مقایسه‌ای از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA

اگر توسعه‌دهنده، محقق یا علاقه‌مندی هستید که با هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) یا یادگیری عمیق (DL) کار می‌کنید، می‌دانید که داشتن یک واحد پردازش گرافیکی (GPU) قدرتمند و قابل اعتماد برای رسیدگی به محاسبات پیچیده مورد نیاز این برنامه ها چقدر مهم است. انویدیا یکی از تولیدکنندگان پیشرو پردازنده‌های گرافیکی است و به طور مداوم در حال نوآوری و بهبود محصولات خود برای پاسخگویی به نیازهای روزافزون جامعه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بوده است.  ما چهار مورد از پیشرفته‌ترین پردازنده‌های گرافیکی انویدیا را با هم مقایسه می‌کنیم: A100، L40s، H100 و H200 GH. ما مشخصات، ویژگی‌ها و عملکرد کلیدی هر GPU را بررسی می‌کنیم و خواهیم دید که چگونه آن‌ها در معیارهای مختلف در مقابل یکدیگر قرار می‌گیرند.

مروری بر طیف پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA

انویدیا چندین پردازنده گرافیکی سطح بالا را تولید می کند که برای چندین بار کاری، مانند بازی و بارهای کاری پیشرفته AI/ML مناسب هستند. این بخش مروری کوتاه بر مقایسه A100، L40s، H100 و H200 GH دارد.

NVIDIA A100 Tensor Core GPU :پردازنده گرافیکی A100 که با معماری Ampere معرفی شد، یک GPU همه کاره است که برای طیف وسیعی از برنامه های مرکز داده طراحی شده است.

NVIDIA L40S GPU : پردازنده گرافیکی L40s که بخشی از معماری Ada Lovelace است برای ارتقای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین طراحی شده است.

NVIDIA H100 Tensor Core GPU: پردازنده گرافیکی H100 با معماری Hopper، مرزهای عملکرد GPU را جابجا می کند و برنامه های کاربردی AI و ML را هدف قرار می دهد.

NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip: این پردازنده گرافیکی آمده است که پیشرفته ترین پردازنده گرافیکی NVIDIA در حال حاضر باشد و پیشرفت های قابل توجهی در تعداد هسته، حافظه و پهنای باند داشته باشد.

در اینجا جدول خلاصه ای از ویژگی های اصلی هر GPU آورده شده است:

این تفاوت ها چه معنایی برای کاربران دارد؟ بیایید به آن نگاه کنیم:

هسته های CUDA و هسته های Tensor

هسته های CUDA پردازنده های همه منظوره ای هستند که وظایف محاسباتی استاندارد را انجام می دهند، در حالی که هسته های Tensor برای سرعت بخشیدن به یادگیری ماشین و بارهای کاری هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. هرچه در یک GPU تعداد این هسته ها بیشتر باشد، محاسبات موازی بیشتری می تواند به طور همزمان انجام شود  که برای برنامه های کاربردی AI و ML بسیار مهم است. تعداد هسته‌های CUDA و Tensor بالاتر در NVIDIA H100، H200 و تا حدی، GPUهای L40 امکان پردازش موازی سریع‌تر را در مقایسه با A100 فراهم می‌کنند. این بدان معناست که مدل‌های بعدی در برنامه‌هایی که می‌توانند از موازی‌سازی افزایش یافته استفاده کنند، مانند آموزش مدل‌های زبان بزرگ، اجرای شبیه‌سازی‌های پیچیده و پردازش مجموعه‌های داده عظیم، به عملکرد برتر دست می‌یابند.

نوع و اندازه حافظه

نوع، اندازه و سرعت حافظه یک GPU تعیین می کند که چه برنامه هایی می تواند به طور مطلوب پشتیبانی شود. گزینه های بزرگتر و سریعتر مانند HBM امکان مجموعه داده های بزرگتر و به حداقل رساندن تنگناها را فراهم می کند. حافظه 40 تا 80 گیگابایتی HBM2e A100 برای بسیاری از برنامه‌ها کافی است، اما 141 گیگابایت حافظه HBM3 H200 بزرگترین و سریع‌ترین حافظه را ارائه می‌کند که برای برنامه‌های فشرده داده مانند شبیه‌سازی‌های مقیاس بزرگ یا یادگیری عمیق با مجموعه داده‌های عظیم بسیار مهم است. L40s دارای حافظه GDDR6 با ECC است که ممکن است به سرعت حافظه HBM نباشد اما همچنان فضای ذخیره سازی قابل توجهی برای داده ها فراهم می کند. H100 از نظر اندازه حافظه با A100 مطابقت دارد و همچنین از HBM2e استفاده می‌کند که دسترسی به داده‌های پرسرعت را فراهم می‌کند و برای کارهای با داده‌های کلان مفید است. در حالی که حافظه A100 برای بسیاری از کارها مناسب است، افزایش ظرفیت حافظه H100 و به خصوص H200 برای بارهای کاری فشرده که محدودیت های GPU های فعلی را از بین می برد، مناسب تر است.

پهنای باند حافظه

انتقال موثر داده ها بین حافظه و هسته پردازنده بسیار مهم است. پهنای باند حافظه 2039 گیگابایت بر ثانیه A100 از انتقال داده کارآمد برای برنامه های مختلف اطمینان می‌دهد، اما بالاترین پهنای باند H200 با حدود 4500 گیگابایت بر ثانیه نشان می دهد که می تواند به آسانی از عهده کارهای فشرده بر داده، کاهش تنگناهای احتمالی و بهبود عملکرد کلی برآید. L40s با کمترین پهنای باند در حدود 846 گیگابایت بر ثانیه نشان می دهد که احتمالاً گلوگاه های انتقال داده را کمتر از سایر GPU ها کاهش می دهد. پهنای باند بالای حافظه H200 و H100 ، آنها را زمانی که نیاز به جابجایی سریع حجم عظیمی از داده‌ها وجود دارد به‌ویژه برای کارهایی که ممکن است گلوگاه‌های انتقال داده رخ دهد، مانند مدل‌های عظیم Al بالاتر از پردازنده‌های گرافیکی دیگر قرار می‌دهد.

پشتیبانی Sparity

پشتیبانی Sparity مقادیر صفر را در مدل‌های پراکنده هوش مصنوعی نادیده می‌گیرد و عملکرد را برای بارهای کاری خاص دو برابر می‌کند. A100 و L40s از Sparity پشتیبانی می‌کنند، اما به اندازه معماری جدیدتر Gracehopper مانند H100 و H200 در انجام وظایف هوش مصنوعی شامل داده‌های پراکنده کارآمد نیستند. H100 و H200 در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی که شامل داده‌های پراکنده می‌شوند، کارآمدترین دستگاه‌ها هستند و عملاً کارایی را برای برخی وظایف هوش مصنوعی و ML دو برابر می‌کنند. معماری Hopper که H100 و H200 را شامل می‌شود، کارآمدترین مدیریت Sparity را ارائه می‌دهد و به این GPUهای جدیدتر اجازه می‌دهد در پردازش بارهای کاری شامل مدل‌های هوش مصنوعی برتری داشته باشند.

قابلیت MIG

قابلیت‌های MIG انعطاف‌پذیری بار کاری را هنگام انجام چندین کار همزمان فراهم می‌کند. قابلیت MIG پردازنده گرافیکی A100 امکان مدیریت بار کاری انعطاف‌پذیر را فراهم می‌کند، اما قابلیت‌های MIG پردازنده‌های گرافیکی H100 و H200 تخصیص منابع و تطبیق‌پذیری بهتری را در اجرای چندین بار کاری مختلف به طور همزمان فراهم می‌کنند. L40s قابلیت MIG را ندارد که می تواند تطبیق پذیری آن را در مقایسه با همتایانش محدود کند.

معیار عملکرد

بیایید به بررسی معیارهای عملکرد پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA بپردازیم تا درک واضح‌تری از عملکرد آنها در سناریوهای دنیای واقعی ارائه کنیم.

NVIDIA A100: پردازنده گرافیکی A100 به طور گسترده مورد آزمایش قرار گرفته است و به دلیل عملکرد قابل توجه خود در وظایف هوش مصنوعی و یادگیری عمیق شناخته شده است. به عنوان مثال، در آموزش مدل زبان، A100 تقریباً 1.95 برابر تا 2.5 برابر سریعتر از V100 در هنگام استفاده از FP16 Tensor Cores است. همچنین در OctaneBench امتیاز 446 را به دست آورد و عنوان سریع ترین پردازنده گرافیکی در زمان بنچمارک را به خود اختصاص داد.

NVIDIA L40s: گزارش شده است که L40s عملکردی در سطح A100 برای هوش مصنوعی در انواع تمرینات و بارهای کاری استنتاج موجود در معیار MLPerf ارائه می دهد. با این حال، تنها با 48 گیگابایت VRAM، در مقایسه با A100 که دارای 80 گیگابایت VRAM است، در هنگام اجرای مدل‌های زبان بزرگ با پارامترهای بسیار بالا عملکرد ضعیفی دارد. همچنین با عملکرد 26 درصدی بهتر در Geekbench – OpenCL نسبت به نسخه قبلی خود، نویدبخش است.

NVIDIA H100: سری H100، به ویژه H100 NVL، جهش قابل توجهی در قدرت محاسباتی، به ویژه در متریک های FP64 و FP32 نشان می دهد. این پردازنده گرافیکی برای مدل های زبان بزرگ (LLM) بهینه شده است و در مواردی خاص از A100 پیشی می گیرد و تا 30 برابر عملکرد استنتاج بهتری ارائه می دهد. همچنین با بهینه‌سازی نرم‌افزار در معیارهای MLPerf 3.0 تا 54 درصد بهبودهایی را نشان داده است.

NVIDIA H200: داده‌های اولیه نشان می‌دهد که H200 با قابلیت‌های حافظه بزرگ‌تر و سریع‌تر، بارهای کاری هوش مصنوعی مولد و محاسبات با عملکرد بالا (HPC) را افزایش می‌دهد. انتظار می رود این استنتاج 1.9 برابر سریعتر برای Llama2 70B و 1.6 برابر سریعتر برای GPT-3 175B در مقایسه با H100 ارائه دهد. علاوه بر این، پیش‌بینی می‌شود که تا 110 برابر عملکرد سریع‌تری در برخی از برنامه‌های HPC ارائه دهد.

کدام GPU برای شما مناسب است؟

بهترین GPU برای شما به موارد استفاده خاص، ترجیحات و بودجه شما بستگی دارد. در اینجا چند دستورالعمل کلی وجود دارد که ممکن است به شما در تصمیم گیری کمک کند:

GPU قابل اعتماد و همه کاره برای طیف گسترده ای از بارهای کاری (محاسبات علمی، AI/ML):  A100
برنامه های گرافیکی و انیمیشن، AI/ML با افزایش عملکرد، گرافیک واقعی و انیمیشن:  L40s
پردازنده گرافیکی پیشرفته و با کارایی بالا برای برنامه های کاربردی AI/ML (درک زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر، سیستم های توصیه کننده، مدل سازی مولد):  H100
پردازنده گرافیکی نوآورانه برای پیشرفته ترین و چالش برانگیزترین برنامه های AI/ML، فراتر از قابلیت های H200 :  H100