Com­pa­ra­ção das melhores GPUs para ser­vi­do­res

Nos últimos anos, houve muitos avanços no mundo dos pro­ces­sa­do­res gráficos de alto de­sem­pe­nho. Com a crescente im­por­tân­cia dos ser­vi­do­res com GPU para apli­ca­ções de alto cálculo, é fun­da­men­tal escolher o hardware adequado para o seu caso de uso. A seguir, com­pa­ra­mos algumas das GPUs para ser­vi­do­res (também co­nhe­ci­das como “server GPUs”) mais potentes do mercado.

Com­pa­ra­ção do de­sem­pe­nho das GPUs para ser­vi­do­res

NVIDIA H100

A NVIDIA H100 é atu­al­mente o modelo mais potente do catálogo de GPUs da NVIDIA e destina-se a or­ga­ni­za­ções que ne­ces­si­tam de um de­sem­pe­nho extremo. Esta GPU com núcleos Tensor baseia-se na ar­qui­te­tura Hopper, concebida es­pe­ci­fi­ca­mente para sa­tis­fa­zer as exi­gên­cias das apli­ca­ções modernas nos campos da in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial, com­pu­ta­ção de alto de­sem­pe­nho e pro­ces­sa­mento de grandes volumes de dados. Graças à sua com­pa­ti­bi­li­dade com as mais recentes tec­no­lo­gias de memória, como HBM3, e a fun­ci­o­na­li­da­des ino­va­do­ras, como o novo tipo de dados FP8, a H100 eleva a efi­ci­ên­cia e a ve­lo­ci­dade a outro nível.

Graças à tec­no­lo­gia NVLink de quarta geração integrada, é possível conectar várias GPUs para formar um cluster de alto de­sem­pe­nho, o que aumenta sig­ni­fi­ca­ti­va­mente a ca­pa­ci­dade de cálculo. A H100 foi projetada para lidar com redes neurais ex­tre­ma­mente grandes e tarefas in­ten­si­vas em dados, como as exigidas por modelos de linguagem avançados, como GPT, e si­mu­la­ções ci­en­tí­fi­cas.

Es­pe­ci­fi­ca­ções técnicas

• Tec­no­lo­gia de fa­bri­ca­ção: 4 nm (TSMC)
• Potência de cálculo: até 60 TFLOPS (FP64) e mais de 1000 TFLOPS (núcleos Tensor)
• Memória: HBM3 com até 80 GB
• NVLink: permite a conexão de múltiplas GPUs com alta largura de banda
• Ca­rac­te­rís­ti­cas prin­ci­pais: com­pa­ti­bi­li­dade com o tipo de dados FP8 para um treino mais eficiente de modelos de IA avançados

Vantagens e des­van­ta­gens

NVIDIA A30

A NVIDIA A30 é uma GPU versátil projetada es­pe­ci­fi­ca­mente para empresas que procuram uma solução robusta e, ao mesmo tempo, rentável. Baseada na ar­qui­te­tura Ampere, conhecida pelo seu equi­lí­brio entre de­sem­pe­nho e efi­ci­ên­cia, a A30 oferece um poder de cálculo sólido com um consumo de energia re­la­ti­va­mente baixo. Isso torna-a ideal para tarefas de in­fe­rên­cia em in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial, apli­ca­ções HPC moderadas e vir­tu­a­li­za­ção.

Es­pe­ci­fi­ca­ções técnicas

• Tec­no­lo­gia de fabrico: 7 nm (TSMC)
• Potência de cálculo: até 10 TFLOPS (FP64), 165 TFLOPS (núcleos Tensor)
• Memória: 24 GB HBM2
• NVLink: permite a conexão de até duas GPUs

Vantagens e des­van­ta­gens

Intel Gaudi 2

O Intel Gaudi 2 é um pro­ces­sa­dor projetado es­pe­ci­fi­ca­mente para o trei­na­mento de modelos de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial, com 24 núcleos Tensor, o que o torna uma al­ter­na­tiva real às GPUs da NVIDIA. De­sen­vol­vido pela Habana Labs, uma sub­si­diá­ria da Intel, o Gaudi 2 foi otimizado para oferecer efi­ci­ên­cia e alto de­sem­pe­nho em cargas de trabalho de IA, es­pe­ci­al­mente em modelos de trans­for­ma­ção e apren­di­za­gem au­to­má­tica.

O principal foco do Gaudi 2 é a oti­mi­za­ção do trei­na­mento de grandes redes neurais que exigem alta ca­pa­ci­dade com­pu­ta­ci­o­nal e largura de banda de memória. O seu ecos­sis­tema de software aberto e a in­te­gra­ção de RDMA (Remote Direct Memory Access) permitem uma melhor es­ca­la­bi­li­dade em ambientes com múltiplas GPUs.

Es­pe­ci­fi­ca­ções técnicas

• Tec­no­lo­gia de fabrico: 7 nm
• Memória: 96 GB HBM2e
• Ca­rac­te­rís­ti­cas prin­ci­pais: suporte para RDMA e RoCE para acessos diretos à memória entre GPUs

Vantagens e des­van­ta­gens

Intel Gaudi 3

O Intel Gaudi 3 é a mais recente evolução dos pro­ces­sa­do­res gráficos da Intel es­pe­ci­a­li­za­dos em in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial e re­pre­senta uma melhoria em relação à GPU para ser­vi­do­res Gaudi 2. Com um de­sem­pe­nho de cálculo otimizado e uma tec­no­lo­gia de memória mais avançada, o Gaudi 3 foi concebido prin­ci­pal­mente para melhorar a efi­ci­ên­cia e a es­ca­la­bi­li­dade dos modelos de IA.

Esta GPU oferece um de­sem­pe­nho ainda maior em tarefas de treino de IA, es­pe­ci­al­mente em apli­ca­ções de IA ge­ne­ra­tiva, como modelos de linguagem extensos (LLM) e pro­ces­sa­mento de imagens. Além disso, a sua tec­no­lo­gia de in­ter­co­ne­xão melhorada torna-a uma excelente opção para soluções baseadas em grandes clusters.

Es­pe­ci­fi­ca­ções técnicas

• Tec­no­lo­gia de fabrico: 5 nm
• Potência de cálculo: até 1,835 PFLOPS (FP8)
• Memória: até 120 GB HBM2e
• Ca­rac­te­rís­ti­cas prin­ci­pais: in­fra­es­tru­tura de in­ter­co­ne­xão avançada

Vantagens e des­van­ta­gens

Casos de uso e re­co­men­da­ções

A GPU para ser­vi­do­res mais adequada para a sua empresa dependerá in­tei­ra­mente do seu caso de uso es­pe­cí­fico. Antes de fazer um in­ves­ti­mento, é fun­da­men­tal analisar as suas cargas de trabalho e avaliar os re­qui­si­tos de longo prazo das suas apli­ca­ções.

Trei­na­mento em IA e apren­di­za­gem profunda

Para o treino de grandes redes neurais, es­pe­ci­al­mente modelos de trans­for­ma­ção como o GPT, o segredo está na largura de banda da memória, na potência de cálculo e na es­ca­la­bi­li­dade. Nesta área, tanto o NVIDIA H100 quanto o Intel Gaudi 3 oferecem um de­sem­pe­nho ex­cep­ci­o­nal, mas o Gaudi 3 se destaca nos testes de de­sem­pe­nho por ser até 1,7 vezes mais rápido no trei­na­mento de modelos de linguagem extensos (LLM). Para projetos com um orçamento mais apertado, o Intel Gaudi 2 pode ser uma al­ter­na­tiva in­te­res­sante em certos tipos de cargas de trabalho.

Re­co­men­da­ção:

• Gama alta: Intel Gaudi 3
• Opção económica: Intel Gaudi 2

In­fe­rên­cia de IA

Na in­fe­rên­cia da in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial, ou seja, no uso de modelos já treinados, a efi­ci­ên­cia e o consumo de energia são fatores fun­da­men­tais. A NVIDIA A30 é uma excelente opção para muitas apli­ca­ções, pois oferece um bom equi­lí­brio entre de­sem­pe­nho e consumo de energia.

Re­co­men­da­ção:

• NVIDIA A30

Com­pu­ta­ção de alto de­sem­pe­nho (HPC)

Para cálculos ci­en­tí­fi­cos e si­mu­la­ções, que ge­ral­mente dependem do de­sem­pe­nho em FP64, a NVIDIA H100 é a opção mais potente. Para si­mu­la­ções menores ou cargas de trabalho menos exigentes, a NVIDIA A30 pode ser uma al­ter­na­tiva viável.

Re­co­men­da­ção:

• Gama alta: NVIDIA H100
• Opção económica: NVIDIA A30

Big Data e análise

Em apli­ca­ções in­ten­si­vas em dados, como análise em tempo real, uma alta largura de banda de memória é essencial. Tanto a NVIDIA H100 quanto a Intel Gaudi 3 oferecem um ótimo de­sem­pe­nho nessa área, embora a Gaudi 3 possa ser mais atraente devido ao seu custo mais baixo.

Re­co­men­da­ção:

• NVIDIA H100
• Intel Gaudi 3

Com­pu­ta­ção de borda e pequenos clusters

Para apli­ca­ções de com­pu­ta­ção de ponta ou com­pu­ta­ção pe­ri­fé­rica, onde o consumo de energia é um fator im­por­tante, a NVIDIA A30 é uma opção ideal graças à sua efi­ci­ên­cia ener­gé­tica e bom de­sem­pe­nho.

Re­co­men­da­ção:

• NVIDIA A30