Gan NVIDIA DGX dzirkstele, gan NVIDIA A100 GPU ir paredzēti augstas veiktspējas skaitļošanai, īpaši AI, datu analītikā un augstas veiktspējas skaitļošanas (HPC) vidē. Tomēr tie kalpo dažādiem mērķiem un piedāvā atšķirīgus darbības profilus.
NVIDIA A100 GPU
NVIDIA A100 GPU ir spēcīgs datu centra GPU, kas nodrošina izcilu sniegumu dziļas mācības, AI un HPC lietojumprogrammām. Tam ir trešās paaudzes tensora serdeņi, kas nodrošina līdz 312 teraflopiem dziļas mācīšanās veiktspējas, palielinoties par 20x salīdzinājumā ar iepriekšējo Volta paaudzi [1] [2]. A100 ietver arī vairāku instanču GPU (MIG) tehnoloģiju, ļaujot to sadalīt vairākos izolētos GPU gadījumos efektīvai resursu izmantošanai [1] [2]. Tas atbalsta plašu matemātikas precizitāti, ieskaitot FP16, TF32 un FP32, padarot to daudzpusīgu dažādām darba slodzēm [2] [3].
nvidia dgx dzirkstele
NVIDIA DGX dzirkstele ir personīgs AI dators, kas paredzēts datu centra līmeņa veiktspējas nodrošināšanai darbvirsmas vidē. Tā ir daļa no NVIDIA DGX sērijas, kurā ietilpst tādas sistēmas kā DGX stacija, kuras mērķis ir nodrošināt jaudīgas AI attīstības iespējas kompaktā formā [6]. Kaut arī DGX dzirksteles īpašie veiktspējas rādītāji nav sīki aprakstīti pieejamajā informācijā, tas ir paredzēts, lai izmantotu Nvidia uzlaboto GPU tehnoloģiju, lai efektīvi atbalstītu AI izstrādes un apmācības uzdevumus.
Veiktspējas salīdzinājums
- Neapstrādāta veiktspēja: A100 GPU ir optimizēts liela mēroga datu centra darbībām, piedāvājot ievērojami augstāku neapstrādātu sniegumu dziļas mācīšanās un HPC uzdevumiem, salīdzinot ar jebkuru darbvirsmas risinājumu, piemēram, DGX Spark. A100 tensora serdeņi un augsta joslas platuma atmiņa (HBM2E) ļauj efektīvāk apstrādāt masīvas datu kopas un sarežģītus AI modeļus [1] [2].
- mērogojamība un elastība: A100 ir paredzēts mērogojamībai, atbalstot vairākus GPU gadījumus, izmantojot MIG, kas ļauj dinamiski pielāgot darba slodzes prasības. Turpretī DGX dzirkstele, kaut arī jaudīga darbvirsmas sistēmai, nav paredzēta tādā pašā mērogojamības līmenī kā datu centra risinājumi.
- Jaudas patēriņš un efektivitāte: A100 darbojas ar TDP līdz 400 vatiem, un dažas konfigurācijas nodrošina mazāku enerģijas patēriņu. DGX dzirkstelim, kas ir galddatoru risinājums, iespējams, ir zemāka jaudas nospiedums, bet īpaša informācija netiek sniegta.
Rezumējot, lai gan gan DGX dzirkstele, gan A100 GPU ir jaudīgi rīki AI un HPC lietojumprogrammām, A100 ir pielāgots liela mēroga datu centra videi, koncentrējoties uz neapstrādātu veiktspēju un mērogojamību. No otras puses, DGX dzirkstele nodrošina augstas veiktspējas AI iespējas pieejamākam, darbvirsmas formas faktoram.
Atsauces:
[1] https://www.horizoniq.com/blog/nvidia-a100-specs/
.
[3.]
[4] https://www.qblocks.cloud/creators/nvidia-tesla-a100-gpu-benchmarks
[5] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/a100/pdf/nvidia-a100-dataSheet.pdf
[6.]
[7] https://lambdalabs.com/blog/nvidia-a100-gpu-deep
[8] https://www.techpowerup.com/gpu-specs/a100-pcie-40-gb.c3623
[9] https://bizon-tech.com/gpu-benchmarks/nvidia-a100-80-gb-(pcie)-vs-nvidia-rtx-4090/624vs637
[10] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/gop617/d_nvidia_a100_deep_learning_benchmark_estimates/
[11] https://www.perplexity.ai/finance/nvda