Comparação entre servidores GPU

No mundo dos processadores gráficos de alto desempenho, muitas mudanças ocorreram nos últimos anos. Com a crescente importância dos servidores GPU para aplicações que exigem muitos recursos de processamento, é essencial selecionar o hardware adequado para o seu caso de uso.

Servidores GPU em comparação

NVIDIA H100

A NVIDIA H100 é atualmente o modelo mais potente do portfólio de GPUs da NVIDIA e é voltada para organizações que precisam de desempenho de ponta. A GPU com núcleos Tensor foi projetada com a arquitetura Hopper, especialmente criada para atender às demandas de aplicações modernas nas áreas de inteligência artificial (IA), computação de alto desempenho e aplicações intensivas em dados. Com suporte às mais recentes tecnologias de memória, como HBM3, e recursos inovadores como o tipo de dado FP8, a H100 leva a eficiência e a velocidade a um novo nível.

Graças à tecnologia integrada NVLink de quarta geração, é possível conectar várias GPUs em um cluster de alto desempenho, o que pode aumentar significativamente a capacidade de computação. A GPU foi projetada para redes neurais extremamente grandes e tarefas intensivas em dados, como os modelos de linguagem, por exemploconsumo de energia mais baixo o GPT, e simulações científicas.

Detalhes técnicos

• Tecnologia de Fabricação: 4 nm (TSMC)
• Desempenho de Cálculo: Até 60 TFLOPS (FP64) e mais de 1000 TFLOPS (Tensor Cores)
• Memória: HBM3 com até 80 GB
• NVLink: Permite a conexão de várias GPUs com alta largura de banda
• Diferenciais: Suporta o tipo de dado FP8 para treinamento mais eficiente de grandes modelos de IA

Vantagens e desvantagens

NVIDIA A30

A NVIDIA A30 é uma GPU versátil, voltada para empresas que buscam uma solução robusta e ao mesmo tempo econômica. Baseada na arquitetura Ampere, que é conhecida por seu equilíbrio entre desempenho e eficiência, a A30 combina desempenho sólido com consumo de energia relativamente baixo, tornando-a ideal para uso em inferência de IA, aplicações moderadas de HPC e virtualização.

Detalhes técnicos

• Tecnologia de fabricação: 7 nm (TSMC)
• Desempenho de cálculo: Até 10 TFLOPS (FP64), 165 TFLOPS (Tensor Cores)
• Memória: 24 GB HBM2
• NVLink: Até duas GPUs podem ser conectadas

Vantagens e desvantagens

Intel Gaudi 2

A Intel Gaudi 2 é um processador projetado especificamente para treinamento de IA, com 24 núcleos de processador Tensor, representando uma alternativa séria às GPUs da NVIDIA. Desenvolvido pela Habana Labs, uma subsidiária da Intel, o Gaudi 2 foi projetado para ser particularmente eficiente e poderoso para cargas de trabalho típicas de IA, como modelos transformers e Machine Learning.

O foco do Gaudi 2 está na otimização de cargas de trabalho de treinamento, especialmente para redes neurais grandes que exigem alta largura de banda de computação e memória. Seu ecossistema de software aberto e a integração de RDMA (Remote Direct Memory Access) oferecem vantagens na escalabilidade em ambientes com várias GPUs.

Detalhes técnicos

• Tecnologia de fabricação: 7 nm
• Memória: 96 GB HBM2e
• Diferenciais: Suporte a RDMA e RoCE para acessos diretos à memória entre GPUs

Vantagens e desvantagens

Intel Gaudi 3

A Intel Gaudi 3 é GPU de nova geração específica para IA da Intel e representa uma evolução da Gaudi 2 para servidores. Com desempenho computacional e tecnologia de memória aprimorados, o Gaudi 3 foi projetado para otimizar ainda mais a eficiência e escalabilidade dos modelos de IA.

Essa GPU oferece desempenho ainda maior em tarefas de treinamento de IA, especialmente em aplicações de IA generativa como Modelos de Linguagem Grandes e processamento de imagens. A tecnologia de interconexão também foi aprimorada, tornando-a uma excelente escolha para soluções de clusters grandes.

Detalhes técnicos

• Tecnologia de Fabricação: 5 nm
• Desempenho Computacional: Até 1,835 PFLOPS (FP8)
• Memória: Até 120 GB HBM2e
• Diferenciais: Infraestrutura de interconexão avançada

Vantagens e desvantagens

Cenários de aplicação e recomendações

A escolha do servidor GPU ideal para sua empresa depende completamente do seu caso de uso específico. Antes de fazer um investimento, é essencial analisar suas cargas de trabalho e avaliar os requisitos de longo prazo de suas aplicações.

Treinamento de IA e Deep Learning

Para o treinamento de grandes redes neurais e, especialmente, modelos transformers como o GPT, a largura de banda de memória, o poder de computação e a escalabilidade são fundamentais. A NVIDIA H100 é adequada para essas tarefas, assim como o acelerador de IA Intel Gaudi 3, que em benchmarks apresenta resultados até 1,7 vezes mais rápidos ao treinar LLMs. No entanto, para projetos com orçamento mais restrito, o Intel Gaudi 2 pode ser uma alternativa interessante, especialmente para cargas de trabalho específicas.

Recomendação:

• Solução de alto desempenho: Intel Gaudi 3
• Solução econômica: Intel Gaudi 2

Inferência de IA

Na inferência, ou seja, no uso de modelos treinados, a eficiência e o consumo de energia são aspectos mais importantes. A NVIDIA A30 é uma escolha ideal para muitas aplicações, pois oferece desempenho suficiente com menor consumo de energia.

Recomendação:

• NVIDIA A30

Computação de alto desempenho

Para cálculos científicos e simulações que frequentemente dependem do desempenho FP64, a NVIDIA H100 é imbatível. A NVIDIA A30 também pode ser uma opção para simulações menores ou cargas de trabalho menos exigentes.

Recomendação:

• Alto desempenho: NVIDIA H100
• Solução econômica: NVIDIA A30

Big Data e analytics

Para aplicações intensivas em dados, como análises em tempo real, um alto throughput de memória é essencial. Tanto a GPU NVIDIA H100 quanto a Intel Gaudi 3 pode se destacar aqui, graças aos seus custos mais baixos

Recomendação:

• NVIDIA H100
• Intel Gaudi 3

Edge Computing e clusters menores

Para aplicações como Edge Computing, que exigem menor consumo de energia, a NVIDIA A30, graças ao seu baixo consumo energético e bom desempenho, é uma escolha adequada.

Recomendação:

• NVIDIA A30