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

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

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

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

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