Kādi ir labākie GPU serveri?

Pēdējos gados augstas veikt­spē­jas grafikas procesoru pasaulē ir notikušas lielas pārmaiņas. Ņemot vērā GPU serveru pieaugošo nozīmi aprēķinu in­ten­sī­vām lie­to­jum­prog­ram­mām, ir svarīgi iz­vē­lē­ties pareizo aparatūru jūsu lietojuma gadījumam. Zemāk pie­dā­vā­jam sa­lī­dzi­nā­ju­mu starp dažiem no la­bā­ka­jiem GPU serveriem.

GPU serveru sa­lī­dzi­nā­jums

NVIDIA H100

NVIDIA H100 pašlaik ir NVIDIA jau­dī­gā­kais GPU modelis, kas paredzēts or­ga­ni­zā­ci­jām, kurām ne­pie­cie­ša­ma augstākā veikt­spē­ja. Tensor Core GPU ir balstīts uz Hopper ar­hi­tek­tū­ru, kas tika īpaši iz­strā­dā­ta, lai atbilstu mūsdienu lie­to­jum­prog­ram­mu prasībām tādās jomās kā māk­slī­gais intelekts, augstas veikt­spē­jas skait­ļo­ša­na un datu in­ten­sī­vas lie­to­jum­prog­ram­mas. Ar atbalstu atmiņas teh­no­lo­ģi­jām, piemēram, HBM3, un ino­va­tī­vām funkcijām, piemēram, FP8 datu tipam, H100 efek­ti­vi­tā­te un ātrums sasniedz jaunu līmeni.

Pa­tei­co­ties in­teg­rē­ta­jai ceturtās paaudzes NVLink teh­no­lo­ģi­jai, vairākas GPU var savienot spēcīgā klasterī, kas var vēl vairāk pa­lie­li­nāt skait­ļo­ša­nas jaudu. GPU tika iz­strā­dāts ļoti lieliem neironu tīkliem un datu in­ten­sī­vām uz­de­vu­miem, piemēram, valodas modeļiem, kā GPT, un zi­nāt­nis­kām si­mu­lā­ci­jām.

Tehniskie parametri

• Ražošanas teh­no­lo­ģi­ja: 4 nm (TSMC)
• Skait­ļo­ša­nas jauda: līdz 60 TFLOPS (FP64) un vairāk nekā 1000 TFLOPS (Tensor Cores)
• Atmiņa: HBM3 ar līdz pat 80 GB
• NVLink: ļauj savienot vairākus GPU ar augstu joslas platumu
• Īpašas funkcijas: atbalsta FP8 datu tipu, lai efektīvi apmācītu lielākus AI modeļus

Priekš­ro­cī­bas un trūkumi

NVIDIA A30

NVIDIA A30 ir daudzfun­kcio­nāls GPU, kas paredzēts uz­ņē­mu­miem, kuri meklē stabilu, bet vien­lai­kus arī rentablu ri­si­nā­ju­mu. Tas balstās uz Ampere ar­hi­tek­tū­ru, kas pazīstama ar savu līdzsvaru starp veikt­spē­ju un efek­ti­vi­tā­ti. A30 apvieno stabilu veikt­spē­ju ar sa­lī­dzi­no­ši zemu enerģijas patēriņu, kas padara to ideāli piemērotu iz­man­to­ša­nai mākslīgā intelekta se­ci­nā­ju­mos, vidēji sa­rež­ģī­tās HPC lie­to­jum­prog­ram­mās un vir­tua­li­zā­ci­jā.

Tehniskie parametri

• Ražošanas teh­no­lo­ģi­ja: 7 nm (TSMC)
• Datorja jauda: līdz 10 TFLOPS (FP64), 165 TFLOPS (Tensor Cores)
• Atmiņa: 24 GB HBM2
• NVLink: var pieslēgt līdz divām GPU

Priekš­ro­cī­bas un trūkumi

Intel Gaudi 2

Intel Gaudi 2 ir 24 kodolu procesors, kas īpaši iz­strā­dāts mākslīgā intelekta apmācībai un ir dzī­vot­spē­jī­ga al­ter­na­tī­va NVIDIA GPU. To iz­strā­dā­ju­si Intel meitas uzņēmums Habana Labs, un tas ir īpaši efektīvs un jaudīgs tipiskām mākslīgā intelekta darba slodzēm, piemēram, transfor­ma­to­ru modeļiem un ma­šīn­mā­cī­bai.

Gaudi 2 galvenais uzdevums ir optimizēt apmācības darba slodzi, gal­ve­no­kārt lieliem neironu tīkliem, kam ne­pie­cie­ša­ma augsta skait­ļo­ša­nas jauda un atmiņas joslas platums. Tā atvērtā prog­ram­ma­tū­ras eko­sis­tē­ma un RDMA (Remote Direct Memory Access) in­teg­rā­ci­ja piedāvā priekš­ro­cī­bas ska­lē­ja­mī­bas ziņā daudzpro­ce­so­ru vidēs.

Tehniskie parametri

• Ražošanas teh­no­lo­ģi­ja: 7 nm
• Atmiņa: 96 GB HBM2e
• Īpašas funkcijas: RDMA un RoCE atbalsts tiešai atmiņas piekļuvei starp GPU

Priekš­ro­cī­bas un trūkumi

Intel Gaudi 3

Intel Gaudi 3 ir mākslīgā intelekta grafikas procesors, kas balstās uz Gaudi 2. Ar uzlaboto skait­ļo­ša­nas jaudu un atmiņas teh­no­lo­ģi­ju tas ir iz­strā­dāts, lai vēl vairāk op­ti­mi­zē­tu mākslīgā intelekta modeļu efek­ti­vi­tā­ti un mē­ro­go­ja­mī­bu.

Tas nodrošina augstāku veikt­spē­ju AI apmācības uz­de­vu­miem, jo īpaši lie­to­jum­prog­ram­mām ģe­ne­ra­tī­vās AI jomā, piemēram, lieliem valodas modeļiem un attēlu apstrādei. Tika uzlabota arī sa­vie­no­ju­mu teh­no­lo­ģi­ja, kas padara to par lielisku izvēli klastera ri­si­nā­ju­miem.

Tehniskie parametri

• Ražošanas teh­no­lo­ģi­ja: 5 nm
• Skait­ļo­ša­nas jauda: līdz 1835 PFLOPS (FP8)
• Atmiņa: līdz 120 GB HBM2e
• Īpašas funkcijas: uzlabota sa­vie­no­ju­mu in­fras­truk­tū­ra

Priekš­ro­cī­bas un trūkumi

Kā iz­vē­lē­ties pareizo GPU serveri jūsu lie­to­ša­nas gadījumam

Kāds GPU serveris ir piemērots jūsu uzņēmumam, ir atkarīgs no tā, kādam nolūkam jūs to plānojat izmantot. Pirms ieguldīt līdzekļus, noteikti ana­li­zē­jiet savu darba slodzi un lie­to­jum­prog­ram­mu ilgter­mi­ņa prasības.

AI apmācība un dziļā apmācība

Atmiņas joslas platums, datora jauda un mē­ro­go­ja­mī­ba ir ļoti svarīgi, apmācot lielus neironu tīklus un transfor­ma­to­ru modeļus, piemēram, GPT. Šajā ziņā piemēroti ir gan NVIDIA H100, gan Intel Gaudi 3. Intel Gaudi 2 varētu būt in­te­re­san­ta al­ter­na­tī­va budžeta ie­ro­be­žo­tiem pro­jek­tiem, jo īpaši konkrētām darba slodzēm.

Ieteikums:

• Augstākā klase: Intel Gaudi 3
• Eko­no­misks ri­si­nā­jums: Intel Gaudi 2

AI se­ci­nā­ju­mi

Runājot par se­ci­nā­ju­miem, proti, apmācītu modeļu iz­man­to­ša­nu, vis­sva­rī­gā­kie apsvērumi ir efek­ti­vi­tā­te un enerģijas patēriņš. NVIDIA A30 ir ideāla izvēle daudzām lie­to­jum­prog­ram­mām, jo tā nodrošina pie­tie­ka­mu veikt­spē­ju ar zemu enerģijas patēriņu.

Ieteikums:

• NVIDIA A30

Augstas veikt­spē­jas skait­ļo­ša­na

Zi­nāt­nis­ka­jiem ap­rē­ķi­niem un si­mu­lā­ci­jām, kurām bieži ne­pie­cie­ša­ma FP64 veikt­spē­ja, NVIDIA H100 ir ne­pār­spē­jams ri­si­nā­jums. NVIDIA A30 varētu būt piemērots ri­si­nā­jums mazākiem si­mu­lā­ci­jām vai mazāk prasīgām darba slodzēm.

Ieteikums:

• Augstākā klase: NVIDIA H100
• Budžeta ri­si­nā­jums: NVIDIA A30

Lielie dati un analītika

Augsta atmiņas caur­laidspē­ja ir ļoti svarīga datu in­ten­sī­vām lie­to­jum­prog­ram­mām, piemēram, reāllaika analīzei. Gan NVIDIA H100 GPU, gan Intel Gaudi 3 ir laba izvēle, tomēr Gaudi 3 iegūst papildu punktus ar savu zemāko cenu.

Ieteikums:

• NVIDIA H100
• Intel Gaudi 3

Malas datu apstrāde un mazāki klasteri

Tādām lie­to­jum­prog­ram­mām kā malu datu apstrāde, kurām ne­pie­cie­šams mazāks enerģijas patēriņš, NVIDIA A30 ir laba izvēle, pa­tei­co­ties tās mazākam enerģijas patēriņam un labai veikt­spē­jai.

Ieteikums:

• NVIDIA A30