Serwery GPU NVIDIA vs AMD: jak wybrać odpowiednią platformę do swojego obciążenia

50

0

Czytaj 20 min.

Jeśli chodzi o serwery GPU, NVIDIA i AMD są dwoma wiodącymi dostawcami. Obie firmy oferują wydajne rozwiązania dla obciążeń wymagających dużej mocy obliczeniowej, w tym sztucznej inteligencji (AI), uczenia maszynowego, obliczeń naukowych i obliczeń wysokiej wydajności (HPC).

Chociaż serwery GPU są projektowane z myślą o przyspieszaniu obliczeń równoległych, platformy AMD i NVIDIA różnią się znacząco pod wieloma względami, między innymi architekturą GPU, pojemnością pamięci, ekosystemem oprogramowania, skalowalnością, wydajnością i kosztami. Te różnice bezpośrednio decydują o tym, która platforma lepiej sprawdzi się przy konkretnym obciążeniu.

Jako dostawca infrastruktury klasy korporacyjnej INTROSERV oferuje konfigurowalne dedykowane serwery GPU do obciążeń wymagających dużej mocy obliczeniowej i wysokiej wydajności, takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, renderowanie, obliczenia naukowe i HPC.

W tym artykule porównujemy serwery GPU NVIDIA i AMD, omawiamy mocne strony i ograniczenia obu platform oraz wyjaśniamy, do jakich zastosowań najlepiej się nadają. Celem nie jest wskazanie uniwersalnego zwycięzcy, lecz pokazanie, dlaczego właściwy wybór zależy od konkretnego obciążenia i wymagań infrastrukturalnych.

Krótka odpowiedź: wybierz NVIDIA, jeśli potrzebujesz dojrzałego ekosystemu CUDA, szerokiej kompatybilności i łatwego wdrożenia. Rozważ AMD, gdy głównymi ograniczeniami są pojemność pamięci GPU i całkowity koszt, a Twój stos oprogramowania można zweryfikować na ROCm z wyprzedzeniem.

Jak obciążenie determinuje wybór odpowiedniego serwera GPU

Różne rodzaje obciążeń zależą od różnych cech GPU. Niektóre wymagają więcej VRAM, inne w większym stopniu opierają się na przepustowości pamięci lub liczbie rdzeni Tensor Core:

• Aplikacje czatu: niskie opóźnienia i wysoka przepustowość pamięci;
• Przetwarzanie dokumentów: wystarczająca ilość VRAM dla długiego kontekstu i dużych partii (batch);
• Wyszukiwanie i pozyskiwanie informacji: przepustowość i pojemność pamięci dla osadzeń (embeddings) i indeksów;
• Zadania rozumowania i inferencji: przepustowość pamięci i VRAM dla długich odpowiedzi.

Ta sama zasada dotyczy obciążeń wykraczających poza sztuczną inteligencję. Serwer GPU, który świetnie sprawdza się przy trenowaniu modeli lub inferencji, nie zawsze będzie najlepszym wyborem do renderowania 3D, przetwarzania wideo, obliczeń naukowych i innych obciążeń GPU wymagających dużej mocy obliczeniowej.

Zarówno NVIDIA, jak i AMD oferują wydajne rozwiązania GPU, jednak przy wyborze serwera warto brać pod uwagę coś więcej niż samą wydajność ogólną. Inne kluczowe czynniki to:

• Zgodność z oprogramowaniem i frameworkami;
• Pojemność i parametry pamięci GPU;
• Skalowalność w konfiguracjach wielu GPU;
• Efektywność dla konkretnego typu obciążenia;
• Wymagania dotyczące infrastruktury i wdrożenia;
• Całkowity koszt rozwiązania i stosunek ceny do wydajności.

NVIDIA jest często preferowanym wyborem dla obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym dzięki dojrzałemu ekosystemowi oprogramowania, szerokiemu wsparciu popularnych frameworków i dobrej zgodności z aplikacjami AI.

Jedną z kluczowych zalet firmy jest CUDA, własnościowa platforma programistyczna NVIDIA, głęboko zintegrowana z wieloma frameworkami AI, bibliotekami i narzędziami deweloperskimi.

Wydajne procesory graficzne, takie jak NVIDIA H100 i B200, są projektowane z myślą o obciążeniach AI na dużą skalę, w tym trenowaniu modeli i innych zadaniach wymagających dużej mocy obliczeniowej.

Do dodatkowych zalet NVIDIA należą dojrzałe sterowniki, obszerna dokumentacja i dobrze rozwinięty stos oprogramowania, co zazwyczaj ułatwia wdrożenie i bieżącą eksploatację.

AMD ma przewagę w obciążeniach, w których głównym wąskim gardłem jest pojemność pamięci GPU. Akceleratory Instinct oferują więcej pamięci HBM na kartę niż wiele porównywalnych rozwiązań, dzięki czemu większe modele i zbiory danych mieszczą się w pamięci pojedynczego GPU bez rozpraszania na wiele kart. Może to uprościć i obniżyć koszt inferencji już wytrenowanych modeli, ponieważ ten sam model może wymagać mniejszej liczby GPU, co obniża koszt pojedynczego zapytania. MI300X jest dobrym przykładem takiego podejścia, ale ta sama zasada dotyczy całej rodziny Instinct.

Głównym czynnikiem ograniczającym w przypadku AMD jest zazwyczaj ekosystem oprogramowania. Platforma ROCm rozwija się szybko, jednak w niektórych przypadkach jej konfiguracja i weryfikacja zgodności mogą wymagać więcej czasu i zasobów inżynieryjnych niż w dojrzalszym środowisku CUDA.

Z tego względu wybór między NVIDIA a AMD nie powinien opierać się wyłącznie na marce. NVIDIA ma przewagę, gdy priorytetem są dojrzały ekosystem oprogramowania, szeroka kompatybilność i trenowanie modeli na dużą skalę. AMD może być atrakcyjniejsze, gdy kluczowymi ograniczeniami są pojemność pamięci GPU i całkowity koszt rozwiązania.

Nie istnieje uniwersalnie najlepsza platforma GPU. Optymalny wybór zależy od konkretnego obciążenia, niezależnie od tego, czy chodzi o trenowanie modeli AI, inferencję, przetwarzanie dokumentów, wyszukiwanie i pozyskiwanie informacji, zadania rozumowania czy renderowanie złożonych scen.

Dalej omawiamy te scenariusze bardziej szczegółowo i wyjaśniamy, które cechy serwera GPU są najważniejsze dla każdego typu obciążenia. Pozwoli to wskazać, gdzie przewagę ma NVIDIA, gdzie AMD może oferować lepszą wartość oraz dlaczego wybór serwera GPU zawsze powinien zaczynać się od analizy konkretnego zadania.

Kluczowe różnice między serwerami GPU NVIDIA i AMD

NVIDIA i AMD oferują wydajne platformy GPU do sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, obliczeń naukowych i HPC. Między nimi istnieją jednak wyraźne różnice w architekturze, wsparciu oprogramowania, wydajności, kosztach i integracji z infrastrukturą chmurową.

Architektura GPU: Hopper, Blackwell i CDNA

NVIDIA nie dzieli swoich architektur na osobne linie graficzne i obliczeniowe: jedna generacja obejmuje oba segmenty. Na Blackwell zbudowane są zarówno akceleratory do centrów danych B200 i B300, jak i profesjonalne karty RTX PRO 6000. Odróżnia je konstrukcja samego akceleratora: typ pamięci, obsługa obliczeń o niskiej precyzji oraz obecność połączenia NVLink. NVIDIA ma również linię przeznaczoną wyłącznie dla centrów danych: Hopper, na której zbudowane są H100 i H200.

AMD stosuje głównie architektury RDNA i CDNA. RDNA jest nastawiona przede wszystkim na obciążenia graficzne, natomiast CDNA została zaprojektowana specjalnie z myślą o centrach danych, AI i HPC. Akceleratory AMD Instinct bezpośrednio konkurują z serwerowymi GPU NVIDIA i są przeznaczone do wymagających zadań obliczeniowych.

Ważna uwaga: AMD i NVIDIA stosują różne podejścia architektoniczne. NVIDIA kładzie większy nacisk na efektywność obliczeniową i obciążenia o mieszanej precyzji, natomiast AMD w większym stopniu koncentruje się na dużej pojemności pamięci i równoległym przetwarzaniu danych.

Ekosystem oprogramowania: CUDA a ROCm

CUDA to własnościowa platforma NVIDIA, a ROCm to platforma open source AMD. W praktyce kluczowa różnica nie leży jednak w modelu licencjonowania, lecz w tym, ile dodatkowej pracy może być potrzebne, zanim projekt zostanie wdrożony.

PyTorch i TensorFlow oficjalnie obsługują obie platformy. Jednak duża część kodu i bibliotek w ekosystemie uczenia maszynowego jest tworzona z CUDA jako domyślnym celem, dlatego typowy projekt częściej uruchomi się na NVIDIA bez modyfikacji. ROCm udostępnia model programowania HIP, który umożliwia przenoszenie kodu CUDA, ale migracja nadal wymaga sprawdzenia zgodności konkretnych bibliotek i wersji frameworków.

Kolejna praktyczna różnica to szerokość wsparcia sprzętowego i systemowego. CUDA działa w całej gamie GPU NVIDIA, w tym w kartach konsumenckich. ROCm oficjalnie obsługuje węższy zakres akceleratorów i dystrybucji Linuksa, dlatego przed wyborem sprzętu należy uważnie sprawdzić listę zgodności.

Ciekawostka: AMD stosuje bardziej otwarte podejście, podczas gdy ekosystem CUDA firmy NVIDIA jest własnościowy. Mimo to NVIDIA utrzymuje silną pozycję wśród programistów, nie tylko dzięki sprzętowi, ale także dzięki wieloletnim inwestycjom w rozwój ekosystemu oprogramowania.

Wydajność i pamięć: H200 a MI300X

Obie platformy przyspieszają obliczenia macierzowe za pomocą dedykowanych bloków sprzętowych: NVIDIA wykorzystuje rdzenie Tensor Core, a AMD rdzenie CDNA Matrix Core. Sama obecność tego typu przyspieszenia nie jest już czynnikiem różnicującym, dlatego porównanie powinno opierać się na konkretnych wskaźnikach wydajności.

Główna różnica dotyczy pamięci. H200 SXM ma 141 GB pamięci HBM3e o przepustowości 4,8 TB/s, a MI300X oferuje 192 GB HBM3 i 5,3 TB/s. Te dodatkowe 51 GB mogą zadecydować o tym, czy model zmieści się w jednym akceleratorze, czy trzeba go podzielić między kilka GPU.

Druga różnica dotyczy wydajności w różnych typach obliczeń. W podwójnej precyzji MI300X ma deklarowane 81,7 TFLOPS, natomiast H200 SXM osiąga 34 TFLOPS w standardowym trybie FP64 i 67 TFLOPS z użyciem rdzeni Tensor Core, co oznacza, że przewaga AMD zależy od tego, który tryb jest porównywany. Przy niższej precyzji różnica jest mniejsza: 5,2 PFLOPS wobec 3 958 TFLOPS w FP8, przy czym obie wartości uwzględniają sparsity.

Należy pamiętać, że poniższa tabela podaje wartości FP16/BF16 i FP8 dla MI300X w trybie dense, a dla H200 SXM z uwzględnieniem sparsity, dlatego przed wyciągnięciem wniosków trzeba porównywać wartości jednego rodzaju.

Całkowity koszt posiadania serwera GPU

Ani NVIDIA, ani AMD nie publikują cen katalogowych akceleratorów do centrów danych. Produkty te są zazwyczaj dostarczane przez partnerów, a ostateczny koszt zależy od konfiguracji całego systemu. Dlatego bardziej sensowne jest porównywanie czynników kształtujących całkowity koszt w całym cyklu życia niż samej ceny GPU.

Pierwszym czynnikiem jest liczba GPU potrzebnych do obsługi obciążenia. Pojemność pamięci określa, ilu akceleratorów potrzeba do pomieszczenia modelu: 96 GB w RTX PRO 6000 Max-Q, 141 GB w H200 i 192 GB w MI300X. Mniej GPU może oznaczać mniej serwerów, mniej portów sieciowych i niższe koszty infrastruktury wspierającej oraz licencji na oprogramowanie.

Drugim czynnikiem jest pobór mocy, który bezpośrednio wpływa na koszty kolokacji i eksploatacji: 300 W w RTX PRO 6000 Max-Q, do 700 W w H200 i 750 W w MI300X. W perspektywie kilku lat eksploatacji różnica między 300 W a 750 W na GPU może stać się znacząca w porównaniu z początkowym kosztem sprzętu.

Trzecim czynnikiem jest czas pracy inżynierów. Jeśli projekt jest już zbudowany wokół CUDA, jego migracja na ROCm może wymagać dodatkowej weryfikacji bibliotek i wersji frameworków. Ta praca jest opłacana w godzinach inżynierskich i nie pojawia się bezpośrednio na fakturze za sprzęt.

Integracja z infrastrukturą chmurową i serwerową

NVIDIA ma silną obecność wśród dostawców chmury i infrastruktury. Jej ekosystem obejmuje narzędzia deweloperskie, kontenery, wstępnie skonfigurowane frameworki i oprogramowanie AI, które upraszczają wdrażanie GPU i zarządzanie nimi.

AMD również aktywnie zwiększa swoją obecność w środowiskach chmurowych i centrach danych, przede wszystkim dzięki linii Instinct i platformie ROCm. Podejście open source sprawia, że AMD jest coraz atrakcyjniejsze dla firm szukających alternatywy dla infrastruktury opartej na CUDA.

Wskazówka techniczna: serwer, który na początku wydaje się tańszy, może ostatecznie kosztować więcej, jeśli później okaże się, że model nie mieści się w pamięci jednego GPU i potrzebne są dwa, albo że kluczowa biblioteka jest dostępna tylko dla CUDA. Odwrotna sytuacja również jest prawdziwa: dopłata za topowy GPU nie ma sensu, jeśli obciążenie jest ograniczone przepustowością pamięci, a nie surową mocą obliczeniową.
Dlatego decyzja powinna opierać się nie na marce, lecz na czterech czynnikach: konkretnym modelu GPU, wersjach frameworka i bibliotek, obsługiwanym systemie operacyjnym oraz sposobie wdrożenia. Jeśli choć jeden z tych czynników nie zostanie zweryfikowany z wyprzedzeniem, oszczędności na sprzęcie mogą szybko zostać pochłonięte przez dodatkowe godziny pracy inżynierów.

Mocne strony NVIDIA: dojrzały ekosystem i szerokie wsparcie dla AI

Jedną z głównych zalet NVIDIA jest dojrzały ekosystem oprogramowania. CUDA jest szeroko stosowana w branży AI, dlatego wiele bibliotek, narzędzi optymalizacyjnych, materiałów szkoleniowych, kontenerów i systemów produkcyjnych od początku projektuje się z myślą o GPU NVIDIA. W rezultacie zespoły deweloperskie zazwyczaj znajdują sprawdzone instrukcje instalacji, szczegółową dokumentację i gotowe rozwiązania typowych problemów wdrożeniowych.

Platforma obsługuje główne frameworki, w tym PyTorch, TensorFlow i JAX. Integruje się też z bibliotekami wstępnie wytrenowanych modeli, narzędziami Kubernetes, systemami monitoringu i korporacyjnymi platformami AI. Stos oprogramowania NVIDIA do deep learningu łączy biblioteki CUDA, cuDNN i inne narzędzia, które pomagają aplikacjom efektywnie wykorzystywać zasoby GPU.

Do inferencji NVIDIA oferuje TensorRT, który pomaga optymalizować obsługiwane modele w celu zmniejszenia opóźnień i zwiększenia przepustowości. Kompilator i narzędzia środowiska uruchomieniowego upraszczają przejście od wytrenowanego modelu do usługi produkcyjnej. Więcej informacji znajduje się w dokumentacji TensorRT.

Dojrzałe sterowniki i biblioteki są również ważne, ponieważ czas konfiguracji bezpośrednio wpływa na koszty projektu. Zespoły inżynierów mogą spędzić całe dni na rozwiązywaniu problemów związanych z niezgodnymi sterownikami, wersjami frameworków, jądrami lub zależnościami. Szerszy ekosystem wsparcia NVIDIA pomaga ograniczyć takie trudności, zwłaszcza przy użyciu gotowych kontenerów Docker i sprawdzonych obrazów chmurowych.

W systemach z wieloma GPU dodatkową zaletą może być NVLink, technologia szybkiego połączenia między procesorami graficznymi. W obsługiwanych konfiguracjach umożliwia ona szybszą wymianę danych niż standardowe PCIe, co jest szczególnie ważne, gdy kilka GPU pracuje wspólnie nad jednym modelem. Rzeczywista korzyść z NVLink zależy jednak od generacji GPU, architektury serwera, środowiska programowego i charakterystyki obciążenia.

W praktyce przewagę NVIDIA często mierzy się nie tylko surową wydajnością GPU, ale też czasem pracy inżynierów zaoszczędzonym przy wdrożeniu, optymalizacji i bieżącej eksploatacji.

Mocne strony AMD: pojemność pamięci i wydajność Instinct

GPU AMD Instinct mogą oferować dużą ilość pamięci GPU i wysoką wydajność obliczeniową w obsługiwanych obciążeniach AI. Jest to szczególnie przydatne, gdy model, partia (batch) lub zbiór danych nie mieszczą się w GPU o mniejszej ilości VRAM. Większa pojemność pamięci może też zmniejszyć potrzebę agresywnej kwantyzacji lub skomplikowanego podziału modelu między kilka GPU.

Ekosystem oprogramowania AMD opiera się na ROCm, a HIP daje możliwość adaptacji wielu aplikacji zorientowanych na CUDA do sprzętu AMD. W obsługiwanych systemach można też wykorzystać Infinity Fabric do szybkiej wymiany danych między akceleratorami.

Jednocześnie zgodność wymaga dokładniejszej weryfikacji. Wsparcie może się różnić w zależności od konkretnego modelu GPU, wersji ROCm, systemu operacyjnego, dystrybucji Linuksa, sterowników, bibliotek, kontenerów i frameworka AI.

Co sprawdzić przed wyborem serwera GPU AMD

• konkretny model GPU i pojemność pamięci;
• wersje ROCm i HIP;
• zgodność z PyTorch, TensorFlow lub JAX;
• wymagane biblioteki i operatory;
• system operacyjny, platformę serwerową i środowisko wdrożenia.

Niektóre projekty pierwotnie tworzone pod CUDA mogą wymagać dodatkowej adaptacji, wymiany bibliotek lub testów, zanim będą efektywnie działać na ROCm. Nie czyni to AMD słabszym wyborem. Oznacza, że AMD szczególnie dobrze nadaje się do projektów, w których stos oprogramowania można zweryfikować z wyprzedzeniem, a korzyści w zakresie pojemności pamięci, wydajności lub kosztów uzasadniają dodatkowy wysiłek inżynieryjny.

Znaczenie ma także typ obciążenia. Jedno GPU może lepiej sprawdzać się przy trenowaniu modeli transformer, inne przy inferencji intensywnie wykorzystującej pamięć lub w określonych obciążeniach obliczeniowych. Dlatego ostateczna decyzja nie powinna opierać się wyłącznie na ogólnych wynikach benchmarków. Lepiej przetestować własne modele, rozmiary partii, ustawienia precyzji i scenariusze skalowania.

CUDA a ROCm: porównanie ekosystemów oprogramowania NVIDIA i AMD

Porównując CUDA i ROCm, warto uwzględnić coś więcej niż samą wydajność GPU. W wielu rzeczywistych scenariuszach decydującą rolę odgrywa ekosystem oprogramowania, zwłaszcza w firmach wdrażających rozwiązania AI w środowiskach produkcyjnych, gdzie kluczowe są zgodność, stabilność, dostępność narzędzi i łatwość wdrożenia.

CUDA: platforma NVIDIA i biblioteki CUDA-X

CUDA (Compute Unified Device Architecture) to platforma obliczeniowa NVIDIA dla obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją i HPC. Jest ściśle zintegrowana z GPU NVIDIA i zapewnia programistom dostęp do zasobów obliczeniowych za pośrednictwem interfejsów API, kompilatorów, środowisk uruchomieniowych i bibliotek.

Biblioteki te są zgrupowane w ekosystemie CUDA-X, w którym każdy komponent odpowiada za określony etap przepływu pracy. cuDNN optymalizuje operacje sieci neuronowych i wykorzystanie rdzeni Tensor Core, TensorRT przyspiesza inferencję i zmniejsza opóźnienia przy wdrażaniu wytrenowanych modeli, NCCL obsługuje wymianę danych i synchronizację między GPU w systemach wielokartowych, a RAPIDS przyspiesza obciążenia z zakresu data science i analityki.

Kolejną ważną funkcją są CUDA Graphs, które rejestrują sekwencję operacji i uruchamiają ją jako pojedynczy przepływ pracy, zmniejszając narzut związany z uruchamianiem pojedynczych kerneli.

Na poziomie platformy stos uzupełniają NVLink i NVSwitch do szybkiej komunikacji między GPU, GPUDirect Storage do bezpośredniej wymiany danych z systemami pamięci masowej oraz InfiniBand do komunikacji między węzłami.

ROCm: platforma open source AMD i HIP

ROCm (Radeon Open Compute Platform) to platforma programistyczna AMD typu open source do obliczeń na GPU i główna alternatywa dla CUDA. Jest przeznaczona do AI, HPC i obciążeń wymagających dużej mocy obliczeniowej w środowiskach Linux i obejmuje środowiska uruchomieniowe, narzędzia programistyczne, zoptymalizowane biblioteki oraz wsparcie dla frameworków uczenia maszynowego.

ROCm obsługuje PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime, OpenCL i obciążenia HPC oparte na MPI. Kluczowym elementem ekosystemu jest HIP: jego model programowania jest składniowo podobny do CUDA, a narzędzie HIPIFY pomaga przenosić istniejące aplikacje CUDA bez konieczności całkowitego przepisywania kodu.

Warstwa bibliotek ma podobne odpowiedniki funkcjonalne: MIOpen realizuje wiele tych samych zadań deep learningu co cuDNN, RCCL zapewnia funkcjonalność porównywalną z NCCL, a rocBLAS obsługuje operacje algebry liniowej. Zgodność z bibliotekami firm trzecich należy jednak nadal weryfikować osobno dla konkretnej używanej wersji ROCm.

GPU i typowe obciążenia: które GPU pasuje do Twojego zastosowania

NVIDIA czy AMD: który serwer GPU pasuje do Twojego obciążenia?

Nie ma uniwersalnego zwycięzcy. Najlepszy wybór zależy od obciążenia, stosu oprogramowania i wymagań infrastrukturalnych.

NVIDIA jest często lepszym wyborem, gdy priorytetami są:

• Zgodność z CUDA;
• Dojrzały ekosystem AI;
• Łatwiejsze wdrożenie;
• Szeroki wybór gotowych do użycia narzędzi i bibliotek;
• Silna optymalizacja pod deep learning.

AMD może być atrakcyjniejszą opcją, gdy priorytetami są:

• Wysoka przepustowość pamięci GPU;
• Duża pojemność VRAM;
• Podejście open source;
• Korzystny stosunek ceny do wydajności.

Ostatecznie decyzja nie powinna opierać się wyłącznie na nazwie marki. Należy uwzględnić konkretny model GPU, stos oprogramowania, typ obciążenia, wymagania dotyczące pamięci, środowisko wdrożenia i całkowity koszt infrastruktury.

Gotowy na wybór konfiguracji? Poznaj dedykowane serwery GPU INTROSERV i dopasuj platformę do swojego obciążenia.

Korporacyjna infrastruktura GPU od INTROSERV

Obciążenia AI rzadko zależą wyłącznie od GPU. Trenowanie modeli wymaga pamięci masowej na zbiory danych i punkty kontrolne (checkpoints), a inferencja online zależy od niskich opóźnień między aplikacją a akceleratorem. Pomiędzy tymi komponentami często znajdują się bazy danych, kolejki i systemy pamięci masowej. GPU może pozostawać bezczynne, jeśli dane nie docierają do niego dostatecznie szybko, dlatego infrastrukturę należy projektować jako kompletny system, a nie pojedynczy komponent sprzętowy. INTROSERV zapewnia wszystkie podstawowe komponenty potrzebne do zbudowania takiego środowiska.

Serwery dedykowane z GPU

Dedykowane serwery GPU mogą być używane do trenowania modeli, inferencji, renderowania i obliczeń naukowych. Konfigurację dobiera się do obciążenia: pojemność pamięci GPU określa, czy model zmieści się w jednym akceleratorze, a typ i przepustowość pamięci wpływają na wydajność w obciążeniach, w których głównym wąskim gardłem jest przemieszczanie danych, a nie czysta moc obliczeniowa.

Infrastruktura wokół GPU

Dostępne są serwery z pamięcią NVMe i dużą pojemnością dysków na zbiory danych, punkty kontrolne i artefakty trenowania. Bazy danych na metadane eksperymentów i indeksy wektorowe można wdrażać w konfiguracjach zoptymalizowanych pod wydajność operacji wejścia-wyjścia i z dużą ilością pamięci RAM. Potoki przetwarzania wstępnego, etykietowania i pobierania danych często w większym stopniu zależą od CPU i pamięci systemowej niż od zasobów GPU, dlatego do takich zadań można używać standardowych serwerów dedykowanych przy znacznie niższych kosztach.

Sieć i lokalizacje w Europie

Komponenty infrastruktury można wdrażać w tym samym centrum danych i łączyć siecią prywatną, co pomaga ograniczyć opóźnienia między systemami. Dostępne są lokalizacje w Niemczech, Holandii, Francji, Wielkiej Brytanii i Polsce, co pozwala klientom wybrać region zgodnie z wymaganiami dotyczącymi rezydencji danych i bliskością użytkowników końcowych.

W razie pytań nasz zespół wsparcia dostępny 24/7 zawsze chętnie pomoże. Skontaktuj się z nami w dowolnym momencie, aby uzyskać pomoc w planowaniu infrastruktury GPU lub konfiguracji serwerów.