Jaké jsou nejlepší GPU servery?

V posledních letech se ve světě vysoce výkonných grafických procesorů mnoho změnilo. Vzhledem k rostoucímu významu GPU serverů pro výpočetně náročné aplikace je nezbytné vybrat si správný hardware pro daný případ použití. Níže nabízíme srovnání některých z nejlepších GPU serverů.

Porovnání GPU serverů

NVIDIA H100

NVIDIA H100 je v současné době nejvýkonnějším modelem GPU společnosti NVIDIA a je určen pro organizace, které vyžadují špičkový výkon. GPU Tensor Core je založeno na architektuře Hopper, která byla speciálně vyvinuta pro požadavky moderních aplikací v oblastech, jako je umělá inteligence, vysoce výkonné výpočty a aplikace s velkým objemem dat. Díky podpoře paměťových technologií, jako je HBM3, a inovativním funkcím, jako je datový typ FP8, posouvá H100 efektivitu a rychlost na novou úroveň.

Díky integrované technologii NVLink čtvrté generace lze několik GPU propojit do výkonného clusteru, který může ještě více zvýšit výpočetní výkon. GPU bylo vyvinuto pro velmi velké neuronové sítě a úlohy s velkým objemem dat, jako jsou jazykové modely typu GPT a vědecké simulace.

Technické specifikace

• Výrobní technologie: 4 nm (TSMC)
• Výpočetní výkon: až 60 TFLOPS (FP64) a přes 1000 TFLOPS (Tensor Cores)
• Paměť: HBM3 s kapacitou až 80 GB
• NVLink: Umožňuje připojení několika GPU s vysokou šířkou pásma
• Zvláštní vlastnosti: Podporuje datový typ FP8 pro efektivní trénování větších modelů AI

Výhody a nevýhody

NVIDIA A30

NVIDIA A30 je univerzální grafický procesor určený pro společnosti, které hledají robustní, ale cenově výhodné řešení. Je založen na architektuře Ampere, která je známá svou rovnováhou mezi výkonem a efektivitou. A30 kombinuje solidní výkon s relativně nízkou spotřebou energie, což jej činí ideálním pro použití v oblasti AI inference, středně náročných HPC aplikací a virtualizace.

Technické specifikace

• Výrobní technologie: 7 nm (TSMC)
• Výkon: až 10 TFLOPS (FP64), 165 TFLOPS (Tensor Cores)
• Paměť: 24 GB HBM2
• NVLink: Lze připojit až dvě GPU

Výhody a nevýhody

Intel Gaudi 2

Intel Gaudi 2 je 24jádrový procesor speciálně navržený pro trénování umělé inteligence a představuje životaschopnou alternativu k GPU od společnosti NVIDIA. Byl vyvinut společností Habana Labs, dceřinou společností Intelu, a je navržen tak, aby byl obzvláště efektivní a výkonný pro typické úlohy umělé inteligence, jako jsou transformátorové modely a strojové učení.

Gaudi 2 se zaměřuje na optimalizaci tréninkových úloh, především pro velké neuronové sítě, které vyžadují vysoký výpočetní výkon a paměťovou šířku pásma. Jeho otevřený softwarový ekosystém a integrace RDMA (Remote Direct Memory Access) nabízejí výhody z hlediska škálovatelnosti v prostředích s více GPU.

Technické specifikace

• Výrobní technologie: 7 nm
• Paměť: 96 GB HBM2e
• Zvláštní vlastnosti: Podpora RDMA a RoCE pro přímý přístup k paměti mezi GPU

Výhody a nevýhody

Intel Gaudi 3

Intel Gaudi 3 je grafický procesor určený speciálně pro umělou inteligenci, který vychází z modelu Gaudi 2. Díky vylepšenému výpočetnímu výkonu a paměťové technologii je navržen tak, aby dále optimalizoval efektivitu a škálovatelnost modelů umělé inteligence.

Nabízí vyšší výkon pro úkoly související s tréninkem umělé inteligence, zejména pro aplikace v oblasti generativní umělé inteligence, jako jsou velké jazykové modely a zpracování obrazu. Byla také vylepšena technologie propojení, díky čemuž je tento produkt skvělou volbou pro clusterová řešení.

Technické specifikace

• Výrobní technologie: 5 nm
• Výpočetní výkon: až 1 835 PFLOPS (FP8)
• Paměť: až 120 GB HBM2e
• Zvláštní vlastnosti: Pokročilá infrastruktura pro propojení

Výhody a nevýhody

Jak vybrat správný GPU server pro vaše použití

Který GPU server je pro vaši společnost vhodný, závisí na tom, k čemu jej chcete používat. Než do něj investujete, nezapomeňte analyzovat své pracovní zatížení a dlouhodobé požadavky svých aplikací.

Trénink umělé inteligence a hluboké učení

Při trénování velkých neuronových sítí a transformátorových modelů, jako je GPT, jsou rozhodující šířka pásma paměti, výkon počítače a škálovatelnost. V tomto ohledu jsou vhodné jak NVIDIA H100, tak Intel Gaudi 3. Intel Gaudi 2 by mohl být zajímavou alternativou pro projekty s omezeným rozpočtem, zejména pro specifické pracovní zatížení.

Doporučení:

• Špičková řada: Intel Gaudi 3
• Levné řešení: Intel Gaudi 2

AI inference

Pokud jde o inferenci, tedy použití trénovaných modelů, jsou nejdůležitějšími faktory účinnost a spotřeba energie. NVIDIA A30 je ideální volbou pro mnoho aplikací, protože nabízí dostatečný výkon při nízké spotřebě energie.

Doporučení:

• NVIDIA A30

Vysoce výkonné výpočty

Pro vědecké výpočty a simulace, které často vyžadují výkon FP64, je NVIDIA H100 bezkonkurenční. NVIDIA A30 může být také vhodnou volbou pro menší simulace nebo méně náročné úlohy.

Doporučení:

• Špičková řada: NVIDIA H100
• Levné řešení: NVIDIA A30

Velká data a analytika

Vysoká propustnost paměti je zásadní pro aplikace s velkým objemem dat, jako je analýza v reálném čase. Jak GPU NVIDIA H100, tak Intel Gaudi 3 jsou v tomto ohledu dobrou volbou, přičemž Gaudi 3 získává body navíc díky nižší ceně.

Doporučení:

• NVIDIA H100
• Intel Gaudi 3

Edge computing a menší clustery

Pro aplikace, jako je edge computing, které vyžadují nižší spotřebu energie, je NVIDIA A30 dobrou volbou díky nižší spotřebě energie a dobrému výkonu.

Doporučení:

• NVIDIA A30