Wat zijn de beste GPU-servers?

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

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

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

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

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.

1

• 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