Comparaison des meilleurs GPU pour serveurs

Dans le monde des GPU haute performance, les choses ont beaucoup évolué ces dernières années. Avec l’importance croissante des serveurs GPU pour les applications de calcul intensif, il est essentiel de choisir le matériel adapté à vos besoins.

Comparaison des performances des GPU pour serveurs

NVIDIA H100

Le NVIDIA H100 est actuellement le modèle le plus puissant du portefeuille de GPU de NVIDIA et s’adresse aux organisations qui ont besoin de performances de pointe. Le cœur de GPU Tensor est basé sur l’architecture Hopper, spécialement conçue pour répondre aux exigences des applications modernes dans les domaines de l’intelligence artificielle, du High Performance Computing (HPC) et des applications à forte intensité de données. Avec sa prise en charge des dernières technologies de mémoire telles que HBM3 et ses fonctions innovantes telles que le type de données FP8, le H100 porte l’efficacité et la vitesse à un niveau supérieur.

Grâce à la technologie intégrée NVLink de quatrième génération, plusieurs GPU peuvent être reliés en un cluster puissant, afin d’augmenter de manière significative la puissance de calcul. Ce GPU a été conçu pour les réseaux neuronaux de très grande taille et les tâches gourmandes en données, comme celles requises dans les modèles de langage tels que GPT et les simulations scientifiques.

Détails techniques

• Technologie de fabrication : 4 nm (TSMC)
• Puissance de calcul : jusqu’à 60 TFLOPS (FP64) et plus de 1000 TFLOPS (Tensor Cores)
• Mémoire : HBM3 avec jusqu’à 80 Go
• NVLink : permet la connexion de plusieurs GPU avec une bande passante élevée
• Particularités : prend en charge le type de données FP8 pour un entraînement plus efficace des grands modèles d’IA

Avantages et inconvénients

NVIDIA A30

Le NVIDIA A30 est un GPU polyvalent spécialement conçu pour les entreprises qui recherchent une solution à la fois robuste et rentable. Il est basé sur l’architecture Ampere, connue pour son équilibre entre performance et efficacité. L’A30 combine une solide puissance de calcul avec une consommation d’énergie relativement faible, ce qui le rend idéal pour une utilisation dans l’inférence IA, les applications HPC modérées et la virtualisation.

Détails techniques

• Technologie de fabrication : 7 nm (TSMC)
• Puissance de calcul : jusqu’à 10 TFLOPS (FP64), 165 TFLOPS (Tensor Cores)
• Mémoire : 24 Go HBM2
• NVLink : jusqu’à deux GPU peuvent être connectés

Avantages et inconvénients

Intel Gaudi 2

Spécialement conçu pour l’entraînement à l’IA, l’Intel Gaudi 2 est un processeur à 24 cœurs Tensor qui constitue une alternative sérieuse aux GPU NVIDIA. Développé par Habana Labs, une filiale d’Intel, le Gaudi 2 a été conçu pour être particulièrement efficace et puissant pour les charges de travail typiques de l’intelligence artificielle, comme les modèles de transformateurs et le Machine Learning.

Le Gaudi 2 se concentre sur l’optimisation des charges de travail d’apprentissage, en particulier pour les grands réseaux neuronaux qui nécessitent une grande bande passante de calcul et de mémoire. Son écosystème logiciel ouvert et l’intégration du RDMA (Remote Direct Memory Access) offrent des avantages en termes d’évolutivité dans des environnements multi-GPU.

Détails techniques

• Technologie de fabrication : 7 nm
• Mémoire : 96 Go HBM2e
• Particularités : support de RDMA et RoCE pour les accès directs à la mémoire entre les GPU

Avantages et inconvénients

Intel Gaudi 3

Le Intel Gaudi 3 est le prochain GPU spécifique à l’IA d’Intel et représente une évolution du GPU Gaudi 2. Avec une puissance de calcul et une technologie de mémoire améliorées, le Gaudi 3 est principalement conçu pour optimiser davantage l’efficacité et l’évolutivité des modèles d’IA.

Ce GPU offre des performances encore plus élevées pour les tâches d’apprentissage de l’IA, notamment pour les applications dans le domaine de l’IA générative, des Large Language Models et pour le traitement d’images. La technologie d’interconnexion a également été améliorée, ce qui en fait un excellent choix pour les grandes solutions en cluster.

Détails techniques

• Technologie de fabrication : 5 nm
• Puissance de calcul : jusqu’à 1,835 PFLOPS (FP8)
• Mémoire : jusqu’à 120 Go HBM2e
• Particularités : infrastructure d’interconnexion avancée

Avantages et inconvénients

Scénarios d’utilisation et recommandations

Le GPU pour serveur convenant à votre entreprise dépend entièrement de votre cas d’utilisation individuel. Avant d’investir, il est donc important d’analyser vos charges de travail et d’évaluer les besoins à long terme de vos applications.

Formation à l’IA et Deep Learning

Pour l’entraînement de grands réseaux neuronaux et en particulier de modèles de transformateurs tels que GPT, la bande passante de la mémoire, la puissance de calcul et l’évolutivité sont décisives. Le NVIDIA H100 convient ici tout autant que le CPU Intel Gaudi 3, qui obtient selon certains benchmarks des résultats jusqu’à 1,7 fois plus rapides lors de l’entraînement de LLM. Toutefois, pour les budgets plus serrés, l’Intel Gaudi 2 peut être une alternative intéressante, notamment pour des charges de travail spécifiques.

Recommandation :

• Haut de gamme : Intel Gaudi 3
• Solution économique : Intel Gaudi 2

Inférence IA

Pour l’inférence, c’est-à-dire l’utilisation de modèles entraînés, ce sont surtout l’efficacité et la consommation d’énergie qui sont importantes. Le NVIDIA A30 est ici un choix idéal pour de nombreuses applications, car il offre des performances suffisantes avec une consommation d’énergie réduite.

Recommandation :

• NVIDIA A30

High Performance Computing

Pour les calculs scientifiques et les simulations qui dépendent souvent de la performance FP64, le NVIDIA H100 est inégalé. Le NVIDIA A30 peut aussi être une option pour les petites simulations ou les charges de travail moins exigeantes.

Recommandation :

• Haut de gamme : NVIDIA H100
• Solution économique : NVIDIA A30

Big Data et analytics

Pour les applications gourmandes en données, comme les analyses en temps réel, un débit de mémoire élevé est essentiel. Dans ce domaine, le GPU NVIDIA H100 et l’Intel Gaudi 3 sont tous deux convaincants, même si le Gaudi 3 se démarque grâce à son prix inférieur.

Recommandation :

• NVIDIA H100
• Intel Gaudi 3

Edge Computing et petits clusters

Pour les applications comme l’Edge Computing, qui nécessitent une consommation d’énergie plus faible, le NVIDIA A30 est un choix approprié grâce à sa consommation d’énergie réduite et ses bonnes performances.

Recommandation :

• NVIDIA A30