Le migliori GPU per server a confronto
Negli ultimi anni, il mondo dei processori grafici ad alte prestazioni ha vissuto notevoli sviluppi. Con la sempre maggiore importanza dei server GPU per le applicazioni con intenso utilizzo delle risorse di calcolo, è diventato fondamentale scegliere l’hardware più adatto.
Caratteristiche prestazionali delle GPU per server a confronto
NVIDIA H100
NVIDIA H100 è attualmente il modello più potente nella gamma di GPU di NVIDIA ed è rivolto a quelle organizzazioni che richiedono prestazioni assolutamente al massimo livello. La GPU Tensor Core si basa sulla cosiddetta architettura Hopper, che è stata sviluppata appositamente per soddisfare i requisiti delle applicazioni moderne nei settori dell’intelligenza artificiale, dell’High Performance Computing e delle applicazioni con elevata intensità di dati. Grazie al supporto delle più recenti tecnologie di memoria, come HBM3, nonché a funzionalità innovative come il tipo di dati FP8, H100 porta efficienza e velocità a un livello superiore.
La tecnologia integrata NVLink di quarta generazione permette di collegare più GPU in un cluster a elevate prestazioni, in grado di aumentare sensibilmente la potenza di calcolo. La GPU è stata sviluppata per reti neurali di grande estensione e per quelle attività che richiedono un intenso utilizzo dei dati, ad esempio nel caso dei modelli linguistici come GPT e nelle simulazioni scientifiche.
Dettagli tecnici
- Tecnologia di produzione: 4 nm (TSMC)
- Potenza di calcolo: fino a 60 TFLOPS (FP64) e oltre 1000 TFLOPS (Tensor Core)
- Memoria: HBM3 fino a 80 GB
- NVLink: permette di collegare più GPU con elevata larghezza di banda
- Caratteristiche particolari: supporta il tipo di dati FP8 per una maggiore efficienza di addestramento dei modelli di IA di grandi dimensioni
Vantaggi e svantaggi
| Vantaggi | Svantaggi |
|---|---|
| Prestazioni eccellenti per addestramento e inferenza IA | Prezzo di acquisto molto alto |
| Supporta le più recenti tecnologie di memoria | Elevato consumo energetico (TDP fino a 700 watt) |
| Scalabilità tramite NVLink |
NVIDIA A30
NVIDIA A30 è una GPU versatile, dedicata specificamente alle aziende che cercano una soluzione affidabile e conveniente al tempo stesso. È basata sull’architettura Ampere, nota per il suo equilibrio tra prestazioni ed efficienza. A30 unisce una notevole potenza di calcolo a un consumo energetico relativamente basso, il che la rende la scelta ideale per l’uso nell’inferenza IA, per le applicazioni HPC moderate e per la virtualizzazione.
Dettagli tecnici
- Tecnologia di produzione: 7 nm (TSMC)
- Potenza di calcolo: fino a 10 TFLOPS (FP64), 165 TFLOPS (Tensor Core)
- Memoria: 24 GB HBM2
- NVLink: permette di collegare fino a due GPU
Vantaggi e svantaggi
| Vantaggi | Svantaggi |
|---|---|
| Buon rapporto qualità-prezzo | Non adatta a modelli estremamente grandi |
| Consumo energetico ridotto (TDP di 165 watt) | Larghezza di banda della memoria limitata rispetto a H100 |
| Supporto ECC per integrità della memoria |
Intel Gaudi 2
Intel Gaudi 2 è un processore pensato specificamente per l’addestramento dell’IA e dotato di 24 core tensoriali, rappresentando una valida alternativa alle GPU NVIDIA. Sviluppato da Habana Labs, una società sussidiaria di Intel, Gaudi 2 è stato progettato per lavorare con particolare efficienza e potenza nei carichi di lavoro tipici dell’IA, come i modelli trasformatori e l’apprendimento automatico.
L’acceleratore Gaudi 2 punta soprattutto a ottimizzare i carichi di lavoro nell’addestramento, in particolare per le grandi reti neurali che richiedono un’elevata larghezza di banda di elaborazione e memoria. Il suo ecosistema software aperto e l’integrazione dell’RDMA (Remote Direct Memory Access) garantiscono vantaggi in termini di scalabilità negli ambienti con più GPU.
Dettagli tecnici
- Tecnologia di produzione: 7 nm
- Memoria: 96 GB HBM2e
- Caratteristiche particolari: supporto RDMA e RoCE per l’accesso diretto alla memoria tra GPU
Vantaggi e svantaggi
| Vantaggi | Svantaggi |
|---|---|
| Ottimizzato per l’addestramento di IA (in particolare modelli trasformatori) | Versatilità ridotta nelle applicazioni HPC generali |
| Elevata capacità di memoria | Minore supporto software rispetto a NVIDIA |
| Costi di licenza più bassi grazie agli ecosistemi software aperti |
Intel Gaudi 3
Intel Gaudi 3 è il più recente processore grafico di Intel, specifico per l’IA, che rappresenta un’evoluzione della GPU per server Gaudi 2. Grazie ai miglioramenti nella potenza di calcolo e nella tecnologia di memoria, Gaudi 3 è progettato soprattutto per ottimizzare ulteriormente l’efficienza e la scalabilità dei modelli di IA.
Questa GPU offre prestazioni ancora più elevate nelle operazioni di addestramento dell’IA, in particolare in applicazioni nel campo dell’IA generativa come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l’elaborazione delle immagini. Anche la tecnologia di interconnessione è stata migliorata, rendendola una scelta eccellente per soluzioni cluster di grandi dimensioni.
Dettagli tecnici
- Tecnologia di produzione: 5 nm
- Potenza di calcolo: fino a 1.835 PFLOPS (FP8)
- Memoria: fino a 120 GB HBM2e
- Caratteristiche particolari: infrastruttura di interconnessione avanzata
Vantaggi e svantaggi
| Vantaggi | Svantaggi |
|---|---|
| Prestazioni ancora più elevate per applicazioni IA | Come per Gaudi 2, campi di applicazione limitati al di fuori dell’IA |
| Interconnessione migliorata per soluzioni cluster | Relativamente nuovo sul mercato, pertanto poco testato nella pratica |
| Maggiore efficienza energetica rispetto a Gaudi 2 |
Scenari di utilizzo e consigli
La scelta della GPU per server più adatta alla tua azienda dipende interamente dal tuo caso d’uso specifico. Prima di investire, è quindi importante analizzare i carichi di lavoro e valutare i requisiti a lungo termine delle tue applicazioni.
Addestramento di IA e deep learning
Per l’addestramento di reti neurali di grandi dimensioni, particolarmente nel caso dei modelli trasformatori come GPT, è fondamentale considerare alcuni aspetti come la larghezza di banda della memoria, la potenza di calcolo e la scalabilità. In questo caso, NVIDIA H100 è una valida scelta, tanto quanto la CPU Intel Gaudi 3, che ottiene risultati fino a 1,7 volte più veloci nei benchmark per l’addestramento degli LLM. Per quei progetti in cui occorre particolare attenzione al budget, tuttavia, anche Intel Gaudi 2 potrebbe essere un’alternativa interessante, soprattutto per carichi di lavoro specifici.
Consiglio:
- Fascia alta: Intel Gaudi 3
- Soluzione con un buon rapporto qualità-prezzo: Intel Gaudi 2
Inferenza IA
Efficienza e consumo energetico sono particolarmente importanti quando si parla di inferenza, ossia dell’utilizzo di modelli addestrati. In questo caso, NVIDIA A30 è la scelta ideale per molte applicazioni, poiché offre prestazioni adeguate con un consumo energetico ridotto.
Consiglio:
- NVIDIA A30
High Performance Computing
Per l’elaborazione e le simulazioni in ambito scientifico, che spesso dipendono dalle prestazioni in FP64, NVIDIA H100 non ha rivali. NVIDIA A30 potrebbe essere un’alternativa per simulazioni più ristrette o per carichi di lavoro meno complessi.
Consiglio:
- Fascia alta: NVIDIA H100
- Soluzione con un buon rapporto qualità-prezzo: NVIDIA A30
Big data e analisi
Per le applicazioni ad alta intensità di dati, come le analisi in tempo reale, è fondamentale disporre di un’elevata capacità di memoria. In questo caso, sia la GPU NVIDIA H100 che Intel Gaudi 3 sono soluzioni valide, sebbene Gaudi 3 potrebbe essere preferibile per via dei suoi costi inferiori.
Consiglio:
- NVIDIA H100
- Intel Gaudi 3
Edge computing e cluster di minori dimensioni
Per applicazioni come l’edge computing, che presentano un consumo energetico inferiore, NVIDIA A30 è la scelta giusta grazie al suo basso assorbimento di energia elettrica e alle buone prestazioni.
Consiglio:
- NVIDIA A30