Hvad er de bedste GPU-servere?

Der er sket mange ændringer inden for højty­den­de gra­fik­pro­ces­so­rer i de senere år. I be­tragt­ning af GPU-serveres stigende betydning for be­reg­nings­in­ten­si­ve ap­pli­ka­tio­ner er det vigtigt at vælge den rigtige hardware til dit brugs­sce­na­rie. Nedenfor finder du en sam­men­lig­ning af nogle af de bedste GPU-servere.

Sam­men­lig­ning af GPU-servere

NVIDIA H100

NVIDIA H100 er i øje­blik­ket NVIDIAs mest kraft­ful­de GPU-model og er målrettet or­ga­ni­sa­tio­ner, der kræver to­py­de­ev­ne. Tensor Core GPU er baseret på Hopper-ar­ki­tek­tu­ren, der er specielt udviklet til kravene i moderne ap­pli­ka­tio­ner inden for områder som kunstig in­tel­li­gens, højty­den­de computing og datatunge ap­pli­ka­tio­ner. Med sin un­der­støt­tel­se af hukom­mel­ses­tek­no­lo­gi som HBM3 og in­nova­ti­ve funk­tio­ner som FP8-datatypen tager H100 ef­fek­ti­vi­tet og hastighed til det næste niveau.

Takket være in­te­gre­ret fjerde ge­ne­ra­tion af NVLink-teknologi kan flere GPU’er forbindes i en kraftfuld klynge, hvilket kan øge reg­ne­kraf­ten endnu mere. GPU’en er udviklet til meget store neurale netværk og datatunge opgaver, såsom dem der er in­vol­ve­ret i sprog­mo­del­ler som GPT og vi­den­ska­be­li­ge si­mu­le­rin­ger.

Tekniske spe­ci­fi­ka­tio­ner

• Frem­stil­lings­tek­no­lo­gi: 4 nm (TSMC)
• Reg­ne­kraft: Op til 60 TFLOPS (FP64) og over 1000 TFLOPS (Tensor Cores)
• Hukom­mel­se: HBM3 med op til 80 GB
• NVLink: Muliggør for­bin­del­se med flere GPU’er med høj bånd­bred­de
• Særlige funk­tio­ner: Un­der­støt­ter FP8-datatype til effektiv træning af større AI-modeller

Fordele og ulemper

NVIDIA A30

NVIDIA A30 er en alsidig GPU, der er rettet mod virk­som­he­der, der søger en robust og samtidig om­kost­nings­ef­fek­tiv løsning. Den er baseret på Ampere-ar­ki­tek­tu­ren, der er kendt for sin balance mellem ydeevne og ef­fek­ti­vi­tet. A30 kom­bi­ne­rer solid ydeevne med relativt lavt ener­gi­for­brug, hvilket gør den ideel til brug i AI-inferens, moderate HPC-ap­pli­ka­tio­ner og vir­tu­a­li­se­ring.

Tekniske spe­ci­fi­ka­tio­ner

• Frem­stil­lings­tek­no­lo­gi: 7 nm (TSMC)
• Reg­ne­kraft: Op til 10 TFLOPS (FP64), 165 TFLOPS (Tensor Cores)
• Hukom­mel­se: 24 GB HBM2
• NVLink: Op til to GPU’er kan til­slut­tes

Fordele og ulemper

Intel Gaudi 2

Intel Gaudi 2 er en 24-core processor, der er specielt designet til AI-træning og er et brugbart al­ter­na­tiv til NVIDIA GPU’er. Den er udviklet af Habana Labs, et dat­ter­sel­skab af Intel, og er designet til at være særligt effektiv og kraftfuld til typiske AI-ar­bejds­op­ga­ver som trans­for­mer­model­ler og ma­skin­læ­ring.

Gaudi 2 fokuserer på at optimere træ­nings­ar­bejds­be­last­nin­gen, primært for store neurale netværk, der kræver høj reg­ne­kraft og hukom­mel­ses­bånd­bred­de. Dets åbne softwa­reøko­sy­stem og in­te­gra­tio­nen af RDMA (Remote Direct Memory Access) giver fordele med hensyn til ska­ler­bar­hed i multi-GPU-miljøer.

Tekniske spe­ci­fi­ka­tio­ner

• Frem­stil­lings­tek­no­lo­gi: 7 nm
• Hukom­mel­se: 96 GB HBM2e
• Særlige funk­tio­ner: RDMA- og RoCE-un­der­støt­tel­se til direkte hukom­mel­ses­ad­gang mellem GPU’er

Fordele og ulemper

Intel Gaudi 3

Intel Gaudi 3 er en AI-specifik gra­fik­pro­ces­sor, der bygger videre på Gaudi 2. Med sin for­bed­re­de reg­ne­kraft og hukom­mel­ses­tek­no­lo­gi er den designet til yder­li­ge­re at optimere ef­fek­ti­vi­te­ten og ska­ler­bar­he­den af AI-modeller.

Det tilbyder højere ydeevne til AI-træ­nings­op­ga­ver, især ap­pli­ka­tio­ner inden for generativ AI, såsom store sprog­mo­del­ler og bil­led­be­hand­ling. In­ter­con­nect-tek­no­lo­gi­en er også blevet forbedret, hvilket gør det til et godt valg til klyn­ge­løs­nin­ger.

Tekniske spe­ci­fi­ka­tio­ner

• Frem­stil­lings­tek­no­lo­gi: 5 nm
• Reg­ne­kraft: Op til 1.835 PFLOPS (FP8)
• Hukom­mel­se: Op til 120 GB HBM2e
• Særlige egen­ska­ber: Avanceret in­fra­struk­tur til sam­men­kob­ling

Fordele og ulemper

Sådan vælger du den rigtige GPU-server til dit brugs­sce­na­rie

Hvilken GPU-server der er den rigtige for din virk­som­hed, afhænger af, hvad du vil bruge den til. Inden du in­ve­ste­rer i en, skal du sørge for at analysere din ar­bejds­byr­de og dine ap­pli­ka­tio­ners lang­sig­te­de krav.

AI-træning og dyb læring

Hukom­mel­ses­bånd­bred­de, com­pu­ter­kraft og ska­ler­bar­hed er afgørende, når man træner store neurale netværk og trans­for­mer­model­ler som GPT. Både NVIDIA H100 og Intel Gaudi 3 er velegnede i denne henseende. Intel Gaudi 2 kan være et in­ter­es­sant al­ter­na­tiv til bud­get­be­vid­ste projekter, især til spe­ci­fik­ke ar­bejds­op­ga­ver.

An­be­fa­ling:

• Højeste kvalitet: Intel Gaudi 3
• Bud­get­løs­ning: Intel Gaudi 2

AI-inferens

Når det kommer til inferens, dvs. brugen af træ­nings­mo­del­ler, er ef­fek­ti­vi­tet og ener­gi­for­brug de vigtigste over­vej­el­ser. NVIDIA A30 er det ideelle valg til mange ap­pli­ka­tio­ner, da det tilbyder til­stræk­ke­lig ydeevne med lavt ener­gi­for­brug.

An­be­fa­ling:

• NVIDIA A30

Højty­den­de da­ta­be­hand­ling

Til vi­den­ska­be­li­ge be­reg­nin­ger og si­mu­le­rin­ger, der ofte kræver FP64-ydeevne, er NVIDIA H100 uover­truf­fen. NVIDIA A30 kan også være en mulighed til mindre si­mu­le­rin­ger eller mindre krævende ar­bejds­op­ga­ver.

An­be­fa­ling:

• High end: NVIDIA H100
• Bud­get­løs­ning: NVIDIA A30

Big data og analyse

Høj hukom­mel­ses­gen­nem­strøm­ning er afgørende for datatunge ap­pli­ka­tio­ner som re­al­tids­a­na­ly­se. Både NVIDIA H100 GPU og Intel Gaudi 3 er gode valg her, men Gaudi 3 scorer ekstra point med sin lavere pris.

An­be­fa­ling:

• NVIDIA H100
• Intel Gaudi 3

Edge computing og mindre klynger

Til ap­pli­ka­tio­ner som edge computing, der kræver lavere ener­gi­for­brug, er NVIDIA A30 et godt valg takket være dets lavere strøm­for­brug og gode ydeevne.

An­be­fa­ling:

• NVIDIA A30