# Hvad er Intel Gaudi 3? Et portræt af AI-acceleratoren Intel Gaudi 3 er en kraftfuld AI-accelerator, der er specielt designet til krævende AI-arbejdsbelastninger. Gaudi 3 er fremstillet ved hjælp af 5-nanometerprocessen, har 64 tensorkerner og tilbyder dobbelt så meget FP8-ydeevne og fire gange så stor AI-regnekraft som sin forgænger. Dette gør Intels Gaudi 3 ideel til inferensopgaver og træning af store AI-modeller. ## Hvad er ydeevneegenskaberne ved Intel Gaudi 3? Med Gaudi 3 sætter Intel nye standarder for ydeevne og energieffektivitet. AI-acceleratoren **er baseret på arkitekturen i Gaudi 2**, men tilbyder betydeligt mere regnekraft, en højere hukommelsesbåndbredde og bedre energieffektivitet. Følgende oversigt opsummerer de vigtigste ydeevnefunktioner i Intel Gaudi 3: - **FP8-regnekraft**: Gaudi 3 opnår en FP8-regnekraft på **1,835 PFLOPS**. Dens forgænger opnåede lidt over 0,8 PFLOPS, hvilket betyder, at ydeevnen for FP8-beregninger er mere end fordoblet. - **BF16-regnekraft**: I BF16-beregninger opnår Intel Gaudi 3 også **1,835 PFLOPS**, hvilket svarer til en firedobling af regnekraften i forhold til Gaudi 2. - **Netværksbåndbredde**: Den tovejs netværksbåndbredde er fordoblet til **1200 gigabit per sekund**, hvilket muliggør hurtigere kommunikation mellem noder i AI-klyngesystemer. - **HBM-kapacitet og båndbredde**: Med sin **HBM-hukommelse på 128 gigabyte** tilbyder Gaudi 3 50 procent mere hukommelsesbåndbredde end den forrige generation. **HBM-båndbredden på 3,7 terabyte pr. sekund** svarer til en stigning på 33 procent. Note PFLOPS (**Peta** **Floating**Point **Operations** **per** **Second**) er en enhed til at beskrive computeres behandlingshastighed. Supercomputeren udviklet af IBM kaldet ‘Roadrunner’ var den første til at bryde PFLOP-barrieren i 2008. Intel Gaudi 3 har to beregningschips (specielle beregningsenheder), der indeholder **64 tensorprocessorkerner og 8 MME’er** (matrixmultiplikationsmotorer til parallelbehandling). De 24 RDMA NIC-porte, hver med 200 gigabit pr. sekund, sikrer hurtig kommunikation via standardiserede Ethernet-netværk. ## Hvad er fordelene og ulemperne ved Intel Gaudi 3? Brug af en AI-accelerator af Gaudi 3-generationen har forskellige fordele. De vigtigste af disse omfatter: - **Høj regnekraft**: Med 1.835 PFLOPS FP8- og BF16-ydeevne tilbyder Intels Gaudi 3 en enorm ydeevne, der svarer til niveauet for den langt dyrere [NVIDIA H100](https://www.ionos.com/da-dk/digitalguide/server/know-how/nvidia-h100/). Ifølge en [pressemeddelelse fra Intel](https://www.intc.com/news-events/press-releases/detail/1689/intel-unleashes-enterprise-ai-with-gaudi-3-ai-open-systems "Intel press release on Gaudi 3") overgår den interne AI-accelerator endda NVIDIAs flagskib på nogle områder. - **Høj energieffektivitet**: Gaudi 3 AI-acceleratorerne er fremstillet ved hjælp af 5-nanometerprocessen (af TSMC), hvilket muliggør en højere effekttæthed. Dette reducerer strømforbruget og sænker driftsomkostningerne i datacentre. - **Omkostningseffektiv AI-skalérbarhed**: Med Intel Gaudi 3 kan systemer skaleres fleksibelt vertikalt og horisontalt, hvilket er særligt gavnligt for komplekse implementeringer. - **Understøttelse af åbne standarder**: Da Gaudi 3 understøtter åbne standarder, kan AI-acceleratorerne integreres fleksibelt i eksisterende IT-infrastrukturer. Dette gør virksomhederne mere uafhængige i deres valg af AI-platforme. AI-acceleratorerne har dog også nogle markante ulemper. Selvom Intel Gaudi 3 har førsteklasses ydeevne, tilbyder de avancerede chips fra NVIDIA generelt endnu bedre ydeevne. Hvorfor er det vigtigt? Fordi virksomheder, der er aktive inden for AI-området, hidtil har haft en tendens til at vælge den mest kraftfulde løsning frem for den mest omkostningseffektive. Som følge heraf er Intel Gaudi 3 mindre udbredt end AI-acceleratorer fra NVIDIA, hvis økosystem nyder godt af **bred støtte** fra AI-udviklingshold. ## Hvilke anvendelsesområder er Intel Gaudi 3 bedst egnet til? Intel Gaudi 3 er udviklet specielt **til beregningsintensive AI-arbejdsopgaver** og er særligt velegnet til **inferensopgaver**, der kræver høj parallel behandling og hukommelsesbåndbredde. Typiske arbejdsopgaver omfatter tekstgenerering med store sprogmodeller (LLM’er), billedgenerering og talesyntese. Takket være sin høje inferenshastighed og optimerede FP8-arkitektur muliggør Gaudi 3 kraftfuld og energieffektiv behandling af generative AI-modeller. Der findes dog også andre anvendelsesområder. Disse omfatter: - **Grundlæggende træning af store AI-modeller**: Gaudi 3 gør det muligt at behandle store datasæt effektivt. AI-acceleratorerne er derfor ideelle til at træne AI-modeller – såsom neurale netværk til maskinlæring eller transformermodeller som GPT og LLaMA – fra bunden. - **Billedbehandling og computervision**: Takket være sin høje regnekraft er Intel Gaudi 3 i stand til at behandle komplekse billeddata i realtid. Dette gør også AI-acceleratoren velegnet til applikationer såsom sikkerhedsovervågning eller industriel automatisering. - **GPU-servere og AI-klynger i datacentre**: Intel Gaudi 3 kan bruges til GPU-servere for at levere den nødvendige regnekraft til AI-træning og inferensopgaver. ## Hvad er de mulige alternativer til Intel Gaudi 3? Der findes forskellige AI-acceleratorer, der kan betragtes som alternativer til Intel Gaudi 3. En af de bedst kendte alternative muligheder og konkurrerende produkter er [NVIDIA H100](https://www.ionos.com/da-dk/digitalguide/server/know-how/nvidia-h100/). Mens Intel-acceleratoren er ideel til inferensapplikationer, tilbyder H100 højtydende ydeevne til AI- og datavidenskabsanvendelser. Et andet ofte valgt alternativ til Gaudi 3 er [NVIDIA A30](https://www.ionos.com/da-dk/digitalguide/server/know-how/nvidia-a30/), der kombinerer høj ydeevne med en overkommelig pris. Note I vores guide, [hvor vi sammenligner server-GPU’er](https://www.ionos.com/da-dk/digitalguide/server/know-how/sammenligning-af-server-gpuer/), præsenterer vi de bedste grafikprocessorer til brug i datacentre og højtydende servere. This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/da-dk/digitalguide/server/know-how/intel-gaudi-3/](https://www.ionos.com/da-dk/digitalguide/server/know-how/intel-gaudi-3/) for AI/LLM consumption.