Er is de afgelopen jaren veel veranderd in de wereld van krachtige grafische pro­ces­sors. Gezien het toe­ne­men­de belang van GPU-servers voor re­ken­in­ten­sie­ve toe­pas­sin­gen, is het es­sen­ti­eel om de juiste hardware voor uw ge­bruiks­si­tu­a­tie te kiezen. Hieronder vindt u een ver­ge­lij­king van enkele van de beste GPU-servers.

Ver­ge­lij­king van GPU-servers

NVIDIA H100

De NVIDIA H100 is momenteel het krach­tig­ste GPU-model van NVIDIA en is bedoeld voor or­ga­ni­sa­ties die top­pres­ta­ties nodig hebben. De Tensor Core GPU is gebaseerd op de Hopper-ar­chi­tec­tuur, die speciaal is ont­wik­keld voor de eisen van moderne toe­pas­sin­gen op gebieden als kunst­ma­ti­ge in­tel­li­gen­tie, high-per­for­man­ce computing en da­tain­ten­sie­ve toe­pas­sin­gen. Met zijn on­der­steu­ning voor ge­heu­gen­tech­no­lo­gie zoals HBM3 en in­no­va­tie­ve functies zoals het FP8-datatype tilt de H100 ef­fi­ci­ën­tie en snelheid naar een hoger niveau.

Dankzij de ge­ïn­te­greer­de vierde generatie NVLink-tech­no­lo­gie kunnen meerdere GPU’s worden aan­ge­slo­ten in een krachtige cluster, waardoor de re­ken­kracht nog verder kan worden vergroot. De GPU is ont­wik­keld voor zeer grote neurale netwerken en taken waarbij grote hoe­veel­he­den gegevens worden verwerkt, zoals taal­mo­del­len zoals GPT en we­ten­schap­pe­lij­ke si­mu­la­ties.

Tech­ni­sche spe­ci­fi­ca­ties

  • Pro­duc­tie­tech­no­lo­gie: 4 nm (TSMC)
  • Re­ken­kracht: tot 60 TFLOPS (FP64) en meer dan 1000 TFLOPS (Tensor Cores)
  • Geheugen: HBM3 met maximaal 80 GB
  • NVLink: maakt ver­bin­ding mogelijk met meerdere GPU’s met hoge band­breed­te
  • Speciale kenmerken: on­der­steunt FP8-ge­ge­vens­ty­pe voor ef­fi­ci­ën­te training van grotere AI-modellen

Voordelen en nadelen

Voordelen Nadelen
Uit­ste­ken­de pres­ta­ties voor AI-training en -in­fe­ren­tie Zeer hoge prijs
On­der­steunt de nieuwste ge­heu­gen­tech­no­lo­gie Hoog ener­gie­ver­bruik (TDP tot 700 watt)
Schaal­baar­heid met NVLink

NVIDIA A30

De NVIDIA A30 is een veel­zij­di­ge GPU die is gericht op bedrijven die op zoek zijn naar een robuuste maar kos­ten­ef­fec­tie­ve oplossing. Hij is gebaseerd op de Ampere-ar­chi­tec­tuur, die bekend staat om zijn evenwicht tussen pres­ta­ties en ef­fi­ci­ën­tie. De A30 com­bi­neert solide pres­ta­ties met een relatief laag ener­gie­ver­bruik, waardoor hij ideaal is voor gebruik in AI-in­fe­ren­tie, gematigde HPC-toe­pas­sin­gen en vir­tu­a­li­sa­tie.

Tech­ni­sche spe­ci­fi­ca­ties

  • Pro­duc­tie­tech­no­lo­gie: 7 nm (TSMC)
  • Re­ken­kracht: tot 10 TFLOPS (FP64), 165 TFLOPS (Tensor Cores)
  • Geheugen: 24 GB HBM2
  • NVLink: maximaal twee GPU’s kunnen worden aan­ge­slo­ten

Voordelen en nadelen

Voordelen Nadelen
Goede prijs-kwa­li­teit­ver­hou­ding Niet geschikt voor zeer grote modellen
Lager ener­gie­ver­bruik (TDP van 165 watt) Beperkt geheugen in ver­ge­lij­king met H100
ECC-on­der­steu­ning voor ge­heu­gen­in­te­gri­teit

Intel Gaudi 2

De Intel Gaudi 2 is een 24-core processor die speciaal is ontworpen voor AI-training en een goed al­ter­na­tief is voor NVIDIA GPU’s. Hij is ont­wik­keld door Habana Labs, een doch­ter­on­der­ne­ming van Intel, en is ontworpen om bijzonder efficiënt en krachtig te zijn voor typische AI-workloads zoals trans­for­ma­tie­mo­del­len en machine learning.

De focus van de Gaudi 2 ligt op het op­ti­ma­li­se­ren van trai­nings­wor­klo­ads, voor­na­me­lijk voor grote neurale netwerken die een hoge re­ken­kracht en ge­heu­gen­band­breed­te vereisen. Het open software-eco­sys­teem en de in­te­gra­tie van RDMA (Remote Direct Memory Access) bieden voordelen op het gebied van schaal­baar­heid in multi-GPU-om­ge­vin­gen.

Tech­ni­sche spe­ci­fi­ca­ties

  • Pro­duc­tie­tech­no­lo­gie: 7 nm
  • Geheugen: 96 GB HBM2e
  • Speciale kenmerken: RDMA- en RoCE-on­der­steu­ning voor directe ge­heu­gen­toe­gang tussen GPU’s

Voordelen en nadelen

Voordelen Nadelen
Ge­op­ti­ma­li­seerd voor AI-training (vooral trans­for­ma­tor­mo­del­len) Minder veel­zij­dig voor algemene HPC-toe­pas­sin­gen
Hoge ge­heu­gen­door­voer Minder soft­wa­re­on­der­steu­ning in ver­ge­lij­king met NVIDIA
Lagere li­cen­tie­kos­ten dankzij open software-eco­sys­te­men

Intel Gaudi 3

De Intel Gaudi 3 is een AI-spe­ci­fie­ke grafische processor en bouwt voort op de Gaudi 2. Met zijn ver­be­ter­de re­ken­kracht en ge­heu­gen­tech­no­lo­gie is hij ontworpen om de ef­fi­ci­ën­tie en schaal­baar­heid van AI-modellen verder te op­ti­ma­li­se­ren.

Het biedt betere pres­ta­ties voor AI-trai­nings­ta­ken, vooral voor toe­pas­sin­gen op het gebied van ge­ne­ra­tie­ve AI, zoals grote taal­mo­del­len en beeld­ver­wer­king. De in­ter­con­nect-tech­no­lo­gie is ook verbeterd, waardoor het een uit­ste­ken­de keuze is voor clus­ter­op­los­sin­gen.

Tech­ni­sche spe­ci­fi­ca­ties

  • Pro­duc­tie­tech­no­lo­gie: 5 nm
  • Re­ken­kracht: tot 1.835 PFLOPS (FP8)
  • Geheugen: tot 120 GB HBM2e
  • Speciale kenmerken: ge­a­van­ceer­de in­ter­con­nect­in­fra­struc­tuur

Voordelen en nadelen

Voordelen Nadelen
Hogere pres­ta­ties voor AI-toe­pas­sin­gen Net als Gaudi 2, beperkte toe­pas­sin­gen buiten AI
Ver­be­ter­de in­ter­con­nec­tie voor clus­ter­op­los­sin­gen Relatief nieuw op de markt, wat betekent dat er minder tests zijn uit­ge­voerd
Ener­gie­zui­ni­ger dan Gaudi 2

Hoe u de juiste GPU-server voor uw ge­bruiks­si­tu­a­tie kiest

Welke GPU-server geschikt is voor uw bedrijf, hangt af van waarvoor u deze wilt gebruiken. Voordat u in een GPU-server in­ves­teert, moet u eerst uw werklast en de lan­ge­ter­mijn­ve­r­eis­ten van uw ap­pli­ca­ties ana­ly­se­ren.

AI-training en deep learning

Ge­heu­gen­band­breed­te, com­pu­ter­kracht en schaal­baar­heid zijn cruciaal bij het trainen van grote neurale netwerken en trans­for­ma­tor­mo­del­len zoals GPT. Zowel de NVIDIA H100 als de Intel Gaudi 3 zijn in dit opzicht geschikt. De Intel Gaudi 2 kan een in­te­res­sant al­ter­na­tief zijn voor bud­get­be­wus­te projecten, met name voor spe­ci­fie­ke workloads.

Aan­be­ve­ling:

  • High-end: Intel Gaudi 3
  • Bud­getop­los­sing: Intel Gaudi 2

AI-in­fe­ren­tie

Als het gaat om in­fe­ren­tie, dat wil zeggen het gebruik van getrainde modellen, zijn ef­fi­ci­ën­tie en ener­gie­ver­bruik de be­lang­rijk­ste over­we­gin­gen. De NVIDIA A30 is de ideale keuze voor veel toe­pas­sin­gen, omdat deze voldoende pres­ta­ties biedt bij een laag ener­gie­ver­bruik.

Aan­be­ve­ling:

  • NVIDIA A30

High-per­for­man­ce computing

Voor we­ten­schap­pe­lij­ke be­re­ke­nin­gen en si­mu­la­ties die vaak FP64-pres­ta­ties vereisen, is de NVIDIA H100 on­ge­ë­ve­naard. De NVIDIA A30 kan ook een optie zijn voor kleinere si­mu­la­ties of minder veel­ei­sen­de workloads.

Aan­be­ve­ling:

  • High-end: NVIDIA H100
  • Bud­getop­los­sing: NVIDIA A30

Big data en analytics

Een hoge ge­heu­gen­door­voer is cruciaal voor da­tain­ten­sie­ve toe­pas­sin­gen zoals realtime analyse. Zowel de NVIDIA H100 GPU als de Intel Gaudi 3 zijn hier goede keuzes, hoewel de Gaudi 3 extra punten scoort met zijn lagere prijs.

Aan­be­ve­ling:

  • NVIDIA H100
  • Intel Gaudi 3

Edge computing en kleinere clusters

Voor toe­pas­sin­gen zoals edge computing, die een lager ener­gie­ver­bruik vereisen, is de NVIDIA A30 een goede keuze dankzij het lagere stroom­ver­bruik en de goede pres­ta­ties.

Aan­be­ve­ling:

  • NVIDIA A30
Ga naar hoofdmenu