Vilka är de bästa GPU-servrarna?

Mycket har för­änd­rats inom området hög­pre­ste­ran­de gra­fik­pro­ces­so­rer under de senaste åren. Med tanke på den ökande be­ty­del­sen av GPU-servrar för be­räk­nings­in­ten­si­va ap­pli­ka­tio­ner är det viktigt att välja rätt hårdvara för ditt an­vänd­nings­om­rå­de. Nedan erbjuder vi en jäm­fö­rel­se av några av de bästa GPU-servrarna.

Jäm­fö­rel­se av GPU-servrar

NVIDIA H100

NVIDIA H100 är för när­va­ran­de NVIDIAs kraft­ful­las­te GPU-modell och riktar sig till or­ga­ni­sa­tio­ner som kräver högsta prestanda. Tensor Core GPU baseras på Hopper-ar­ki­tek­tu­ren som ut­veck­lats speciellt för kraven hos moderna ap­pli­ka­tio­ner inom områden som ar­ti­fi­ci­ell in­tel­li­gens, hög­pre­ste­ran­de da­ta­be­hand­ling och datatunga ap­pli­ka­tio­ner. Med stöd för min­nes­tek­nik som HBM3 och in­no­va­ti­va funk­tio­ner som datatypen FP8 tar H100 ef­fek­ti­vi­tet och hastighet till en ny nivå.

Tack vare in­te­gre­rad fjärde ge­ne­ra­tio­nens NVLink-teknik kan flera GPU:er kopplas samman i ett kraft­fullt kluster, vilket kan öka da­tor­kraf­ten ännu mer. GPU:n har ut­veck­lats för mycket stora neurala nätverk och datatunga uppgifter, såsom de som ingår i språk­mo­del­ler som GPT och ve­ten­skap­li­ga si­mu­le­ring­ar.

Tekniska spe­ci­fi­ka­tio­ner

• Till­verk­nings­tek­nik: 4 nm (TSMC)
• Be­räk­nings­kraft: Upp till 60 TFLOPS (FP64) och över 1000 TFLOPS (Tensor Cores)
• Minne: HBM3 med upp till 80 GB
• NVLink: Möjliggör an­slut­ning till flera GPU:er med hög bandbredd
• Särskilda funk­tio­ner: Stöder datatypen FP8 för effektiv träning av större AI-modeller

Fördelar och nackdelar

NVIDIA A30

NVIDIA A30 är en mångsidig GPU som är avsedd för företag som söker en robust men kost­nads­ef­fek­tiv lösning. Den baseras på Ampere-ar­ki­tek­tu­ren, som är känd för sin balans mellan prestanda och ef­fek­ti­vi­tet. A30 kom­bi­ne­rar stabil prestanda med relativt låg ener­gi­för­bruk­ning, vilket gör den idealisk för an­vänd­ning inom AI-inferens, måttliga HPC-ap­pli­ka­tio­ner och vir­tu­a­li­se­ring.

Tekniska spe­ci­fi­ka­tio­ner

• Till­verk­nings­tek­nik: 7 nm (TSMC)
• Be­räk­nings­kraft: Upp till 10 TFLOPS (FP64), 165 TFLOPS (Tensor Cores)
• Minne: 24 GB HBM2
• NVLink: Upp till två GPU:er kan anslutas

Fördelar och nackdelar

Intel Gaudi 2

Intel Gaudi 2 är en 24-kärnig processor som är speciellt utformad för AI-träning och är ett fullgott al­ter­na­tiv till NVIDIA GPU:er. Den har ut­veck­lats av Habana Labs, ett dot­ter­bo­lag till Intel, och är utformad för att vara särskilt effektiv och kraftfull för typiska AI-ar­bets­be­last­ning­ar som trans­for­mator­mo­del­ler och ma­ski­nin­lär­ning.

Gaudi 2 fokuserar på att optimera trä­nings­be­last­ning­en, främst för stora neurala nätverk som kräver hög da­tor­kraft och min­nes­band­bredd. Dess öppna mjuk­va­ru­e­ko­sy­stem och in­teg­ra­tio­nen av RDMA (Remote Direct Memory Access) erbjuder fördelar när det gäller skal­bar­het i miljöer med flera GPU:er.

Tekniska spe­ci­fi­ka­tio­ner

• Till­verk­nings­tek­nik: 7 nm
• Minne: 96 GB HBM2e
• Särskilda funk­tio­ner: RDMA- och RoCE-stöd för direkt min­ne­såt­komst mellan GPU:er

Fördelar och nackdelar

Intel Gaudi 3

Intel Gaudi 3 är en AI-specifik gra­fik­pro­ces­sor som bygger på Gaudi 2. Med sin för­bätt­ra­de da­tor­kraft och min­nes­tek­nik är den utformad för att yt­ter­li­ga­re optimera ef­fek­ti­vi­te­ten och skal­bar­he­ten hos AI-modeller.

Den erbjuder högre prestanda för AI-trä­nings­upp­gif­ter, särskilt ap­pli­ka­tio­ner inom generativ AI, såsom stora språk­mo­del­ler och bild­be­hand­ling. In­ter­con­nect-tekniken har också för­bätt­rats, vilket gör den till ett utmärkt val för klus­ter­lös­ning­ar.

Tekniska spe­ci­fi­ka­tio­ner

• Till­verk­nings­tek­nik: 5 nm
• Be­räk­nings­kraft: Upp till 1 835 PFLOPS (FP8)
• Minne: Upp till 120 GB HBM2e
• Särskilda egen­ska­per: Avancerad in­fra­struk­tur för sam­man­kopp­ling

Fördelar och nackdelar

Hur du väljer rätt GPU-server för ditt an­vänd­nings­fall

Vilken GPU-server som är rätt för ditt företag beror på vad du tänker använda den till. Innan du in­ve­ste­rar i en, se till att analysera din ar­bets­be­last­ning och de lång­sik­ti­ga kraven för dina ap­pli­ka­tio­ner.

AI-ut­bild­ning och dju­pin­lär­ning

Min­nes­band­bredd, da­tor­kraft och skal­bar­het är avgörande vid träning av stora neurala nätverk och trans­for­mator­mo­del­ler som GPT. Både NVIDIA H100 och Intel Gaudi 3 är lämpliga i detta avseende. Intel Gaudi 2 kan vara ett in­tres­sant al­ter­na­tiv för bud­get­med­vet­na projekt, särskilt för specifika ar­bets­be­last­ning­ar.

Re­kom­men­da­tion:

• Hög­pre­ste­ran­de: Intel Gaudi 3
• Bud­get­lös­ning: Intel Gaudi 2

AI-inferens

När det gäller inferens, det vill säga an­vänd­ning­en av tränade modeller, är ef­fek­ti­vi­tet och ener­gi­för­bruk­ning de vik­ti­gas­te fak­to­rer­na att ta hänsyn till. NVIDIA A30 är det perfekta valet för många tillämp­ning­ar, eftersom det erbjuder till­räck­lig prestanda med låg ener­gi­för­bruk­ning.

Re­kom­men­da­tion:

• NVIDIA A30

Hög­pre­ste­ran­de da­ta­be­hand­ling

För ve­ten­skap­li­ga be­räk­ning­ar och si­mu­le­ring­ar som ofta kräver FP64-prestanda är NVIDIA H100 oö­ver­träf­fad. NVIDIA A30 kan också vara ett al­ter­na­tiv för mindre si­mu­le­ring­ar eller mindre krävande ar­bets­be­last­ning­ar.

Re­kom­men­da­tion:

• Hög­pre­ste­ran­de: NVIDIA H100
• Bud­get­lös­ning: NVIDIA A30

Big data och analys

Hög min­nes­ge­nom­ström­ning är avgörande för datatunga ap­pli­ka­tio­ner som re­al­tids­a­na­lys. Både NVIDIA H100 GPU och Intel Gaudi 3 är bra val här, men Gaudi 3 får extra poäng tack vare sitt lägre pris.

Re­kom­men­da­tion:

• NVIDIA H100
• Intel Gaudi 3

Edge computing och mindre kluster

För ap­pli­ka­tio­ner som edge computing som kräver lägre ener­gi­för­bruk­ning är NVIDIA A30 ett bra val tack vare sin lägre ström­för­bruk­ning och goda prestanda.

Re­kom­men­da­tion:

• NVIDIA A30