如果没有大量优质数据，就无法训练基础 AI 模型。数据管道处理对于任何正在构建甚至微调自己的模型的团队来说都是一项关键任务。它涉及加载、转换和分析来自各种来源（例如图像、文本、音频、视频、日志、传感器等）的大量数据。数据管道处理可用于数据清理、降噪、特征提取、数据增强、数据验证和数据集重构等任务。

然而，数据管道处理也可能非常具有挑战性，尤其是在处理大量数据和复杂计算时。如果处理不当，结果就是缓慢、昂贵且低效的过程。这就是 GPU 云派上用场的地方。接下来，让我们一同探究使用 GPU 进行数据管道处理的背后原因、具体方式以及理想地点。

为什么数据管道处理应该在 GPU 上进行？

GPU 可以同时执行多项操作，这使得它们在某些类型的任务上比 CPU 更高效。GPU 尤其擅长处理数据密集型和计算密集型任务，例如图像处理、视频处理和机器学习。

使用 GPU 执行此任务有很多好处：

– 与 CPU 相比，GPU 可将数据管道处理速度提高几个数量级。例如，Google Cloud 报告使用 GPU 加速 Dataflow 数据管道处理可使 CPU 和内存使用量降低一个数量级。

– 与 CPU 相比，GPU 通过使用更少的资源和功耗来降低数据管道处理的成本。例如，NVIDIA 报告称，与 CPU 相比，使用 GPU 加速基因组工作流程的性能提高了 50 倍，成本降低了 90%。

– GPU 简化了数据管道处理，使用户能够在同一管道中执行数据转换和机器学习任务，而无需在不同的平台或工具之间切换。例如，从云端到街头是一家使用卫星和人工智能追踪洪水的公司，该公司报告称，使用 GPU 在 Dataflow 管道中执行图像处理和机器学习任务降低了其工作流程的复杂性和延迟。

GPU 短缺且价格高昂时期的数据处理

尽管使用 GPU 进行数据管道处理具有诸多优势，但用户也可能面临一些挑战和限制。主要挑战之一是 GPU 短缺。AI 对 GPU 的狂热以及由此导致的公共云高成本影响了 GPU 的可用性和可负担性。

GPU 短缺导致 GPU 租赁价格高涨，尤其是主要云提供商的企业级芯片。这使得公司更难获得和负担得起 GPU。它还影响了依赖 GPU 进行数据管道处理应用程序的企业的盈利能力和竞争力。

消费级 GPU 如何解决这一问题？

解决 GPU 短缺和价格高昂问题的一个方法是使用消费级 GPU 进行数据管道处理。据估计，人们家中有 4 亿个 GPU，其中许多适用于多种用例，如 AI 推理、数据处理等。消费级 GPU 始终连接到互联网，但通常偶尔用于游戏，因此在一天中的大部分时间里都没有得到充分利用。

大多数消费级 GPU 每天有将近 20-22 小时处于闲置状态。

与企业级 GPU 相比，消费级 GPU 更具成本效益且用途更广泛，并且仍可为数据管道处理提供高性能和高质量。

然而，使用消费级 GPU 进行数据管道处理也存在一些挑战和限制，例如消费级 GPU 的兼容性、可扩展性、安全性和可靠性。为了克服这些挑战和限制，公司需要一个平台或服务，使他们能够以简单、高效和安全的方式使用消费级 GPU。

分布式云：数据管道处理的完美方案？

进入分布式云。捷智算平台是消费者 GPU 的分布式云，非常适合数据管道处理。我们通过将需要 GPU 的公司与拥有空闲 GPU（可以共享或租用）的游戏玩家联系起来来实现这一点。

捷智算平台为数据管道处理带来了以下好处：

– 访问庞大而多样化的消费级 GPU 池，有超过 10,000 个 GPU 可供使用，起价为每小时1块钱。公司可以根据自己的需求和偏好，从不同类型、型号和数量的消费级 GPU 中进行选择。

– 在公共数据集（例如 ImageNet、MNIST 和 CIFAR-10）上轻松运行常见框架（例如 TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn 等）。  

– 能够从公共网络获取视频、音频、图像或文本数据，并使用whisper-large 或 wave2vec 等开源模型进行大规模处理。

–大规模扩展和缩减，为批处理作业中的数据管道提供支持，而无需处理消费者 GPU 的可扩展性或可靠性。公司可以使用捷智算平台将其作业作为批处理作业提交，捷智算平台 将自动为这些作业分配和管理消费者 GPU。团队还可以通过 Web 界面或 API 监视和控制他们的作业。

– 每台机器上都有独立的容器，捷智算平台 提供了一种安全且私密的方式，无需担心在消费者 GPU 上运行的细微差别。所有容器映像在传输和静止期间都完全加密，并且仅在实际运行时才解密，在此期间，有一个专有的运行时安全和节点信誉系统来确保工作负载的私密性和安全性。一旦工作人员完成工作，整个虚拟机连同所有数据都会被销毁。 

立即试用捷智算平台

数据处理目前是人工智能行业的瓶颈，但这一问题将通过数百万个消费级 GPU 得到解决。

对于任何构建基础 AI 模型的公司来说，获取高质量数据集都是一项关键任务，但这是一项具有挑战性的任务，尤其是在处理大量复杂的数据和计算时。利用大量消费级 GPU 集群是解决方案。 

公司可以使用捷智算平台来支持其数据处理管道，并以业内最低的价格利用全球数万个 GPU 池。捷智算平台的完全托管容器服务使开放者团队可以轻松地进行扩展和缩减。