{"id":258,"date":"2023-04-12T11:04:19","date_gmt":"2023-04-12T09:04:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.olivierdoucet.info\/blog\/?p=258"},"modified":"2023-04-12T11:04:19","modified_gmt":"2023-04-12T09:04:19","slug":"test-des-instances-gpu-ovh-cloud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.olivierdoucet.info\/blog\/2023\/04\/12\/test-des-instances-gpu-ovh-cloud\/","title":{"rendered":"Test des instances GPU OVH Cloud"},"content":{"rendered":"\n

Ces derni\u00e8res semaines j’ai pass\u00e9 pas mal de temps (perso) sur tous ces nouveaux algorithmes de deep learning au sens large, aussi bien sur les solutions SaaS (Chat GPT est la plus connue) que les solutions dites \u00ab\u00a0ouvertes\u00a0\u00bb, c’est \u00e0 dire avec \u00e0 la fois le moteur ET les fichiers d’apprentissages t\u00e9l\u00e9chargeables. J’ai donc compil\u00e9 et install\u00e9 StableDiffusion, le moteur de cr\u00e9ation d’images \u00e0 base de texte, ou dans un champ tr\u00e8s diff\u00e9rent le fameux \u00ab\u00a0faceswap\u00a0\u00bb, qui permet de mettre la t\u00eate de quelqu’un d’autre sur une vid\u00e9o. M\u00eame si j’ai du bon matos en local, je me suis dit que ce serait un bon test de voir ce que donne les fameuses cartes nvidia \u00ab\u00a0Tesla V100\u00a0\u00bb, qui sont des cartes pro et qui est le mod\u00e8le embl\u00e9matique \u00e0 louer dans les instances de cloud dites \u00ab\u00a0GPU\u00a0\u00bb. Voil\u00e0 donc ma review rapide sur la solution d’OVH !<\/p>\n\n\n\n

Ce qui m’a d\u00e9cid\u00e9, ce sont les 200\u20ac offerts sur les nouveaux projets. Chouette, voil\u00e0 un test qui ne me co\u00fbtera rien (vous verrez plus loin dans cet article qu’il n’en sera rien).<\/p>\n\n\n\n

Setup du projet chez OVH<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/a>
Internet d’apr\u00e8s MidJourney<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Je lance la cr\u00e9ation de mon premier projet, ce qui met bien cinq minutes. Comme les instances GPU co\u00fbtent \u00ab\u00a0cher\u00a0\u00bb, j’ai d\u00e9cid\u00e9 d’amorcer mon projet sur la VM de base la plus simple, le mod\u00e8le \u00ab\u00a0b2-7\u00a0\u00bb. Ma premi\u00e8re VM boote assez vite et me voil\u00e0 d\u00e9j\u00e0 \u00e0 faire les mises \u00e0 jour Rocky Linux et \u00e0 pr\u00e9parer mon environnement \u00ab\u00a0tensorflow\u00a0\u00bb avec tous les packages qui vont bien.<\/p>\n\n\n\n

Voil\u00e0 qui est fait ! comment ajouter du GPU sur une VM OVH maintenant ? Chez AWS ou GCP, il suffit d’attacher un GPU \u00e0 une VM, cherchons maintenant chez OVH … Ah zut 1e tuile : il me faut convertir mon instance en type GPU, mais il me dit que ce type n’est pas dispo sur le datacenter choisi … <\/p>\n\n\n\n

En lisant en d\u00e9tail, il me faut donc lancer une VM sur le DC GRA-9. Bim, message d’erreur encore : \u00ab\u00a0ce datacenter n’est pas configur\u00e9\u00a0\u00bb. Je fouille donc dans les menus et je trouve laborieusement comment activer de nouveaux DC, ce qui prend plusieurs minutes.<\/p>\n\n\n\n

Reprovisionons donc une nouvelle instance sur le DC GRA-9, et recommen\u00e7ons le provisioning …. 1h plus tard, je suis pr\u00eat (oui bon ok je faisais autre chose en m\u00eame temps). Convertissons la vm …. Bim message d’erreur : quota insuffisant. En effet, l’instance GPU la plus petite fait 8 cores et 45Go de RAM, soit au del\u00e0 de la limite de 40Go de RAM initiale. Pour la d\u00e9passer, il me faut donc acheter un forfait quota (+10 VM), factur\u00e9 200\u20ac. Les petites lignes disent bien \u00ab\u00a0non remboursable, \u00e0 utiliser sous 12 mois\u00a0\u00bb. C’est mort pour le test gratuit \ud83d\ude41 Et franchement, le fait que la d\u00e9nomination soit \u00ab\u00a0+ 10 VM\u00a0\u00bb me fait vraiment douter que ce soit \u00e7a qu’il faille acheter (je veux pas plus de VM, je veux plus de RAM). <\/p>\n\n\n\n

Carte bleu sortie, forfait pay\u00e9, et il ne se passe rien. Ah ok, il faut l\u00e0 aussi attendre quelques minutes. Damned OVH ! niveau UI, affichez au moins un bandeau pour pr\u00e9venir \u00ab\u00a0paiement en cours\u00a0\u00bb ou je sais pas moi !<\/p>\n\n\n\n

Cette fois c’est bon, je lance la conversion de l’instance en type GPU. \u00e7a mouline pendant une bonne trentaine de minutes sans rien afficher d’un avancement ou autre. Apr\u00e8s quelques centaines de F5, je vois bien ma nouvelle instance, et \u00e7a ping ! <\/p>\n\n\n\n

L’utilisation du GPU sur une instance OVH<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/a>
Carte GPU (MidJourney)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Je me connecte, j’installe \u00ab\u00a0nvidia-smi\u00a0\u00bb qui est l’utilitaire classique pour lister les GPU … Ouf c’est bon, ma carte Tesla est l\u00e0 !<\/p>\n\n\n\n

+---------------------------------------------------------------------------------------+\n| NVIDIA-SMI 530.30.02              Driver Version: 530.30.02    CUDA Version: 12.1     |\n|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n| GPU  Name                  Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |\n| Fan  Temp  Perf            Pwr:Usage\/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |\n|                                         |                      |               MIG M. |\n|=========================================+======================+======================|\n|   0  Tesla V100-PCIE-16GB            Off| 00000000:00:06.0 Off |                    0 |\n| N\/A   36C    P0               36W \/ 250W|      0MiB \/ 16384MiB |      0%      Default |\n|                                         |                      |                  N\/A |\n+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n\n+---------------------------------------------------------------------------------------+\n| Processes:                                                                            |\n|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |\n|        ID   ID                                                             Usage      |\n|=======================================================================================|\n|  No running processes found                                                           |\n+---------------------------------------------------------------------------------------+<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Bon, comment tester et comparer maintenant ? Je me lance avec \u00ab\u00a0deepfacelab\u00a0\u00bb car c’est mon dernier projet perso. On lance juste la phase apprentissage (toute les \u00e9tapes de d\u00e9coupe \/ etc ont \u00e9t\u00e9 faites en local pour gagner du temps et pas payer dans le vide). Mais c’est la douche froide : c’est tr\u00e8s tr\u00e8s lent … Ah mais oui : le training se fait en mode CPU ! Le GPU n’est pas d\u00e9tect\u00e9 correctement ! Il est tard, j’\u00e9teins la VM pour la journ\u00e9e de travail et la nuit qui vient afin de ne pas d\u00e9penser trop dans le vide.<\/p>\n\n\n\n
Deux jours plus tard, je rallume ma VM, ce qui prend environ 15 minutes. Un nouvel essai l’apr\u00e8s-midi me donne sensiblement le m\u00eame d\u00e9lai. En clair, il faut pas \u00eatre press\u00e9 si vous avez besoin d’une instance GPU … Apr\u00e8s pas mal d’essais infructueux sur les drivers ou du kernel, je tombe enfin sur ce message qui informe qu’il faut downgrader Tensorflow<\/a> … et \u00e7a fonctionne ! Ce n’\u00e9tait donc pas un souci de driver mais bien un souci applicatif python. Bon la question que vous vous posez tous : est-ce qu’une carte Tesla est vraiment plus rapide ? Voil\u00e0 une comparaison des rythmes d’apprentissage obtenus : <\/p>\n\n\n\n
Type d’apprentissage<\/strong><\/td>Dur\u00e9e d’un cycle<\/strong><\/td><\/tr>
CPU<\/td>19500 ms<\/td><\/tr>
GPU maison \u00ab\u00a0GTX 1080\u00a0\u00bb<\/td>1360ms<\/td><\/tr>
GPU Tesla V100<\/td>240ms<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
Une bonne nouvelle : c’est cher mais c’est 5 fois plus rapide que mon GPU maison, qui commence certe \u00e0 \u00eatre un peu vieux mais qui n’est pas non plus si mauvais que \u00e7a. <\/p>\n\n\n\n
Il est maintenant temps d’\u00e9teindre tout \u00e7a. Je devrais en avoir pour une dizaine d’euros de test d’apr\u00e8s mes calculs. Et l\u00e0, l’interface OVH m’indique … 60\u20ac de consommation ! que s’est-il pass\u00e9 ? Argh, je me suis fait avoir comme un bleu. VOil\u00e0 ce que donne les CGV d’OVH : <\/p>\n\n\n\n
\n
\n
 La facturation d\u2019une instance s\u2019arr\u00eate quand l\u2019instance est supprim\u00e9e d\u00e9finitivement. Les \u00e9tats \u00ab arr\u00eat\u00e9e \u00bb, \u00ab en pause \u00bb, ou autre continuent \u00e0 faire tourner le compteur de facturation tant que l\u2019instance n\u2019est pas supprim\u00e9e. Dans les deux modes de facturation, l\u2019unit\u00e9 de temps entam\u00e9e est factur\u00e9e.<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Mais bien s\u00fbr ! J’ai \u00e9t\u00e9 trop habitu\u00e9 \u00e0 Nua.ge<\/a>, o\u00f9 on ne paye que quand l’instance est allum\u00e9e, \u00e0 l’exception du stockage… Mais alors pourquoi diantre faut-il 15 minutes pour allumer une instance ?? Quoi qu’il en soit, ce test m’aura co\u00fbt\u00e9 60\u20ac pour environ 4h d’usage GPU effectif. Oui c’est cher \ud83d\ude42 D’ailleurs, avec un minimum d’achat \u00e0 200\u20ac, on peut donc plut\u00f4t prendre ce chiffre si je n’utilise pas les ressources d’ici 12 mois…<\/p>\n\n\n\n
Chez la concurrence, les instances GPU sont nettement moins cher \ud83d\ude41 L\u00e0 j’ai vraiment voulu tester le Made In France, mais un tarif x2 me parait prohibitif.<\/p>\n\n\n\n
Plate-forme<\/strong><\/td>Tarif horaire<\/strong><\/td><\/tr>
GCP<\/td>$0,74<\/td><\/tr>
AWS<\/td>$0,918<\/td><\/tr>
OVH<\/td>$1,99*<\/td><\/tr>
ScaleWay<\/td>1,221\u20ac (Tesla P100)
0,98\u20ac sur RTX 3070<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>
* conversion EUR\/USD avril 2023<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
Conclusion<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Avec ce test de GPU, c’\u00e9tait la 1e fois que j’utilisais le cloud public d’OVH depuis plus de 2 ans, lors des \u00e9tudes de concurrence pour Nua.ge<\/a> ; je suis tr\u00e8s d\u00e9\u00e7u de la progression du produit, par rapport aux moyens d’OVH. L’interface est aussi compliqu\u00e9e qu’AWS, on ne comprends pas vraiment ce qu’on paye et quand, bref l’exp\u00e9rience utilisateur a \u00e9t\u00e9 plus frustrante qu’autre chose. Il y a clairement un boulevard pour qui proposera un produit simple d’usage.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ces derni\u00e8res semaines j’ai pass\u00e9 pas mal de temps (perso) sur tous ces nouveaux algorithmes de deep learning au sens large, aussi bien sur les solutions SaaS (Chat GPT est la plus connue) que les solutions dites \u00ab\u00a0ouvertes\u00a0\u00bb, c’est \u00e0 dire avec \u00e0 la fois le moteur ET les fichiers d’apprentissages t\u00e9l\u00e9chargeables. 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