Com­pa­rai­son des meilleurs GPU pour serveurs

Dans le monde des GPU haute per­for­mance, les choses ont beaucoup évolué ces dernières années. Avec l’im­por­tance crois­sante des serveurs GPU pour les ap­pli­ca­tions de calcul intensif, il est essentiel de choisir le matériel adapté à vos besoins.

Com­pa­rai­son des per­for­mances des GPU pour serveurs

NVIDIA H100

Le NVIDIA H100 est ac­tuel­le­ment le modèle le plus puissant du por­te­feuille de GPU de NVIDIA et s’adresse aux or­ga­ni­sa­tions qui ont besoin de per­for­mances de pointe. Le cœur de GPU Tensor est basé sur l’ar­chi­tec­ture Hopper, spé­cia­le­ment conçue pour répondre aux exigences des ap­pli­ca­tions modernes dans les domaines de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, du High Per­for­mance Computing (HPC) et des ap­pli­ca­tions à forte intensité de données. Avec sa prise en charge des dernières tech­no­lo­gies de mémoire telles que HBM3 et ses fonctions in­no­vantes telles que le type de données FP8, le H100 porte l’ef­fi­ca­cité et la vitesse à un niveau supérieur.

Grâce à la tech­no­lo­gie intégrée NVLink de quatrième gé­né­ra­tion, plusieurs GPU peuvent être reliés en un cluster puissant, afin d’augmenter de manière sig­ni­fi­ca­tive la puissance de calcul. Ce GPU a été conçu pour les réseaux neuronaux de très grande taille et les tâches gour­mandes en données, comme celles requises dans les modèles de langage tels que GPT et les si­mu­la­tions scien­ti­fiques.

Détails tech­niques

• Tech­no­lo­gie de fa­bri­ca­tion : 4 nm (TSMC)
• Puissance de calcul : jusqu’à 60 TFLOPS (FP64) et plus de 1000 TFLOPS (Tensor Cores)
• Mémoire : HBM3 avec jusqu’à 80 Go
• NVLink : permet la connexion de plusieurs GPU avec une bande passante élevée
• Par­ti­cu­la­ri­tés : prend en charge le type de données FP8 pour un en­traî­ne­ment plus efficace des grands modèles d’IA

Avantages et in­con­vé­nients

NVIDIA A30

Le NVIDIA A30 est un GPU po­ly­va­lent spé­cia­le­ment conçu pour les en­tre­prises qui re­cherchent une solution à la fois robuste et rentable. Il est basé sur l’ar­chi­tec­ture Ampere, connue pour son équilibre entre per­for­mance et ef­fi­ca­cité. L’A30 combine une solide puissance de calcul avec une con­som­ma­tion d’énergie re­la­ti­ve­ment faible, ce qui le rend idéal pour une uti­li­sa­tion dans l’inférence IA, les ap­pli­ca­tions HPC modérées et la vir­tua­li­sa­tion.

Détails tech­niques

• Tech­no­lo­gie de fa­bri­ca­tion : 7 nm (TSMC)
• Puissance de calcul : jusqu’à 10 TFLOPS (FP64), 165 TFLOPS (Tensor Cores)
• Mémoire : 24 Go HBM2
• NVLink : jusqu’à deux GPU peuvent être connectés

Avantages et in­con­vé­nients

Intel Gaudi 2

Spé­cia­le­ment conçu pour l’en­traî­ne­ment à l’IA, l’Intel Gaudi 2 est un pro­ces­seur à 24 cœurs Tensor qui constitue une al­ter­na­tive sérieuse aux GPU NVIDIA. Développé par Habana Labs, une filiale d’Intel, le Gaudi 2 a été conçu pour être par­ti­cu­liè­re­ment efficace et puissant pour les charges de travail typiques de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, comme les modèles de trans­for­ma­teurs et le Machine Learning.

Le Gaudi 2 se concentre sur l’op­ti­mi­sa­tion des charges de travail d’ap­pren­tis­sage, en par­ti­cu­lier pour les grands réseaux neuronaux qui né­ces­si­tent une grande bande passante de calcul et de mémoire. Son éco­sys­tème logiciel ouvert et l’in­té­gra­tion du RDMA (Remote Direct Memory Access) offrent des avantages en termes d’évo­lu­ti­vité dans des en­vi­ron­ne­ments multi-GPU.

Détails tech­niques

• Tech­no­lo­gie de fa­bri­ca­tion : 7 nm
• Mémoire : 96 Go HBM2e
• Par­ti­cu­la­ri­tés : support de RDMA et RoCE pour les accès directs à la mémoire entre les GPU

Avantages et in­con­vé­nients

Intel Gaudi 3

Le Intel Gaudi 3 est le prochain GPU spé­ci­fique à l’IA d’Intel et re­pré­sente une évolution du GPU Gaudi 2. Avec une puissance de calcul et une tech­no­lo­gie de mémoire amé­lio­rées, le Gaudi 3 est prin­ci­pa­le­ment conçu pour optimiser davantage l’ef­fi­ca­cité et l’évo­lu­ti­vité des modèles d’IA.

Ce GPU offre des per­for­mances encore plus élevées pour les tâches d’ap­pren­tis­sage de l’IA, notamment pour les ap­pli­ca­tions dans le domaine de l’IA gé­né­ra­tive, des Large Language Models et pour le trai­te­ment d’images. La tech­no­lo­gie d’in­ter­con­nexion a également été améliorée, ce qui en fait un excellent choix pour les grandes solutions en cluster.

Détails tech­niques

• Tech­no­lo­gie de fa­bri­ca­tion : 5 nm
• Puissance de calcul : jusqu’à 1,835 PFLOPS (FP8)
• Mémoire : jusqu’à 120 Go HBM2e
• Par­ti­cu­la­ri­tés : in­fras­truc­ture d’in­ter­con­nexion avancée

Avantages et in­con­vé­nients

Scénarios d’uti­li­sa­tion et re­com­man­da­tions

Le GPU pour serveur convenant à votre en­tre­prise dépend en­tiè­re­ment de votre cas d’uti­li­sa­tion in­di­vi­duel. Avant d’investir, il est donc important d’analyser vos charges de travail et d’évaluer les besoins à long terme de vos ap­pli­ca­tions.

Formation à l’IA et Deep Learning

Pour l’en­traî­ne­ment de grands réseaux neuronaux et en par­ti­cu­lier de modèles de trans­for­ma­teurs tels que GPT, la bande passante de la mémoire, la puissance de calcul et l’évo­lu­ti­vité sont décisives. Le NVIDIA H100 convient ici tout autant que le CPU Intel Gaudi 3, qui obtient selon certains bench­marks des résultats jusqu’à 1,7 fois plus rapides lors de l’en­traî­ne­ment de LLM. Toutefois, pour les budgets plus serrés, l’Intel Gaudi 2 peut être une al­ter­na­tive in­té­res­sante, notamment pour des charges de travail spé­ci­fiques.

Re­com­man­da­tion :

• Haut de gamme : Intel Gaudi 3
• Solution éco­no­mique : Intel Gaudi 2

Inférence IA

Pour l’inférence, c’est-à-dire l’uti­li­sa­tion de modèles entraînés, ce sont surtout l’ef­fi­ca­cité et la con­som­ma­tion d’énergie qui sont im­por­tantes. Le NVIDIA A30 est ici un choix idéal pour de nom­breuses ap­pli­ca­tions, car il offre des per­for­mances suf­fi­santes avec une con­som­ma­tion d’énergie réduite.

Re­com­man­da­tion :

• NVIDIA A30

High Per­for­mance Computing

Pour les calculs scien­ti­fiques et les si­mu­la­tions qui dépendent souvent de la per­for­mance FP64, le NVIDIA H100 est inégalé. Le NVIDIA A30 peut aussi être une option pour les petites si­mu­la­tions ou les charges de travail moins exi­geantes.

Re­com­man­da­tion :

• Haut de gamme : NVIDIA H100
• Solution éco­no­mique : NVIDIA A30

Big Data et analytics

Pour les ap­pli­ca­tions gour­mandes en données, comme les analyses en temps réel, un débit de mémoire élevé est essentiel. Dans ce domaine, le GPU NVIDIA H100 et l’Intel Gaudi 3 sont tous deux con­vain­cants, même si le Gaudi 3 se démarque grâce à son prix inférieur.

Re­com­man­da­tion :

• NVIDIA H100
• Intel Gaudi 3

Edge Computing et petits clusters

Pour les ap­pli­ca­tions comme l’Edge Computing, qui né­ces­si­tent une con­som­ma­tion d’énergie plus faible, le NVIDIA A30 est un choix approprié grâce à sa con­som­ma­tion d’énergie réduite et ses bonnes per­for­mances.

Re­com­man­da­tion :

• NVIDIA A30