0435\u043a\u0430\u0440\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0442 \u0440\u0430\u043a\u0430<\/del> \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c, \u0438\u043b\u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0412\u044b\/\u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0412\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c MSDN-\u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438.   <\/p>\n<p>   <\/p>\n<h2>2. Amazon EC2 GPU Instances (+\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435)<\/h2>\n<p>   <\/p>\n<p> \u041e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u0439\u0434\u0435\u0440 Amazon Web Services (AWS) \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u044b VM \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0435\u0449\u0435 \u0432 2010 \u0433\u043e\u0434\u0443.   <\/p>\n<p>   <\/p>\n<p> \u0415\u0449\u0435 \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0441\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u044f (2016) GPU-\u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u044b AWS \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0435\u043c\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c G2.   <\/p>\n<p>  <\/p>\n<div class=\"spoiler\"><b class=\"spoiler_title\">\u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e \u0441\u0435\u043c\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432 G2<\/b><\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\n<p> \u041a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d \u0441\u0435\u043c\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 G2:   <\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Model <\/td>\n<td>GPUs <\/td>\n<td>vCPU <\/td>\n<td>Mem (GiB) <\/td>\n<td>SSD Storage (GB) <\/td>\n<td>Price, per hour\/month<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>g2.2xlarge <\/td>\n<td>1 <\/td>\n<td>8 <\/td>\n<td>15 <\/td>\n<td>1 x 60 <\/td>\n<td>0.65\/468<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>g2.8xlarge <\/td>\n<td>4 <\/td>\n<td>32 <\/td>\n<td>60 <\/td>\n<td>2 x 120 <\/td>\n<td>2.6\/1872<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p> \u0418\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u044b G2 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0442\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 NVidia GRID K520 \u0441 1556 CUDA-\u044f\u0434\u0440\u0430\u043c\u0438, \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 4-\u0435\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 1080p H.264. \u0417\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u043e \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0435 CUDA\/OpenCL. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 HVM (hardware virtual machine), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0441 DDA \u0432 Azure VM, \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0438, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u043d\u0430 \u0433\u043e\u0441\u0442\u0435\u0432\u043e\u0439 VM \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c GPU, \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0443\u044e \u043a bare-metal-\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. <\/p>\n<p>  <\/div>\n<\/div>\n<p>   <\/p>\n<p> <del>\u041f\u043e\u043a\u0430 \u044f \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e<\/del> \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 (\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446 \u0441\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u044f 2016) AWS \u0430\u043d\u043e\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 P2-\u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u044b, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b.   <\/p>\n<p>   <\/p>\n<p> \u0418\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u044b \u0441\u0435\u043c\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e P2 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0434\u043e 8-\u043c\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442 NVIDIA Tesla K80. \u0417\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u043e \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0435 CUDA 7.5, OpenCL 1.2. \u0418\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u044b p2.8xlarge \u0438 p2.16xlarge \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0435 GPU-to-GPU \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u0434\u043b\u044f \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e 20 Gbps \u043f\u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 ENA (Elastic Network Adapter \u2013 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0434\u043b\u044f Amazon EC2).   <\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Instance Name<\/td>\n<td>GPU Cores<\/td>\n<td>vCPU Cores<\/td>\n<td>Memory, Gb<\/td>\n<td>CUDA Cores<\/td>\n<td>GPU Memory<\/td>\n<td>Network, Gbps<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td align=\"left\"><strong>p2.xlarge<\/strong><\/td>\n<td align=\"center\">1<\/td>\n<td align=\"center\">4<\/td>\n<td align=\"center\">61<\/td>\n<td align=\"center\">2496<\/td>\n<td align=\"center\">12<\/td>\n<td align=\"center\">High<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td align=\"left\"><strong>p2.8xlarge<\/strong><\/td>\n<td align=\"center\">8<\/td>\n<td align=\"center\">32<\/td>\n<td align=\"center\">488<\/td>\n<td align=\"center\">19968<\/td>\n<td align=\"center\">96<\/td>\n<td align=\"center\">10<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td align=\"left\"><strong>p2.16xlarge<\/strong><\/td>\n<td align=\"center\">16<\/td>\n<td align=\"center\">64<\/td>\n<td align=\"center\">732<\/td>\n<td align=\"center\">39936<\/td>\n<td align=\"center\">192<\/td>\n<td align=\"center\">20<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p> \u0414\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 (NC24) \u0438 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0431\u044e\u0434\u0436\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 (NC6) \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u044b \u0432 Azure VM \u0438, \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0435 \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0430\u0436\u0443\u0440\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u043c, \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u044b \u0432 Amazon EC2.   <\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Instance Family<\/td>\n<td>GPU Model<\/td>\n<td>GPU Cores<\/td>\n<td>vCPU Core<\/td>\n<td>RAM, Gb<\/td>\n<td>Network, Gbps<\/td>\n<td>CUDA\/OpenCL<\/td>\n<td>Status<\/td>\n<td>Price, $\/mo<\/td>\n<td>Price, $ per GPU\/mo<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Amazon p2.xlarge<\/strong><\/td>\n<td>K80<\/td>\n<td>1<\/td>\n<td>4<\/td>\n<td>61<\/td>\n<td>High<\/td>\n<td>7.5\/1.2<\/td>\n<td>GA<\/td>\n<td>306<\/td>\n<td>306<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Azure NC6<\/strong><\/td>\n<td>K80<\/td>\n<td>1<\/td>\n<td>6<\/td>\n<td>56<\/td>\n<td>10 (?)<\/td>\n<td>+\/+<\/td>\n<td>Private preview<\/td>\n<td>461<\/td>\n<td>461<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Amazon p2.8xlarge<\/strong><\/td>\n<td>K80<\/td>\n<td>8<\/td>\n<td>32<\/td>\n<td>488<\/td>\n<td>10<\/td>\n<td>7.5\/1.2<\/td>\n<td>GA<\/td>\n<td>2448<\/td>\n<td>306<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Azure NC24<\/strong><\/td>\n<td>K80<\/td>\n<td>8<\/td>\n<td>24<\/td>\n<td>224<\/td>\n<td>10 (?)<\/td>\n<td>+\/+<\/td>\n<td>Private preview<\/td>\n<td>1882<\/td>\n<td>235<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>   AWS \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u00ab\u043c\u0443\u0447\u0430\u043b\u0438\u00bb data-science-\u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043b\u0430\u0431\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0438 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0442\u0435\u043c \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u0438\u043c\u0438 GPU-\u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0435\u043c\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 G2. \u041d\u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u0439\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0435 \u0434\u0435\u043b\u043e \u2013 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c GPU-\u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u044b \u0441\u0435\u043c\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 P2, \u0438 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u043e\u043d\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439\u043d\u043e.<\/p>\n<p>  Microsoft Azure \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u043c\u0443\u0447\u0430\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043c\u044c\u044e\u043d\u0438\u0442\u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\u043c GPU-\u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432 (\u044d\u0442\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b Azure). \u041d\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 GPU-\u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u044b \u0432 Azure \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0438 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439. \u0420review-\u0441\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u2013 <del>\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441<\/del> \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043f \u0432 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 Microsoft \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430 \u0433\u043e\u0434-\u0434\u0432\u0430 \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u043e \u043e\u0431\u0440\u043e\u0441\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 AI-\u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f\u043c\u0438 \/ \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u043c\u0438\/ \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438, \u0438 \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 (\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u2014 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c) \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 data scientist\u2019\u043e\u0432. \u041d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u043e \u0438 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0432 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0448\u0435\u0434\u0448\u0435\u0433\u043e \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0441\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u044f Microsoft ML &#038; DS Summit [6].<\/p>\n<p>  <em>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e \u2013 1 \u043d\u043e\u044f\u0431\u0440\u044f \u2013 \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f <a href=\"http:\/\/www.msdevcon.ru\/\">Microsoft DevCon School<\/a>, \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0442\u0440\u0435\u043a\u043e\u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e. \u0418 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043c \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e \u043f\u0440\u043e\u043f\u0440\u0438\u0435\u0442\u0430\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 MS, \u0430 \u043f\u0440\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u00ab\u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435\u00bb Python, R, Apache Spark.<\/em><\/p>\n<h2>\u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432<\/h2>\n<p>   <\/p>\n<ol>\n<li><a href=\"http:\/\/gpu.azure.com\/\">NVIDIA GPUs in Azure<\/a>: \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432 preview-\u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435.<\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/channel9.msdn.com\/Shows\/Azure-Friday\/Leveraging-NVIDIA-GPUs-in-Azure\">Leveraging NVIDIA GPUs in Azure<\/a>. \u0412\u0435\u0431\u043a\u0430\u0441\u0442 \u043d\u0430 Channel 9.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/docs.aws.amazon.com\/AWSEC2\/latest\/UserGuide\/using_cluster_computing.html\">Linux GPU Instances<\/a>: \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/blogs\/aws\/new-p2-instance-type-for-amazon-ec2-up-to-16-gpus\/\">\u0410\u043d\u043e\u043d\u0441 P2-\u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432 \u0432 AWS<\/a>, 29 \u0441\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u044f 2016.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/en-us\/pricing\/details\/virtual-machines\/linux\/\">\u0426\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 Azure Virtual Machines<\/a> (\u0432 \u0442.\u0447. Azure VM GPU).<\/li>\n<li>\u041a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f <a href=\"https:\/\/ignite.microsoft.com\/microsoftdatascience\">Microsoft Machine Learning &amp; Data Science Summit<\/a>.<\/li>\n<\/ol>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habrahabr.ru\/post\/313478\/\"> https:\/\/habrahabr.ru\/post\/313478\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p><b>\u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 GPU<\/b> \u2193<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/files\/dfb\/562\/12f\/dfb56212fc1c48f79f84ae1cd764acd2.jpg\"\/><\/p>\n<p>  <em>Deep Learning<\/em> \u2013 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. <\/p>\n<p>  \u0423\u0441\u043f\u0435\u0445\u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e (\u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e) \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0430 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0440\u043e\u0441\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 <abbr title=\"Machine learning\">ML<\/abbr>\/<abbr title=\"Deep learning\">DL<\/abbr>-\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 (\u0432 \u0442.\u0447. \u0438 \u043e\u0442 Google, Microsoft, Facebook), \u0438\u043c\u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b. \u0417\u0430 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e DL-\u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u0438, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435, \u0437\u0430 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e DL-\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 \u0443\u0436\u0435 \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0443\u0433\u043e\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 CPUs.<\/p>\n<p>  \u0412\u044b\u0445\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0448\u043b\u0438, \u0438 \u043e\u043d \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 (\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c) \u2013 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430 compute-intensive-\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 <abbr title=\"\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 (\u0430\u043d\u0433\u043b. graphics processing unit, GPU)\">GPU<\/abbr>\/FPGA. \u041d\u043e \u0438 \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430: \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430, \u043d\u043e \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 <del>\u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439<\/del> data scientist \u043d\u0435 \u043b\u044e\u0431\u0438\u0442 <del>\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0435\u0437\u0434\u044b<\/del> NVidia Tesla? <\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043a \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u044e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 GPU \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c \u0434\u0432\u0430: \u043a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c (<em>on-premises<\/em>) \u0438 \u0430\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c (<em>on-demand<\/em>). \u041a\u0430\u043a \u043d\u0430\u043a\u043e\u043f\u0438\u0442\u044c \u0438 \u043a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u2013 \u0442\u0435\u043c\u0430 \u043d\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u2014 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e \u0430\u0440\u0435\u043d\u0434\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432 VM c \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 GPU \u0443 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u0439\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432 <em>Amazon Web Service<\/em> \u0438 <em>Windows Azure<\/em>. <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-279814","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/279814","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=279814"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/279814\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=279814"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=279814"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=279814"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}