Los fabricantes de chips están produciendo un flujo constante de nuevas GPU. Si bien aportan nuevos beneficios a muchos casos de uso diferentes, la cantidad de modelos de GPU disponibles de cada fabricante puede abrumar a los desarrolladores que trabajan con aprendizaje automático cargas de trabajo. Para decidir qué GPU es adecuada para su organización, una empresa y sus desarrolladores deben considerar los costos de comprar o alquilar la GPU para soportar el tipo de carga de trabajo que se va a procesar. Además, si consideran una implementación local, deben tener en cuenta los costos asociados con la administración del centro de datos.
Para tomar una decisión acertada, las empresas primero deben reconocer qué tareas necesitan que realicen sus GPU. Por ejemplo, transmisión de vídeo, IA generativay las simulaciones complejas son casos de uso diferentes, y cada uno se sirve mejor seleccionando un modelo y tamaño de GPU específicos. Diferentes tareas pueden requerir hardware diferente, algunas pueden requerir una arquitectura especializada y otras pueden requerir una gran cantidad de VRAM.
Especificaciones de hardware de la GPU
Es importante señalar que cada GPU tiene especificaciones de hardware únicas que dictan su idoneidad para realizar tareas especializadas. Factores a considerar:
- Colores CUDA: Estos son tipos específicos de unidades de procesamiento diseñadas para trabajar con el Modelo de programación Nvidia CUDA. Los núcleos CUDA juegan un papel fundamental en el procesamiento paralelo y aceleran diversas tareas informáticas centradas en la renderización de gráficos. A menudo utilizan una arquitectura de instrucción única y datos múltiples (SIMD) para que una sola instrucción se ejecute simultáneamente en múltiples elementos de datos, lo que resulta en un alto rendimiento en la computación paralela.
- Núcleos tensoriales: Estos componentes de hardware realizan cálculos matriciales y operaciones involucradas en el aprendizaje automático y redes neuronales profundas. Su precisión en los resultados de la carga de trabajo de aprendizaje automático es directamente proporcional a la cantidad de núcleos tensoriales en una GPU. Entre las muchas opciones que Nvidia tiene para ofrecer, la H100 proporciona la mayor cantidad de núcleos tensoriales (640), seguida por la Nvidia L40S, A100, A40 y A16 con 568, 432, 336 y 40 núcleos tensoriales respectivamente.
- Memoria máxima de GPU: Junto con los núcleos tensoriales, la memoria máxima de GPU de cada modelo afectará la eficiencia con la que ejecuta diferentes cargas de trabajo. Algunas cargas de trabajo pueden funcionar sin problemas con menos núcleos tensoriales, pero pueden requerir más memoria de GPU para completar sus tareas. Tanto la Nvidia A100 como la H100 tienen 80 GB de RAM en una sola unidad. El A40 y el L40S tienen 48 GB de RAM y el A16 tiene 16 GB de RAM en una sola unidad.
- Tflops (también conocidos como teraflops): Esta medida cuantifica el rendimiento de un sistema en operaciones de punto flotante por segundo. Se trata de operaciones de punto flotante que contienen cálculos matemáticos utilizando números con puntos decimales. Son un indicador útil al comparar las capacidades de diferentes componentes de hardware. Las aplicaciones informáticas de alto rendimiento, como las simulaciones, dependen en gran medida de Tflops.
- Fuente de alimentación máxima: Este factor se aplica cuando se consideran las GPU locales y su infraestructura asociada. Un centro de datos debe gestionar adecuadamente su suministro de energía para que la GPU funcione según lo diseñado. Las Nvidia A100, H100, L40S y A40 requieren de 300 a 350 vatios y la A16 requiere 250 vatios.
Los datos técnicos y de rendimiento de la GPU Nvidia difieren según los núcleos CUDA, el rendimiento de Tflops y las capacidades de procesamiento paralelo. A continuación se detallan las especificaciones, límites y tipos de arquitectura de los diferentes modelos de GPU Vultr Cloud.
modelo de GPU |
colores CUDA |
Núcleos tensoriales |
TF32 con escasez |
Memoria máxima de GPU |
arquitectura nvidia |
NVIDIA GH200 |
18431 |
640 |
989 |
96GB HBM3 |
Gracia Hopper |
NVIDIA H100 |
18431 |
640 |
989 |
80GB |
Tolva |
NVIDIA A100 |
6912 |
432 |
312 |
80GB |
Amperio |
NVIDIA L40S |
18716 |
568 |
366 |
48GB |
Ahí está Lovelace |
NVIDIA A40 |
10752 |
336 |
149,6 |
48GB |
Amperio |
NVIDIA A16 |
5120 |
160 |
72 |
64GB |
Amperio |
Perfilado de los modelos de GPU Nvidia
Cada modelo de GPU ha sido diseñado para manejar casos de uso específicos. Si bien no es una lista exhaustiva, la información a continuación presenta una descripción general de las GPU de Nvidia y qué tareas aprovechan mejor su rendimiento.
NVIDIA GH200
El superchip Nvidia GH200 Grace Hopper combina las arquitecturas Nvidia Grace y Hopper utilizando Nvidia NVLink-C2C. El GH200 presenta un diseño de CPU+GPU, exclusivo de este modelo, para IA a escala gigante y computación de alto rendimiento. El Superchip GH200 potencia la computación acelerada y IA generativa con memoria GPU HBM3 y HBM3e. La nueva interfaz coherente de 900 gigabytes por segundo (GB/s) es 7 veces más rápida que PCIe Gen5.
La Nvidia GH200 ya está disponible comercialmente. Leer el Documentación de Nvidia GH200 Actualmente disponible en el sitio web de Nvidia.
Núcleo tensor Nvidia H100
Computación de alto rendimiento: El H100 es ideal para entrenar modelos de lenguaje de billones de parámetros, acelerando modelos de lenguaje grandes hasta 30 veces más que las generaciones anteriores mediante el uso de la arquitectura Nvidia Hopper.
Investigación médica: El H100 también es útil para la secuenciación del genoma y las simulaciones de proteínas utilizando sus capacidades de procesamiento de instrucciones DPX y otras tareas.
Para implementar soluciones en la instancia Nvidia H100 Tensor Core, lea el Documentación de Nvidia H100.
NVIDIA A100
Aprendizaje profundo: El alto poder computacional del A100 se presta para el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje profundo. El A100 también funciona bien en tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento natural del lenguajey aplicaciones de conducción autónoma.
Simulaciones científicas: El A100 puede ejecutar simulaciones científicas complejas que incluyen pronósticos meteorológicos y modelos climáticos, así como física y química.
Investigación médica: El A100 acelera las tareas relacionadas con las imágenes médicas, proporcionando diagnósticos más precisos y rápidos. Esta GPU también puede ayudar en el modelado molecular para el descubrimiento de fármacos.
Para implementar soluciones en la Nvidia A100, lea el Documentación de Nvidia A100.
NVIDIA L40S
IA generativa: El L40S admite el desarrollo de aplicaciones de IA generativa a través de la aceleración de inferencia de un extremo a otro, entrenamiento en gráficos 3D y otras tareas. Este modelo también es adecuado para implementar y escalar múltiples cargas de trabajo.
Para aprovechar el poder de la Nvidia L40S, lea el Documentación de Nvidia L40S.
NVIDIA A40
Análisis impulsados por IA: El A40 proporciona el rendimiento necesario para una rápida toma de decisiones, así como inteligencia artificial y aprendizaje automático para grandes cargas de datos.
Virtualización y computación en la nube: El A40 permite compartir recursos rápidamente, lo que hace que este modelo sea ideal para tareas como infraestructura de escritorio virtual (VDI), juegos como servicio y renderizado basado en la nube.
Gráficos profesionales: El A40 también puede manejar aplicaciones de gráficos profesionales como modelado 3D y diseño asistido por ordenador (CAD). Permite un procesamiento rápido de imágenes de alta resolución y renderizado en tiempo real.
Para implementar soluciones en la Nvidia A40, lea el Documentación de Nvidia A40.
NVIDIA A16
Transmisión multimedia: La capacidad de respuesta y la baja latencia del A16 permiten la interactividad en tiempo real y la transmisión multimedia para ofrecer una experiencia de juego fluida e inmersiva.
Virtualización del lugar de trabajo: El A16 también está diseñado para ejecutar aplicaciones virtuales (vApps) que maximizan la productividad y el rendimiento en comparación con las configuraciones tradicionales, mejorando las implementaciones de trabajo remoto.
Escritorios y estaciones de trabajo virtuales remotos: El A16 funciona de manera rápida y eficiente, lo que permite la implementación de un escritorio virtual o una estación de trabajo de gráficos de alta gama basada en Linux o Windows.
Codificación de vídeo: El A16 acelera las tareas de codificación de vídeo que consumen muchos recursos, como la conversión de una variedad de formatos de vídeo que van desde archivos .mp4 a .mov.
Para aprovechar el poder de la Nvidia A16, lea el Documentación de Nvidia A16.
A medida que estén disponibles GPU nuevas y más potentes, las empresas enfrentarán una mayor presión para optimizar sus recursos de GPU. Si bien siempre habrá escenarios en los que las implementaciones de GPU locales tengan sentido, probablemente habrá muchas más situaciones en las que trabajar con un proveedor de infraestructura en la nube que ofrezca acceso a una variedad de GPU generará un mayor retorno de la inversión.
Kevin Cochrane es director de marketing de Vultr.
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