Список графических процессоров Nvidia для искусственного интеллекта

Список графических процессоров Nvidia для искусственного интеллекта

Безкоштовная Профессиональная консультация по серверному обладанию.

Тел: +38 (067) 819-38-38 / E-mail: server@systemsolutions.com.ua

Конфигуратор Сервера DELL PowerEdge R760

NVIDIA предлагает широкий ассортимент графических ускорителей (GPU), специально разработанных и оптимизированных для задач искусственного интеллекта (ИИ) и глубокого обучения. Эти GPU используют специализированные ядра, такие как тензорные, для значительного ускорения вычислений, критически важных для обучения ИИ, вывода и обработки данных.

Вот список известных графических процессоров NVIDIA для ИИ, а также их основные технические характеристики:

Графические процессоры NVIDIA Data Center (разработаны для высокопроизводительных рабочих нагрузок ИИ)

1. NVIDIA H200 (архитектура Hopper)

• Архитектура: Хоппер
• Форм-фактор: доступен в SXM (для систем HGX) и PCIe (NVL)
• Память графического процессора: 141 ГБ HBM3e (память с высокой пропускной способностью 3e)
• Пропускная способность памяти: 4,8 ТБ/с
• Межсоединение:
• NVLink: 900 ГБ/с (двунаправленный)
• PCIe Gen5: 128 ГБ/с
• Производительность тензорных ядер (с разреженностью):
• FP8: до 3958 ТФЛОПС (SXM), 3341 ТФЛОПС (PCIe)
• FP16/BF16: до 1979 ТФЛОПС (SXM), 1671 ТФЛОПС (PCIe)
• TF32: до 989 ТФЛОПС (SXM), 835 ТФЛОПС (PCIe)
• Производительность FP32: 67 ТФЛОПС (SXM), 60 ТФЛОПС (PCIe)
• Производительность FP64: 34 ТФЛОПС (SXM), 30 ТФЛОПС (PCIe)
• TDP (расчетная тепловая мощность): до 700 Вт (SXM), до 600 Вт (PCIe)
• Многоэкземплярный графический процессор (MIG): Да, до 7 экземпляров
• Ключ к ИИ: H200 разработан для самых требовательных рабочих нагрузок ИИ, особенно обучения и вывода больших языковых моделей (LLM), предлагая значительно улучшенный объем памяти и пропускную способность по сравнению с H100.

2. NVIDIA H100 (архитектура Hopper)

• Архитектура: Хоппер
• Форм-фактор: доступен в SXM (для систем HGX) и PCIe
• Память графического процессора: 80 ГБ HBM3 (или HBM2e для некоторых вариантов)
• Пропускная способность памяти: до 3,35 ТБ/с (HBM3)
• Межсоединение:
• NVLink: 900 ГБ/с (двунаправленный)
• PCIe Gen5: 128 ГБ/с
• Производительность тензорных ядер (с разреженностью):
• FP8: до 3958 терафлопс
• FP16/BF16: до 1979 терафлопс
• TF32: до 989 терафлопс
• Производительность FP32: до 67 терафлопс
• Производительность FP64: до 34 терафлопс
• TDP: до 700 Вт (SXM), 350 Вт (PCIe)
• Многоэкземплярный графический процессор (MIG): Да
• Ключ к ИИ: H100 — это графический процессор высшего уровня для крупномасштабного обучения ИИ, особенно для генеративного ИИ и LLM, предлагающий революционную производительность благодаря архитектуре Hopper и тензорным ядрам.

3. NVIDIA L40S (Архитектура Ada Lovelace)

• Архитектура: Ада Лавлейс
• Форм-фактор: двухслотовый FHFL (полной высоты, полной длины) PCIe
• Память графического процессора: 48 ГБ GDDR6 с ECC
• Пропускная способность памяти: 864 ГБ/с
• Межсоединение: PCIe Gen4 x16 (64 ГБ/с)
• Производительность тензорных ядер (с разреженностью):
• FP8: 1466 терафлопс
• FP16/BF16: 733 терафлопс
• TF32: 366 терафлопс
• Производительность FP32: 91,6 терафлопс
• TDP: до 350 Вт
• Ключ к ИИ: разработан как универсальный графический процессор для генеративного ИИ, построения и обучения больших языковых моделей, а также 3D-рендеринга. Он сочетает в себе мощные возможности ИИ с превосходными графическими характеристиками.

4. NVIDIA A100 (архитектура Ampere)

• Архитектура: Ампер
• Форм-фактор: доступен в SXM (для систем HGX) и PCIe
• Память графического процессора: 40 ГБ или 80 ГБ HBM2e
• Пропускная способность памяти: до 1,55 ТБ/с (40 ГБ) / 2,03 ТБ/с (80 ГБ)
• Межсоединение:
• NVLink: 600 ГБ/с (двунаправленный)
• PCIe Gen4 x16 (64 ГБ/с)
• Производительность тензорных ядер (с разреженностью):
• FP16/BF16: до 624 терафлопс
• TF32: до 312 терафлопс
• INT8: до 1248 TOPS
• Производительность FP32: 19,5 терафлопс
• Производительность FP64: 9,7 ТФЛОПС (19,5 ТФЛОПС с тензорным ядром)
• TDP: 250 Вт (40 ГБ PCIe), 300 Вт (80 ГБ PCIe), до 400 Вт (SXM)
• Многоэкземплярный графический процессор (MIG): Да, до 7 экземпляров
• Ключ к ИИ: рабочая лошадка для широкого спектра задач ИИ/МО, включая обучение сложных моделей глубокого обучения, высокопроизводительные вычисления (HPC) и аналитику данных. Функциональность MIG позволяет создавать эффективные многопользовательские среды.

5. NVIDIA A40 (архитектура Ampere)

• Архитектура: Ампер
• Форм-фактор: двухслотовый FHFL (полной высоты, полной длины) PCIe
• Память графического процессора: 48 ГБ GDDR6 с ECC
• Пропускная способность памяти: 696 ГБ/с
• Межсоединение:
• NVLink: 112,5 ГБ/с (двунаправленный, при подключении)
• PCIe Gen4 x16 (64 ГБ/с)
• Производительность тензорных ядер (с разреженностью):
• FP16/BF16: до 299,4 терафлопс
• TF32: до 149,6 терафлопс
• INT8: до 1197,4 TOPS
• Производительность FP32: 37,4 терафлопс
• Тепловая мощность: 300 Вт
• Ключ к ИИ: Отлично подходит для визуальных вычислений в сочетании с ИИ, таких как виртуальные рабочие станции, 3D-рендеринг, моделирование и вывод корпоративного ИИ, особенно там, где выгоден большой объем памяти.

6. NVIDIA L4 (архитектура Ada Lovelace)

• Архитектура: Ада Лавлейс
• Форм-фактор: однослотовый, низкопрофильный PCIe
• Память графического процессора: 24 ГБ GDDR6
• Пропускная способность памяти: 300 ГБ/с
• Межсоединение: PCIe Gen4 x16 (64 ГБ/с)
• Производительность тензорных ядер (с разреженностью):
• FP8: 485 терафлопс
• FP16/BF16: 242 терафлопс
• TF32: 120 терафлопс
• Производительность FP32: 30,3 терафлопс
• Тепловая мощность: 72 Вт
• Ключ к ИИ: высокоэнергоэффективный графический процессор, идеально подходящий для вывода ИИ и обучения ИИ в небольших системах на периферии или в центрах обработки данных с ограниченными мощностями и пространством. Также поддерживает обработку видео и генеративные задачи ИИ.

7. NVIDIA A2 (архитектура Ampere)

• Архитектура: Ампер
• Форм-фактор: однослотовый, низкопрофильный PCIe
• Память графического процессора: 16 ГБ GDDR6
• Пропускная способность памяти: 200 ГБ/с
• Межсоединение: PCIe Gen4 x8
• Производительность тензорных ядер (с разреженностью):
• FP16/BF16: до 36 терафлопс
• INT8: до 72 TOPS
• Производительность FP32: 4,5 терафлопс
• TDP: 40–60 Вт (настраивается)
• Ключ к ИИ: графический процессор начального уровня для вывода данных, предназначенный для периферийных развертываний и небольших рабочих нагрузок ИИ, где критически важны низкое энергопотребление и компактный форм-фактор.

Объяснение основных технических характеристик:

• Архитектура (например, Hopper, Ampere, Ada Lovelace): базовая архитектура графического процессора, определяющая его основные возможности, эффективность и такие функции, как тензорные ядра. Новые архитектуры, как правило, обеспечивают значительный прирост производительности.
• Память графического процессора (VRAM): объём выделенной высокоскоростной памяти графического процессора. Она критически важна для обработки больших наборов данных и сложных моделей искусственного интеллекта (например, больших языковых моделей). HBM (память с высокой пропускной способностью) обеспечивает значительно большую пропускную способность, чем GDDR.
• Пропускная способность памяти: скорость перемещения данных в память графического процессора и из неё. Более высокая пропускная способность критически важна для ресурсоёмких задач ИИ.
• Тензорные ядра: специализированные вычислительные блоки на графических процессорах NVIDIA, предназначенные для ускорения матричного умножения, являющегося фундаментальной операцией в глубоком обучении. Они поддерживают различные форматы точности (FP16, BF16, TF32, FP8, INT8).
• TFLOPS (терафлопс) / TOPS (терафлопс): количество операций с плавающей запятой в секунду (TFLOPS) или целочисленных операций в секунду (TOPS). Более высокие значения указывают на большую вычислительную мощность.
• FP32 (плавающая точка одинарной точности): вычисления общего назначения.
• FP16 (плавающая точка половинной точности): широко применяется при обучении ИИ для экономии памяти и повышения скорости с минимальной потерей точности.
• BF16 (Bfloat16): еще один 16-битный формат с плавающей точкой, предлагающий более широкий динамический диапазон, чем FP16, часто используемый при обучении ИИ.
• TF32 (Tensor Float 32): формат NVIDIA, который обеспечивает диапазон FP32 с точностью FP16, ускоряя обучение ИИ на тензорных ядрах.
• FP8 / INT8: Форматы с более низкой точностью, используемые в основном для высокоэффективного вывода ИИ.
• Разреженность: метод, при котором части нейронной сети с незначительным влиянием удаляются, что позволяет тензорным ядрам достигать еще более высокой производительности.
• Межсоединение (NVLink, PCIe):
• NVLink: высокоскоростная технология двухточечного соединения NVIDIA, которая позволяет графическим процессорам напрямую взаимодействовать друг с другом и с центральными процессорами на гораздо более высокой пропускной способности, чем PCIe, что критически важно для обучения нескольких графических процессоров.
• PCIe (PCI Express): стандартный интерфейс для подключения графических процессоров к материнской плате сервера. PCIe Gen5 обеспечивает вдвое большую пропускную способность, чем Gen4.
• TDP (Расчётная тепловая мощность): максимальное количество тепла, генерируемого графическим процессором, которое должна рассеивать система охлаждения. Влияет на энергопотребление и требования к охлаждению.
• Многоэкземплярный графический процессор (MIG): функция, позволяющая разделить один графический процессор на несколько изолированных экземпляров, каждый из которых имеет выделенные ресурсы. Это повышает эффективность использования графического процессора для разнообразных или небольших рабочих нагрузок.

Получите доступ к официальным серверам DELL PowerEdge R760 в Украине.

Безкоштовная консультация по телефону +38 (067) 819 38 38

Доступные модели серверов на складе в Киеве:

Сервер Dell PowerEdge R760 - Intel Xeon Silver 4510 2.4-4.1Ghz 12 Cores

Сервер Dell PowerEdge R760 - Intel Xeon Silver 4514Y 2.0-3.4Ghz 16 Cores

Сервер Dell PowerEdge R760 — Intel Xeon Gold 6526Y 2,8–3,9 ГГц, 16 ядер

Сервер Dell PowerEdge R760 — Intel Xeon Gold 5420+ 2,0–4,1 ГГц, 28 ядер