Os fabricantes de chips estão produzindo um fluxo constante de novas GPUs. Embora tragam novos benefícios para muitos casos de uso diferentes, o número de modelos de GPU disponíveis de cada fabricante pode sobrecarregar os desenvolvedores que trabalham com cargas de trabalho de aprendizado de máquina. Para decidir qual GPU é ideal para sua organização, uma empresa e seus desenvolvedores devem considerar os custos de compra ou aluguel da GPU para suportar o tipo de carga de trabalho a ser processada. Além disso, se considerarem uma implementação no local, devem contabilizar os custos associados à gestão do centro de dados.
Para tomar uma decisão acertada, as empresas devem primeiro reconhecer quais tarefas precisam que suas GPUs realizem. Por exemplo, streaming de vídeo, IA generativa e simulações complexas são casos de uso diferentes, e cada um é melhor atendido com a seleção de um modelo e tamanho de GPU específicos. Tarefas diferentes podem exigir hardware diferente, algumas podem exigir uma arquitetura especializada e outras podem exigir uma grande quantidade de VRAM.
Especificações de hardware da GPU
É importante observar que cada GPU possui especificações de hardware exclusivas que determinam sua adequação para executar tarefas especializadas. Fatores a considerar:
- Núcleos CUDA: Esses são tipos específicos de unidades de processamento projetadas para funcionar com o modelo de programação Nvidia CUDA. Os núcleos CUDA desempenham um papel fundamental no processamento paralelo e aceleram diversas tarefas computacionais focadas na renderização gráfica. Eles geralmente usam uma arquitetura de instrução única e dados múltiplos (SIMD) para que uma única instrução seja executada simultaneamente em vários elementos de dados, resultando em alto rendimento na computação paralela.
- Núcleos tensores: Esses componentes de hardware realizam cálculos matriciais e operações envolvidas em aprendizado de máquina e redes neurais profundas. Sua precisão nos resultados da carga de trabalho de aprendizado de máquina é diretamente proporcional ao número de núcleos tensores em uma GPU. Entre as muitas opções que a Nvidia tem a oferecer, o H100 oferece o maior número de núcleos tensores (640), seguido pelas Nvidia L40S, A100, A40 e A16 com 568, 432, 336 e 40 núcleos tensores, respectivamente.
- Memória máxima da GPU: Junto com os núcleos tensores, a memória máxima da GPU de cada modelo afetará a eficiência com que ele executa diferentes cargas de trabalho. Algumas cargas de trabalho podem funcionar sem problemas com menos núcleos tensores, mas podem exigir mais memória de GPU para concluir suas tarefas. A Nvidia A100 e H100 possuem 80 GB de RAM em uma única unidade. O A40 e L40S possuem 48 GB de RAM e o A16 possui 16 GB de RAM em uma única unidade.
- Tflops (também conhecidos como teraflops): Esta medida quantifica o desempenho de um sistema em operações de ponto flutuante por segundo. Envolve operações de ponto flutuante que contêm cálculos matemáticos usando números com casas decimais. Eles são um indicador útil ao comparar as capacidades de diferentes componentes de hardware. Aplicações de computação de alto desempenho, como simulações, dependem fortemente de Tflops.
- Fonte de alimentação máxima: Esse fator se aplica quando se considera GPUs locais e sua infraestrutura associada. Um data center deve gerenciar adequadamente sua fonte de alimentação para que a GPU funcione conforme projetado. A Nvidia A100, H100, L40S e A40 requerem 300 a 350 watts e a A16 requer 250 watts.
Os dados técnicos e de desempenho da GPU Nvidia diferem com base nos núcleos CUDA, desempenho de Tflops e capacidades de processamento paralelo. Abaixo estão as especificações, limites e tipos de arquitetura dos diferentes modelos de GPU Vultr Cloud.
|
Modelo de GPU |
Núcleos CUDA |
Núcleos tensores |
TF32 com escassez |
Memória máxima da GPU |
Arquitetura Nvidia |
|
Nvidia GH200 |
18431 |
640 |
989 |
96GB HBM3 |
Grace Hopper |
|
Nvidia H100 |
18431 |
640 |
989 |
80 GB |
Funil |
|
Nvidia A100 |
6912 |
432 |
312 |
80 GB |
Ampére |
|
Nvidia L40S |
18716 |
568 |
366 |
48 GB |
ADA Lovelace |
|
Nvidia A40 |
10752 |
336 |
149,6 |
48 GB |
Ampére |
|
Nvidia A16 |
5120 |
160 |
72 |
64 GB |
Ampére |
Perfil dos modelos de GPU Nvidia
Cada modelo de GPU foi projetado para lidar com casos de uso específicos. Embora não seja uma lista exaustiva, as informações abaixo apresentam uma visão geral das GPUs Nvidia e quais tarefas aproveitam melhor seu desempenho.
Nvidia GH200
O Superchip Nvidia GH200 Grace Hopper combina as arquiteturas Nvidia Grace e Hopper usando Nvidia NVLink-C2C. O GH200 apresenta um design CPU+GPU, exclusivo deste modelo, para IA em escala gigante e computação de alto desempenho. O GH200 Superchip sobrecarrega a computação acelerada e a IA generativa com memória GPU HBM3 e HBM3e. A nova interface coerente de 900 gigabytes por segundo (GB/s) é 7x mais rápida que o PCIe Gen5.
A Nvidia GH200 já está disponível comercialmente. Leia a documentação do Nvidia GH200 atualmente disponível no site da Nvidia.
Núcleo Tensor Nvidia H100
Computação de alto desempenho: O H100 é adequado para treinar modelos de linguagem de trilhões de parâmetros, acelerando modelos de linguagem grandes em até 30 vezes mais do que as gerações anteriores usando a arquitetura Nvidia Hopper.
Pesquisa médica: O H100 também é útil para sequenciamento de genoma e simulações de proteínas usando seus recursos de processamento de instruções DPX e outras tarefas.
Para implementar soluções na instância Nvidia H100 Tensor Core, leia a documentação da Nvidia H100.
Nvidia A100
Aprendizagem profunda: O alto poder computacional do A100 se presta ao treinamento e inferência de modelos de aprendizado profundo. O A100 também funciona bem em tarefas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e aplicações de direção autônoma.
Simulações científicas: O A100 pode executar simulações científicas complexas, incluindo previsão do tempo e modelagem climática, bem como física e química.
Pesquisa médica: O A100 acelera tarefas relacionadas a imagens médicas, proporcionando diagnósticos mais precisos e rápidos. Esta GPU também pode auxiliar na modelagem molecular para descoberta de medicamentos.
Para implementar soluções na Nvidia A100, leia a documentação da Nvidia A100.
Nvidia L40S
IA generativa: O L40S oferece suporte ao desenvolvimento generativo de aplicativos de IA por meio de aceleração de inferência ponta a ponta, treinamento em gráficos 3D e outras tarefas. Este modelo também é adequado para implantar e dimensionar diversas cargas de trabalho.
Para aproveitar o poder da Nvidia L40S, leia a documentação da Nvidia L40S.
Nvidia A40
Análise baseada em IA: O A40 oferece o desempenho necessário para tomadas de decisão rápidas, bem como IA e aprendizado de máquina para cargas pesadas de dados.
Virtualização e computação em nuvem: O A40 permite o compartilhamento rápido de recursos, tornando este modelo ideal para tarefas como infraestrutura de desktop virtual (VDI), jogos como serviço e renderização baseada em nuvem.
Gráficos profissionais: O A40 também pode lidar com aplicações gráficas profissionais, como modelagem 3D e design auxiliado por computador (CAD). Ele permite o processamento rápido de imagens de alta resolução e renderização em tempo real.
Para implementar soluções na Nvidia A40, leia a documentação da Nvidia A40.
Nvidia A16
Transmissão multimídia: A capacidade de resposta e a baixa latência do A16 permitem interatividade em tempo real e streaming multimídia para proporcionar uma experiência de jogo suave e envolvente.
Virtualização do local de trabalho: O A16 também foi projetado para executar aplicativos virtuais (vApps) que maximizam a produtividade e o desempenho em comparação com configurações tradicionais, melhorando as implementações de trabalho remoto.
Desktops e estações de trabalho virtuais remotas: O A16 funciona de forma rápida e eficiente, permitindo a implantação de um desktop virtual ou estação de trabalho gráfica de última geração baseada em Linux ou Windows.
Codificação de vídeo: O A16 acelera tarefas de codificação de vídeo que consomem muitos recursos, como a conversão de uma variedade de formatos de vídeo, de arquivos .mp4 a .mov.
Para aproveitar o poder da Nvidia A16, leia a documentação da Nvidia A16.
À medida que GPUs novas e mais poderosas forem disponibilizadas, as empresas enfrentarão maior pressão para otimizar seus recursos de GPU. Embora sempre existam cenários em que as implantações de GPU locais façam sentido, provavelmente haverá muito mais situações em que trabalhar com um provedor de infraestrutura em nuvem que oferece acesso a uma variedade de GPUs proporcionará maior ROI.
Kevin Cochrane é diretor de marketing da Vultr.
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