Per pa­sta­ruo­sius metus aukštos kokybės grafikos pro­ce­so­rių pasaulyje įvyko daug pokyčių. At­si­žvel­giant į didėjantį GPU serverių svarbą kom­piu­te­ri­niams in­ten­sy­viems taikymams, labai svarbu pa­si­rink­ti tinkamą aparatūrą jūsų naudojimo atvejui. Toliau pa­tei­kia­me geriausių GPU serverių pa­ly­gi­ni­mą.

GPU serverių pa­ly­gi­ni­mas

NVIDIA H100

NVIDIA H100 yra šiuo metu ga­lin­giau­sias NVIDIA GPU modelis, skirtas or­ga­ni­za­ci­joms, kurioms rei­ka­lin­gas aukš­čiau­sias našumas. Tensor Core GPU yra pagrįstas Hopper ar­chi­tek­tū­ra, kuri buvo spe­cia­liai sukurta šiuo­lai­ki­nių programų, tokių kaip dirbtinis in­te­lek­tas, didelio našumo skai­čia­vi­mai ir didelių duomenų kiekių programos, rei­ka­la­vi­mams. Dėl HBM3 atminties tech­no­lo­gi­jos palaikymo ir no­va­to­riš­kų funkcijų, tokių kaip FP8 duomenų tipas, H100 iškelia efek­ty­vu­mą ir greitį į naują lygį.

Dėl in­te­gruo­tos ketvirtos kartos NVLink tech­no­lo­gi­jos kelis GPU galima sujungti į galingą klasterį, kuris dar labiau padidina skai­čia­vi­mo galią. GPU buvo sukurtas labai dideliems ne­u­ro­ni­niams tinklams ir didelių duomenų kiekių užduotims, pvz., su­si­ju­sioms su kalbos modeliais, tokiais kaip GPT, ir moks­li­niais mo­de­lia­vi­mais.

Techninės spe­ci­fi­ka­ci­jos

  • Gamybos tech­no­lo­gi­ja: 4 nm (TSMC)
  • Skait­me­ni­nė galia: iki 60 TFLOPS (FP64) ir daugiau nei 1000 TFLOPS (Tensor Cores)
  • Atmintis: HBM3 iki 80 GB
  • NVLink: leidžia prijungti kelis GPU su dideliu pra­lai­du­mu
  • Ypatingos savybės: palaiko FP8 duomenų tipą, skirtą efek­ty­viam didesnių AI modelių mokymui

Pri­va­lu­mai ir trūkumai

Pri­va­lu­mai Trūkumai
Puikus našumas dirbtinio intelekto mokymui ir išvadoms daryti Labai aukšta kaina
Palaiko naujausią atminties tech­no­lo­gi­ją Didelis energijos su­var­to­ji­mas (TDP iki 700 vatų)
Mastelio keitimas su NVLink

NVIDIA A30

NVIDIA A30 yra uni­ver­sa­lus GPU, skirtas įmonėms, ieš­kan­čioms patikimo, bet eko­no­miš­ko sprendimo. Jis pagrįstas Ampere ar­chi­tek­tū­ra, kuri žinoma dėl savo našumo ir efek­ty­vu­mo pu­siau­svy­ros. A30 derina tvirtą našumą su palyginti mažu energijos su­var­to­ji­mu, todėl idealiai tinka naudoti dirbtinio intelekto išvadoms, vidutinio su­dė­tin­gu­mo HPC prog­ra­moms ir vir­tu­ali­za­ci­jai.

Techninės spe­ci­fi­ka­ci­jos

  • Gamybos tech­no­lo­gi­ja: 7 nm (TSMC)
  • Skai­čia­vi­mo galia: iki 10 TFLOPS (FP64), 165 TFLOPS (Tensor Cores)
  • Atmintis: 24 GB HBM2
  • NVLink: galima prijungti iki dviejų GPU

Pri­va­lu­mai ir trūkumai

Pri­va­lu­mai Trūkumai
Geras kainos ir kokybės santykis Netinka labai dideliems modeliams
Mažesnis energijos su­var­to­ji­mas (TDP 165 vatais) Ribota atmintis, palyginti su H100
ECC pa­lai­ky­mas atminties vi­en­ti­su­mui už­tik­rin­ti

Intel Gaudi 2

„Intel Gaudi 2“ yra 24 bran­duo­lių pro­ce­so­rius, spe­cia­liai sukurtas dirbtinio intelekto mokymui ir yra tinkama al­ter­na­ty­va „NVIDIA“ GPU. Jį sukūrė „Intel“ dukterinė įmonė „Habana Labs“ ir jis yra ypač efektyvus bei galingas tipiniams dirbtinio intelekto už­da­vi­niams, pvz., trans­for­ma­to­rių modeliams ir mašininio mokymosi už­da­vi­niams.

Gaudi 2 yra skirtas op­ti­mi­zuo­ti mokymo apkrovas, visų pirma dideliems ne­u­ro­ni­niams tinklams, kuriems rei­ka­lin­gas didelis skai­čia­vi­mo ir atminties pra­lai­du­mas. Atvira prog­ra­mi­nės įrangos eko­sis­te­ma ir RDMA (Remote Direct Memory Access) in­te­g­ra­ci­ja suteikia pranašumų dau­gia­pro­ce­so­rių aplinkose.

Techninės spe­ci­fi­ka­ci­jos

  • Gamybos tech­no­lo­gi­ja: 7 nm
  • Atmintis: 96 GB HBM2e
  • Ypatingos savybės: RDMA ir RoCE pa­lai­ky­mas tie­sio­gi­niam atminties prieigai tarp GPU

Pri­va­lu­mai ir trūkumai

Pri­va­lu­mai Trūkumai
Op­ti­mi­zuo­ta dirbtinio intelekto mokymui (ypač trans­for­ma­to­rių modeliams) Mažiau uni­ver­sa­lus bend­ro­sioms HPC prog­ra­moms
Didelis atminties pra­lai­du­mas Mažesnė prog­ra­mi­nės įrangos palaikymo galimybė, palyginti su NVIDIA
Mažesnės li­cen­ci­ja­vi­mo išlaidos dėl atvirų prog­ra­mi­nės įrangos eko­sis­te­mų

Intel Gaudi 3

„Intel Gaudi 3 “ yra spe­cia­liai dirb­ti­niam in­te­lek­tui skirtas grafikos pro­ce­so­rius, sukurtas remiantis „Gaudi 2“. Dėl pa­to­bu­lin­tos skai­čia­vi­mo galios ir atminties tech­no­lo­gi­jos jis yra skirtas dar labiau op­ti­mi­zuo­ti dirbtinio intelekto modelių efek­ty­vu­mą ir mastelį.

Jis užtikrina didesnį našumą dirbtinio intelekto mokymo užduotims, ypač ge­ne­ra­ty­vi­nio dirbtinio intelekto srities prog­ra­moms, pvz., dideliems kalbos modeliams ir vaizdų ap­do­ro­ji­mui. Taip pat buvo pa­to­bu­lin­ta jungčių tech­no­lo­gi­ja, todėl šis pro­ce­so­rius yra puikus pa­si­rin­ki­mas klasterių spren­di­mams.

Techninės spe­ci­fi­ka­ci­jos

  • Gamybos tech­no­lo­gi­ja: 5 nm
  • Skait­me­ni­nė galia: iki 1835 PFLOPS (FP8)
  • Atmintis: iki 120 GB HBM2e
  • Ypatingos savybės: pažangi jungčių inf­rastruk­tū­ra

Pri­va­lu­mai ir trūkumai

Pri­va­lu­mai Trūkumai
Didesnis našumas dirbtinio intelekto prog­ra­moms Kaip ir „Gaudi 2“, ribotos taikymo galimybės už AI ribų
Pa­to­bu­lin­ta jungtis klasterių spren­di­mams Palyginti naujas rinkoje, todėl mažiau iš­ban­dy­tas
Energijos vartojimo efek­ty­vu­mas didesnis nei „Gaudi 2“

Kaip pa­si­rink­ti tinkamą GPU serverį jūsų naudojimo atvejui

Koks GPU serveris tinka jūsų įmonei, pri­klau­sys nuo to, kam ketinate jį naudoti. Prieš in­ves­tuo­da­mi į jį, būtinai iš­a­na­li­zuo­ki­te savo darbo krūvį ir il­ga­lai­kius savo programų rei­ka­la­vi­mus.

AI mokymas ir gilusis mokymasis

Atminties pra­lai­du­mas, kom­piu­te­rio ga­lin­gu­mas ir mastelio keitimas yra labai svarbūs mokant didelius ne­u­ro­ni­nius tinklus ir trans­for­ma­to­rių modelius, pvz., GPT. Šiuo atžvilgiu tinkami yra tiek NVIDIA H100, tiek Intel Gaudi 3. Intel Gaudi 2 gali būti įdomi al­ter­na­ty­va biudžetą tau­so­jan­tiems pro­jek­tams, ypač spe­ci­fi­niams darbo krūviams.

Re­ko­men­da­ci­ja:

  • Aukš­čiau­sios klasės: Intel Gaudi 3
  • Eko­no­miš­kas spren­di­mas: Intel Gaudi 2

AI išvada

Kalbant apie išvadų darymą, t. y. apmokytų modelių naudojimą, svar­biau­si aspektai yra efek­ty­vu­mas ir energijos su­var­to­ji­mas. NVIDIA A30 yra idealus pa­si­rin­ki­mas daugeliui taikymų, nes užtikrina pakankamą našumą ir mažą energijos su­var­to­ji­mą.

Re­ko­men­da­ci­ja:

  • NVIDIA A30

Aukštos našumo skai­čia­vi­mai

Moks­li­nėms skai­čia­vi­mams ir mo­de­lia­vi­mui, kuriems dažnai rei­ka­lin­gas FP64 našumas, NVIDIA H100 yra ne­pri­lygs­ta­mas. NVIDIA A30 taip pat gali būti pa­si­rin­ki­mas ma­žes­niems mo­de­lia­vi­mams ar mažiau rei­ka­lau­jan­tiems darbo krūviams.

Re­ko­men­da­ci­ja:

  • Aukš­čiau­sios klasės: NVIDIA H100
  • Eko­no­miš­kas spren­di­mas: NVIDIA A30

Didieji duomenys ir analizė

Didelis atminties pra­lai­du­mas yra labai svarbus duomenų in­ten­sy­vioms prog­ra­moms, pvz., realaus laiko analizei. Šiuo atveju tinkami pa­si­rin­ki­mai yra tiek NVIDIA H100 GPU, tiek Intel Gaudi 3, tačiau Gaudi 3 pelno pa­pil­do­mus taškus dėl mažesnės kainos.

Re­ko­men­da­ci­ja:

  • NVIDIA H100
  • Intel Gaudi 3

Prieigos kom­piu­te­ri­ja ir mažesni klas­te­riai

Tokios programos kaip krašto kom­piu­te­ri­ja, kurioms rei­ka­lin­gas mažesnis energijos su­var­to­ji­mas, NVIDIA A30 yra geras pa­si­rin­ki­mas dėl mažesnio energijos su­var­to­ji­mo ir gero našumo.

Re­ko­men­da­ci­ja:

  • NVIDIA A30
Go to Main Menu