目前尚無正式的行業(yè)基準來定義消費級和數(shù)據(jù)中心GPU。不過,不同GPU產(chǎn)品之間存在硬件和處理速度差異,從而區(qū)分數(shù)據(jù)中心和基于PC的使用情況。
傳統(tǒng)消費級GPU在64位浮點處理中最高可達0.38萬億次浮點運算(Tflops),而企業(yè)級Nvidia Tesla V100最高可達7.8萬億次浮點運算。每種GPU的架構(gòu)、計算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)(CUDA)核心數(shù)量、內(nèi)存帶寬和整體功能都不同。
供應(yīng)商根據(jù)使用情況和處理速度對GPU進行分類,因此應(yīng)該確定需要GPU處理哪些工作負載,然后研究最佳選項。消費級GPU適用于帶寬和功率要求較低的數(shù)據(jù)中心、測試軟件或安裝在現(xiàn)成的PC中。
但是,如果處理圖像分類、大數(shù)據(jù)處理、物聯(lián)網(wǎng)或機器學(xué)習(xí),則應(yīng)該研究高端GPU。如果服務(wù)器包含GPU擴展機箱,則可以最大化硬件投資,數(shù)據(jù)中心GPU卡可以為最苛刻的工作負載提供充足的圖形處理能力。
管理員可以使用什么作為數(shù)據(jù)中心GPU?
管理員可以使用多種不同的GPU作為數(shù)據(jù)中心的計算資源,具體選擇取決于數(shù)據(jù)中心的用途、預(yù)算以及所需的性能。以下是幾種常見的數(shù)據(jù)中心GPU選項:
NVIDIA A100 Tensor Core GPU:
●專為高性能計算(HPC)、深度學(xué)習(xí)和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計。
●提供高達20 TFLOPS的FP32性能和640 Tensor TFLOPS的FP16性能。
● 支持多實例GPU(MIG)技術(shù),可以將單個A100劃分為多個獨立的GPU實例。
NVIDIA V100 Tensor Core GPU:
●適用于深度學(xué)習(xí)和高性能計算應(yīng)用。
●提供16GB或32GB的HBM2內(nèi)存。
●提供125TensorTFLOPS的性能。
NVIDIA T4 Tensor Core GPU:
●適用于推理、訓(xùn)練、視頻轉(zhuǎn)碼和虛擬桌面應(yīng)用。
● 提供16GB的GDDR6內(nèi)存。
● 能效高,適合大規(guī)模部署。
AMD Instinct MI100:
●針對高性能計算和深度學(xué)習(xí)設(shè)計。
●提供高達11.5TFLOPS的FP32性能和184TensorTFLOPS的FP16性能。
●使用HBM2內(nèi)存,提供高內(nèi)存帶寬。
Google TPU(Tensor Processing Unit):
●專為機器學(xué)習(xí)工作負載設(shè)計,尤其是Google的TensorFlow框架。
●提供高效的訓(xùn)練和推理性能。
●主要在Google Cloud Platform上提供。
Intel Habana Gaudi和Goya加速器:
●Gaudi主要用于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。
● Goya主要用于深度學(xué)習(xí)推理。
●提供高效的計算和內(nèi)存帶寬。
在選擇數(shù)據(jù)中心GPU時,管理員需要考慮以下因素:
計算性能:不同的工作負載對計算性能的要求不同,比如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練需要高計算性能,而推理可能更關(guān)注能效。
內(nèi)存帶寬和容量:某些工作負載(如大型數(shù)據(jù)集的處理)需要高內(nèi)存帶寬和大容量內(nèi)存。
擴展性:數(shù)據(jù)中心的規(guī)模和未來擴展需求。
兼容性和生態(tài)系統(tǒng):所選GPU是否兼容現(xiàn)有的軟件堆棧和硬件基礎(chǔ)設(shè)施。
成本:包括初始采購成本和運行成本(例如功耗)。
這些GPU各有優(yōu)劣,具體選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)中心的具體需求進行權(quán)衡。
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