11 min di lettura - 10 ottobre 2025
Scoprite come la virtualizzazione delle GPU migliora i carichi di lavoro AI migliorando l'efficienza, riducendo i costi e ottimizzando la gestione delle risorse negli ambienti virtualizzati.
La virtualizzazione delle GPU sta trasformando la gestione dei carichi di lavoro AI. Suddividendo una GPU fisica in più istanze virtuali, è possibile eseguire diverse attività di IA contemporaneamente, migliorando l'efficienza e riducendo i costi dell'hardware. Questo approccio è particolarmente utile per l'addestramento di modelli complessi, la gestione di attività ad alta intensità di risorse e la scalabilità dei progetti di IA senza dover investire in GPU aggiuntive.
Ecco perché è importante:
Ottimizzare le prestazioni:
Servizi di hosting come FDC Servers offrono soluzioni GPU su misura a partire da 1.124 dollari al mese, con opzioni di distribuzione globale e larghezza di banda senza limiti per progetti di intelligenza artificiale su larga scala.
Da qui: La virtualizzazione delle GPU semplifica la gestione delle risorse, aumenta le prestazioni e riduce i costi per i carichi di lavoro di IA, rendendola una soluzione pratica per scalare le operazioni di IA in modo efficiente.
La virtualizzazione delle GPU consente a più utenti di condividere una singola GPU creando istanze virtuali, ciascuna con la propria memoria, core e potenza di elaborazione dedicata. Ciò significa che una singola GPU può gestire più attività o utenti contemporaneamente, il che la rende una soluzione efficiente per i carichi di lavoro AI.
Questa tecnologia si basa su un hypervisor che funge da gestore e divide le risorse della GPU tra le macchine virtuali. L'hypervisor garantisce che ogni istanza riceva la quota assegnata senza interferenze da parte di altre. Per le attività di AI, ciò consente a una singola GPU NVIDIA A100 o H100 di eseguire simultaneamente più esperimenti di apprendimento automatico, sessioni di formazione o operazioni di inferenza.
Esistono due metodi principali per condividere queste risorse:
Una distinzione fondamentale tra la virtualizzazione delle GPU e quella delle CPU tradizionali risiede nella gestione della memoria. Le GPU utilizzano la memoria ad alta larghezza di banda (HBM), che funziona in modo diverso dalla RAM di sistema standard. La gestione efficiente di questa memoria è fondamentale, soprattutto durante le operazioni di intelligenza artificiale ad alta intensità di risorse, come la messa a punto o l'addestramento su larga scala.
Questa conoscenza fondamentale pone le basi per esplorare come la virtualizzazione delle GPU migliori le prestazioni dell'IA in scenari pratici.
La virtualizzazione offre una serie di vantaggi che affrontano direttamente le sfide dei carichi di lavoro di AI e machine learning (ML).
La massimizzazione dell'utilizzo delle GPU è uno dei vantaggi principali. Le GPU ad alte prestazioni, che possono costare da 10.000 a 30.000 dollari, sono spesso sottoutilizzate durante attività come la preelaborazione dei dati o la configurazione dei modelli. La virtualizzazione garantisce il pieno utilizzo di queste costose risorse consentendo a più attività di condividere la stessa GPU, riducendo i tempi morti e tagliando i costi dell'hardware. Questo approccio consente alle aziende di servire un maggior numero di utenti e applicazioni senza dover ricorrere a GPU fisiche aggiuntive.
La flessibilità nello sviluppo è un altro punto di svolta. Con la virtualizzazione, gli sviluppatori possono creare istanze di GPU virtuali personalizzate in base a esigenze specifiche, come versioni CUDA, dimensioni di memoria o configurazioni di driver differenti. Questo isolamento garantisce che i progetti che utilizzano framework come PyTorch, TensorFlow o JAX possano coesistere senza conflitti, semplificando i flussi di lavoro e accelerando l'innovazione.
La scalabilità diventa molto più facile da gestire. I carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale possono variare significativamente nelle loro richieste. Ad esempio, l'addestramento di una piccola rete neurale può richiedere risorse minime, mentre la messa a punto di un modello linguistico di grandi dimensioni richiede un'enorme potenza di calcolo. Le istanze virtuali possono aumentare o diminuire dinamicamente, allocando le risorse in base all'intensità del carico di lavoro. Questa adattabilità garantisce un uso efficiente delle risorse in ogni momento.
Il supporto multi-tenancy è particolarmente prezioso per le organizzazioni con esigenze diverse. Condividendo l'infrastruttura, diversi reparti, clienti o applicazioni possono accedere alle risorse delle GPU senza dover gestire l'hardware fisico. I cloud provider possono persino offrire GPU-as-a-Service, consentendo agli utenti di accedere a istanze di GPU virtuali mantenendo l'isolamento delle prestazioni e riducendo la complessità amministrativa.
Infine, l'isolamento dei guasti garantisce la stabilità. Se un'istanza virtuale si blocca o consuma risorse eccessive, non disturba le altre istanze che condividono la stessa GPU. Questa affidabilità è fondamentale negli ambienti di produzione, dove più servizi di intelligenza artificiale devono funzionare in modo fluido e costante.
La virtualizzazione delle GPU non solo ottimizza l'uso delle risorse, ma offre ai team di AI gli strumenti e la flessibilità necessari per affrontare carichi di lavoro complessi e in continua evoluzione.
Ottenere le migliori prestazioni di AI in ambienti con GPU virtualizzate dipende in larga misura dalle scelte giuste in termini di hardware e interconnessione. Queste decisioni svolgono un ruolo fondamentale nel massimizzare il potenziale della virtualizzazione delle GPU per i carichi di lavoro AI.
Quando si scelgono le GPU per le attività di IA, occorre cercare modelli con un'elevata capacità di memoria, una banda passante veloce e un supporto di virtualizzazione integrato. Molte GPU moderne possono essere suddivise in più istanze isolate, consentendo a diversi utenti o applicazioni di disporre di risorse di calcolo e di memoria dedicate. Ma la scelta della GPU giusta è solo una parte dell'equazione: anche l'infrastruttura di rete e di storage di supporto deve essere in grado di tenere il passo con le sue prestazioni.
I carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale comportano spesso la gestione di enormi quantità di dati, il che rende essenziale la presenza di storage NVMe ad alta velocità e di reti a bassa latenza. Negli ambienti aziendali, le unità NVMe con un'elevata resistenza sono ideali per gestire i pesanti cicli di lettura/scrittura delle applicazioni di intelligenza artificiale.
Per lo scambio di dati tra i nodi, tecnologie come InfiniBand o soluzioni Ethernet avanzate forniscono la larghezza di banda necessaria per operazioni senza intoppi. L'uso di un file system distribuito per consentire l'I/O parallelo può aiutare a minimizzare i colli di bottiglia quando più processi accedono ai dati contemporaneamente. Una volta soddisfatte le esigenze di storage e di rete, il passo successivo è la messa a punto dell'allineamento delle risorse.
Per ottimizzare l'allineamento delle risorse, configurare NUMA (Non-Uniform Memory Access) per garantire connessioni dirette tra GPU, memoria e CPU. Assegnate interfacce di rete ad alta velocità e dedicate corsie PCIe per ridurre la latenza. Tenete presente che un raffreddamento robusto e una capacità di alimentazione sufficiente sono fondamentali per evitare il throttling termico e mantenere la stabilità del sistema. Inoltre, il posizionamento dello storage vicino alle unità di elaborazione può ridurre ulteriormente la latenza, creando un'architettura di sistema più efficiente e reattiva.
Una volta impostato l'hardware, il passo successivo è la configurazione delle macchine virtuali (VM) e delle GPU per garantire prestazioni ottimali dell'intelligenza artificiale. Le configurazioni corrette sbloccano il potenziale delle GPU virtualizzate, rendendole più efficaci per i carichi di lavoro AI. Vediamo come configurare e gestire queste risorse in modo efficiente.
Per quanto riguarda le configurazioni delle GPU, esistono due approcci principali: GPU passthrough e partizionamento vGPU.
Le moderne GPU, come le NVIDIA A100 e H100, supportano il MIG (Multi-Instance GPU), consentendo fino a sette istanze isolate di GPU su una singola scheda. Questa caratteristica è perfetta per massimizzare l'utilizzo dell'hardware mantenendo i costi sotto controllo.
La scelta giusta dipende dal caso d'uso:
Un'allocazione efficiente delle risorse è essenziale per evitare colli di bottiglia e garantire operazioni di IA senza intoppi. Ecco come bilanciare le risorse:
Una volta allocate le risorse, gli strumenti di orchestrazione possono semplificare la gestione delle GPU, soprattutto negli ambienti di AI scalati.
Con la crescita dell'infrastruttura AI, questi strumenti di orchestrazione diventano indispensabili. Automatizzano la gestione delle risorse, migliorano l'utilizzo e forniscono l'intelligenza necessaria per eseguire più carichi di lavoro in modo efficiente su hardware condiviso.
Dopo aver impostato l'hardware e le configurazioni, il passo successivo per mantenere il funzionamento regolare è concentrarsi sul monitoraggio e sulla pianificazione. Queste due pratiche sono la spina dorsale del mantenimento delle massime prestazioni dell'intelligenza artificiale negli ambienti virtualizzati con GPU. Anche la migliore configurazione hardware può risultare insufficiente senza un'adeguata visibilità sull'uso delle risorse e strategie di pianificazione intelligenti. La profilazione, la pianificazione e il monitoraggio continuo garantiscono l'efficienza e l'efficacia dei carichi di lavoro AI.
La profilazione è un po' come tastare il polso ai carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale: aiuta a individuare i colli di bottiglia e a garantire che le risorse siano utilizzate in modo oculato prima che le prestazioni subiscano un calo. L'obiettivo è capire come le diverse attività consumano le risorse della GPU, la memoria e i cicli di elaborazione.
NVIDIA Nsight Systems è uno strumento fondamentale per la profilazione delle applicazioni CUDA, in grado di fornire informazioni dettagliate sull'utilizzo della GPU, sui trasferimenti di memoria e sui tempi di esecuzione del kernel. Per i framework di deep learning, gli strumenti di profilazione possono aiutare a identificare se i carichi di lavoro sono legati alla GPU, alla memoria o alla CPU, il che è fondamentale per regolare con precisione l'allocazione delle risorse.
Strumenti specifici per il framework come TensorFlow Profiler e PyTorch Profiler scavano ancora più in profondità. TensorFlow Profiler analizza i tempi di esecuzione, mostrando quanto tempo viene speso in attività come il caricamento dei dati, la preelaborazione e l'addestramento. Nel frattempo, PyTorch Profiler offre uno sguardo ravvicinato all'utilizzo della memoria, aiutando a individuare perdite di memoria o operazioni tensoriali inefficienti.
Durante la profilazione, le metriche chiave da tenere d'occhio sono:
Negli ambienti virtualizzati, la profilazione diventa un po' più complicata a causa del livello di hypervisor aggiunto. Strumenti come vSphere Performance Charts o il monitoraggio delle prestazioni di KVM possono colmare il divario, correlando le metriche a livello di VM con i dati di profilazione a livello di guest. Questo approccio a doppio livello aiuta a determinare se gli intoppi delle prestazioni sono dovuti al livello di virtualizzazione o al carico di lavoro stesso.
Le informazioni ottenute dalla profilazione confluiscono direttamente in strategie di pianificazione più intelligenti, per mantenere le risorse allocate in modo efficace.
La programmazione è il punto in cui avviene la magia: garantire che le GPU siano utilizzate in modo efficiente mentre si gestiscono più carichi di lavoro AI. Strategie diverse rispondono a esigenze diverse, dalla sincronizzazione dei task distribuiti alla prioritizzazione dei lavori critici.
Il metodo di schedulazione scelto può rendere più o meno efficiente il sistema. Ad esempio, la schedulazione batch funziona bene nelle configurazioni di ricerca con scadenze flessibili, mentre la schedulazione in tempo reale è essenziale per i carichi di lavoro di inferenza che richiedono una bassa latenza.
Una volta stabilita la pianificazione, il monitoraggio continuo assicura che tutto rimanga in linea.
Il monitoraggio continuo agisce come un sistema di allarme precoce, in grado di individuare potenziali problemi prima che interrompano la produzione. La combinazione di metriche in tempo reale e dati storici aiuta a scoprire tendenze e schemi che altrimenti potrebbero passare inosservati.
Gli strumenti di monitoraggio delle GPU devono tenere traccia di tutti gli aspetti, dall'utilizzo della memoria alla temperatura e al consumo energetico. Il Data Center GPU Manager (DCGM) di NVIDIA è un'opzione robusta, che si integra con piattaforme come Prometheus e Grafana per fornire una visione completa. Questi strumenti possono aiutare a rilevare problemi come il throttling termico o la pressione della memoria che potrebbero compromettere le prestazioni.
Il monitoraggio a livello di applicazione si concentra su metriche specifiche dell'intelligenza artificiale, come la perdita di addestramento, l'accuratezza della convalida e i tassi di convergenza. Strumenti come MLflow e Weights & Biases combinano queste metriche con i dati sulle prestazioni del sistema, offrendo un quadro completo della salute del carico di lavoro.
Per la formazione distribuita, il monitoraggio della rete è indispensabile. È importante tenere traccia dell'utilizzo della larghezza di banda, della latenza e della perdita di pacchetti tra i nodi. Le interconnessioni ad alta velocità, come InfiniBand, richiedono strumenti specializzati per garantire la sincronizzazione dei gradienti e la formazione parallela dei dati.
Il benchmarking aiuta a stabilire i parametri di riferimento delle prestazioni e a convalidare le ottimizzazioni. I benchmarkMLPerf sono una scelta standard per valutare l'addestramento e l'inferenza tra vari modelli di intelligenza artificiale e configurazioni hardware. L'esecuzione di questi test nell'ambiente virtualizzato stabilisce le aspettative di base ed evidenzia i problemi di configurazione.
Anche i benchmark sintetici, come quelli presenti nell'archivio DeepLearningExamples di NVIDIA, sono utili. Simulano scenari specifici, aiutando a isolare l'overhead della virtualizzazione e a confermare che l'ambiente funziona come previsto.
Un benchmarking regolare, ad esempio una volta al mese, può rivelare problemi come gli aggiornamenti dei driver, la deriva della configurazione o il degrado dell'hardware che altrimenti potrebbero passare inosservati.
Per ottenere le massime prestazioni nei sistemi di IA, è indispensabile disporre di un'infrastruttura di hosting affidabile. Il giusto partner di hosting garantisce che le strategie di profilazione, pianificazione e monitoraggio funzionino senza problemi, fornendo la spina dorsale necessaria per ottimizzare efficacemente i carichi di lavoro AI.
Questa infrastruttura stabile è ciò che consente l'implementazione avanzata delle tecniche di profilazione, pianificazione e orchestrazione discusse in precedenza.
FDC Servers offre un hosting su GPU specificamente concepito per le applicazioni di AI e machine learning. A partire da 1.124 dollari al mese, i server GPU di FDC Servers sono dotati di larghezza di banda non misurata, un requisito indispensabile quando si lavora con dataset di grandi dimensioni o con la formazione distribuita. Questa caratteristica elimina le preoccupazioni relative ai limiti di trasferimento dei dati, aiutandovi a mantenere costi prevedibili.
I server sono altamente personalizzabili e consentono di mettere a punto le configurazioni hardware per i modelli AI ad alta memoria o per le configurazioni di GPU specializzate, come quelle necessarie per le attività di computer vision. Grazie all'implementazione istantanea, è possibile scalare rapidamente le risorse delle GPU per far fronte alle fluttuazioni della domanda.
Le caratteristiche principali includono il supporto per il passthrough delle GPU, il partizionamento delle vGPU e la pianificazione personalizzata, tutti elementi critici per la gestione dei carichi di lavoro AI più impegnativi.
L'ampiezza di banda non misurata è un fattore decisivo per i progetti di intelligenza artificiale che richiedono molti dati. L'addestramento di modelli di grandi dimensioni richiede spesso lo spostamento di terabyte di dati tra sistemi di storage, nodi di calcolo e strumenti di monitoraggio. Eliminando i limiti di trasferimento dei dati, FDC Servers mantiene il budget prevedibile e i flussi di lavoro ininterrotti.
Con 74 sedi in tutto il mondo, FDC Servers offre la portata geografica necessaria per la moderna infrastruttura AI. Questa rete globale consente di posizionare le risorse di calcolo più vicino alle fonti di dati, riducendo la latenza nelle configurazioni di formazione distribuite. Per quanto riguarda l'inferenza, i modelli possono essere distribuiti in posizioni periferiche, garantendo tempi di risposta più rapidi per gli utenti finali.
L'infrastruttura globale svolge anche un ruolo fondamentale per il disaster recovery e la ridondanza. Se una sede subisce un'interruzione, i carichi di lavoro possono essere migrati senza problemi in un'altra regione, mantenendo le operazioni senza intoppi. Per le organizzazioni che gestiscono pipeline di intelligenza artificiale multiregionali, disporre di un'infrastruttura coerente in tutte le 74 sedi garantisce l'uniformità delle configurazioni di virtualizzazione, degli strumenti di monitoraggio e delle strategie di pianificazione, indipendentemente dal luogo in cui sono distribuite le risorse.
Inoltre, FDC Servers offre un supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per risolvere qualsiasi problema, sia esso legato ai driver delle GPU, ai conflitti di virtualizzazione o all'allocazione delle risorse. Questo garantisce tempi di inattività minimi, anche in ambienti complessi e virtualizzati con GPU.
L'insieme di queste caratteristiche costituisce una solida base per ottenere prestazioni AI ottimizzate.
Questa guida evidenzia come la combinazione di hardware avanzato, risorse ottimizzate e una solida infrastruttura possa incrementare in modo significativo le prestazioni dell'IA.
Per ottenere il massimo dai vostri carichi di lavoro AI, allineate l'hardware, l'allocazione delle risorse e l'infrastruttura ai vostri requisiti specifici. Per ottenere le massime prestazioni, il passthrough delle GPU è ideale, mentre il partizionamento delle vGPU offre un modo efficiente per condividere le risorse.
La sinergia tra la selezione dell'hardware e la regolazione delle risorse è fondamentale per ottimizzare le prestazioni. L'uso di GPU con un'ampia larghezza di banda della memoria, l'integrazione di storage NVMe e la garanzia di un elevato throughput di rete possono migliorare direttamente l'efficienza della formazione e la resa dei modelli. La messa a punto della topologia del sistema riduce i ritardi di interconnessione, mentre la profilazione e la pianificazione intelligente massimizzano l'uso delle GPU. Gli strumenti di orchestrazione assicurano inoltre prestazioni costanti e di alto livello.
Un partner di hosting affidabile unisce il tutto. Per le organizzazioni che vogliono superare le sfide delle risorse, un hosting affidabile è fondamentale. FDC Servers offre hosting per GPU a 1.124 dollari al mese con larghezza di banda non misurata, un'opzione che elimina i limiti di trasferimento dati e i costi imprevedibili.
Grazie a caratteristiche come la scalabilità geografica, l'implementazione immediata e l'assistenza 24/7, è possibile scalare le operazioni di IA senza problemi. Sia che si tratti di gestire un training distribuito tra le varie regioni o di implementare modelli di inferenza edge, un'infrastruttura affidabile elimina molti degli ostacoli tecnici che spesso rallentano i progetti di IA.
Il successo dell'IA richiede una miscela perfetta di potenza delle GPU, gestione precisa delle risorse e hosting affidabile. Seguendo queste strategie e sfruttando l'infrastruttura di FDC Servers, è possibile spianare la strada per ottenere prestazioni AI di alto livello.
La virtualizzazione delle GPU consente a più macchine virtuali di sfruttare una singola GPU fisica, aumentando l'efficienza e riducendo i costi. Condividendo le risorse, si elimina la necessità di hardware aggiuntivo, sfruttando meglio quello già disponibile e riducendo le spese complessive.
Questa configurazione facilita inoltre la scalabilità e la gestione. Le organizzazioni possono assumere un maggior numero di carichi di lavoro AI senza bisogno di una GPU separata per ogni macchina virtuale. Il risultato? Prestazioni ottimizzate e costi controllati: una combinazione ideale per i progetti di AI e machine learning.
Quando si parla di GPU passthrough, l'intera GPU è dedicata a una singola macchina virtuale (VM), offrendo prestazioni quasi indistinguibili dall'esecuzione su hardware fisico. Questo la rende un'opzione ideale per attività impegnative come l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale, il deep learning o il rendering 3D, in cui è essenziale spremere ogni grammo di prestazioni.
Al contrario, il partizionamento vGPU divide una singola GPU in più segmenti basati sull'hardware, consentendo a diverse macchine virtuali o utenti di condividere la stessa GPU contemporaneamente. Questa configurazione è ideale per gli ambienti condivisi, come i desktop virtuali o le workstation collaborative, dove la priorità è il bilanciamento tra flessibilità e uso efficiente delle risorse.
Per ottenere il massimo dai carichi di lavoro AI in ambienti virtualizzati su GPU, è essenziale sfruttare gli strumenti di monitoraggio delle GPU che offrono dati in tempo reale sull'uso delle risorse e sulle prestazioni. Ad esempio, le soluzioni di gestione vGPU di NVIDIA semplificano il monitoraggio dell'utilizzo delle GPU e l'ottimizzazione della distribuzione delle risorse.
Un altro approccio fondamentale è l'utilizzo di piattaforme di orchestrazione come Kubernetes. Queste piattaforme possono regolare dinamicamente i carichi di lavoro e allocare le risorse in modo più efficace, aiutandovi a ottenere migliori prestazioni delle GPU. Inoltre, la regolare messa a punto degli iperparametri e l'affinamento delle pipeline di dati svolgono un ruolo importante nel mantenere alti i livelli di prestazioni. Monitorando costantemente le metriche della GPU, è possibile individuare tempestivamente i colli di bottiglia ed evitare conflitti di risorse, assicurando che le attività di IA vengano eseguite senza problemi.
Scoprite come selezionare il server GPU ideale per i vostri carichi di lavoro AI, considerando i casi d'uso, le specifiche hardware, la scalabilità e i costi operativi.
10 min di lettura - 15 ottobre 2025
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