50
AMD in NVIDIA sta vodilni akterji na trgu grafičnih procesnih enot. V segmentu strežnikov z grafičnimi procesnimi enotami obe podjetji ponujata zmogljive rešitve za računsko intenzivne delovne obremenitve, vključno z umetno inteligenco, strojnim učenjem, znanstvenim računalništvom in visokozmogljivim računalništvom
Čeprav so strežniki z grafičnimi procesorji zasnovani za pospeševanje vzporednega računanja, se platforme podjetij AMD in NVIDIA znatno razlikujejo na več področjih, vključno z arhitekturo grafičnih procesorjev, zmogljivostjo pomnilnika, programskim ekosistemom, skalabilnostjo, zmogljivostjo in stroški. Te razlike neposredno vplivajo na to, katera platforma je bolj primerna za določeno delovno obremenitev.
Kot ponudnik infrastrukture za podjetja INTROSERV ponuja prilagodljive namenske strežnike z grafičnimi procesorji za računsko intenzivne in visoko zmogljive delovne obremenitve, kot so umetna inteligenca, strojno učenje, renderiranje, znanstveno računanje in HPC.
V tem članku bomo primerjali strežnike z grafičnimi procesorji NVIDIA in AMD, preučili prednosti in omejitve vsake platforme ter pojasnili, za katere primere uporabe so najbolj primerni. Cilj ni določiti splošnega zmagovalca, ampak pokazati, zakaj je prava izbira odvisna od konkretne delovne obremenitve in zahtev infrastrukture.
Strežniki z grafičnimi procesorji NVIDIA in AMD
Različne vrste delovnih obremenitev so odvisne od različnih značilnosti grafičnih procesorjev – nekatere zahtevajo več VRAM-a, druge pa so bolj odvisne od pasovne širine pomnilnika ali števila tenzorskih jeder:
- Aplikacije za klepet
- Obdelava dokumentov
- Iskanje in pridobivanje informacij
- Naloge sklepanja in inferenca
Enako načelo velja tudi za delovne obremenitve zunaj področja umetne inteligence. GPU-strežnik, ki dobro deluje pri usposabljanju modelov ali sklepanju , morda ni vedno najboljša izbira za 3D-rendering, obdelavo videa, znanstveno računalništvo in druge računsko intenzivne delovne obremenitve GPU-jev.
Tako NVIDIA kot AMD ponujata zmogljive rešitve z grafičnimi procesorji, vendar je pri izbiri strežnika pomembno upoštevati več kot le splošno zmogljivost. Drugi ključni dejavniki vključujejo:
- združljivost s programsko opremo in okvirji;
- zmogljivost in specifikacije pomnilnika GPU;
- skalabilnost v konfiguracijah z več grafičnimi procesorji;
- učinkovitost za določeno vrsto delovne obremenitve;
- zahteve glede infrastrukture in uvajanja;
- skupni stroški rešitve in razmerje med ceno in zmogljivostjo.
NVIDIA je pogosto prva izbira za delovne obremenitve na področju umetne inteligence in strojnega učenja, zahvaljujoč svojemu zrelemu programskemu ekosistemu, široki podpori priljubljenih okvirov ter odlični združljivosti z aplikacijami za umetno inteligenco.
Ena od ključnih prednosti podjetja je CUDA, lastna programska platforma podjetja NVIDIA, ki je tesno integrirana v številne okvire AI, knjižnice in razvojna orodja.
Visoko zmogljivi grafični procesorji, kot sta NVIDIA H100 in B200, so zasnovani za obsežne obremenitve umetne inteligence, vključno z usposabljanjem modelov in drugimi računsko intenzivnimi nalogami.
Dodatne prednosti podjetja NVIDIA vključujejo zrele gonilnike, obsežno dokumentacijo in dobro razvit programski paket, kar na splošno olajša uvajanje in tekoče delovanje.
AMD ima prednost pri delovnih obremenitvah, kjer je zmogljivost pomnilnika grafičnega procesorja glavno ozko grlo. Pospeševalniki Instinct ponujajo več pomnilnika HBM na kartico kot številne primerljive rešitve, kar omogoča, da se večji modeli in nizi podatkov zmestijo v pomnilnik enega samega grafičnega procesorja, ne da bi jih bilo treba razporediti na več kartic. To lahko poenostavi in zmanjša stroške sklepanja za že usposobljene modele, saj isti model morda zahteva manj grafičnih procesorjev, kar zniža strošek na zahtevo. MI300X je dober primer tega pristopa, vendar isto načelo velja za celotno ponudbo Instinct.
Glavni omejevalni dejavnik za AMD je običajno programski ekosistem. Platforma ROCm se hitro razvija, vendar v nekaterih primerih njena namestitev in preverjanje združljivosti zahtevata več časa in inženirskih virov v primerjavi z zrelejšim okoljem CUDA.
Zato izbira med NVIDIA in AMD ne sme temeljiti zgolj na blagovni znamki. NVIDIA ima prednost, kadar so glavne prednostne naloge zrelo programsko okolje, široka združljivost in usposabljanje modelov v velikem obsegu. AMD je lahko privlačnejša izbira, kadar sta ključna omejitve zmogljivost pomnilnika grafičnega procesorja in skupni stroški rešitve.
Ni univerzalno najboljše platforme GPU. Optimalna izbira je odvisna od konkretne delovne obremenitve, ne glede na to, ali gre za usposabljanje modelov umetne inteligence, sklepanje, obdelavo dokumentov, iskanje in pridobivanje informacij, naloge razmišljanja ali upodabljanje zapletenih prizorov.
V nadaljevanju bomo te scenarije podrobneje preučili in pojasnili, katere lastnosti strežnika z grafičnim procesorjem so najpomembnejše za vsako vrsto delovne obremenitve. To bo pomagalo pojasniti, kje ima NVIDIA prednost, kje lahko AMD ponudi boljšo vrednost in zakaj se mora izbira strežnika z grafičnim procesorjem vedno začeti z analizo konkretne naloge.
Pomembno opozorilo: AMD in NVIDIA uporabljata različne arhitekturne pristope. NVIDIA daje večji poudarek na računski učinkovitosti in delovnih obremenitvah z mešano natančnostjo, medtem ko se AMD bolj osredotoča na veliko zmogljivost pomnilnika in vzporedno obdelavo podatkov.
Programski ekosistem
CUDA je lastniška platforma podjetja NVIDIA, medtem ko je ROCm odprtokodna platforma podjetja AMD. V praksi pa ključna razlika ni v modelu licenciranja, temveč v tem, koliko dodatnega dela je morda potrebno, preden se projekt lahko uvede v uporabo.
PyTorch in TensorFlow uradno podpirata obe platformi. Vendar je velika večina kode in številne knjižnice v ekosistemu strojnega učenja razvita s CUDA kot privzetim ciljem, zato je verjetneje, da bo tipični projekt brez sprememb deloval na NVIDIA. ROCm ponuja programski model HIP, ki omogoča prenos kode CUDA, vendar migracija še vedno zahteva preverjanje združljivosti posameznih knjižnic in različic okvirjev.
Druga praktična razlika je obseg podpore strojne opreme in sistemov. CUDA deluje na celotni ponudbi grafičnih procesorjev NVIDIA, vključno s potrošniškimi grafičnimi procesorji. ROCm uradno podpira bolj omejen nabor pospeševalnikov in distribucij Linuxa, zato je treba pred izbiro strojne opreme skrbno preveriti seznam združljivosti.
Zanimiva točka: AMD ima bolj odprt pristop, medtem ko je ekosistem CUDA podjetja NVIDIA lastniški. Kljub temu NVIDIA še naprej ohranja močan položaj med razvijalci – ne le zaradi svoje strojne opreme, ampak tudi zahvaljujoč dolgoletnim vlaganjem v razvoj svojega programskega ekosistema.
Zmogljivost
Obe platformi pospešujeta matrične izračune z uporabo namenskih strojne opreme: NVIDIA uporablja Tensor Cores, AMD pa CDNA Matrix Cores. Sama prisotnost te vrste pospeševanja ni več pomemben razlikovalni dejavnik, zato se mora primerjava osredotočiti na konkretne kazalnike zmogljivosti.
Glavna razlika je v pomnilniku. H200 SXM ima 141 GB pomnilnika HBM3e in pasovno širino pomnilnika 4,8 TB/s, medtem ko MI300X ponuja 192 GB pomnilnika HBM3 in 5,3 TB/s. Tih dodatnih 51 GB lahko odloča, ali se model zmesti na en sam pospeševalnik ali ga je treba razdeliti na več grafičnih procesorjev.
Druga razlika je v zmogljivosti pri različnih vrstah računalniških operacij. Pri dvojni natančnosti je MI300X ocenjen na 81,7 TFLOPS, medtem ko H200 SXM zagotavlja 34 TFLOPS v standardnem načinu FP64 in 67 TFLOPS ob uporabi Tensor Cores, kar pomeni, da je prednost AMD odvisna od tega, kateri način se primerja. Pri nižji natančnosti je razlika manjša: 5,2 PFLOPS proti 3.958 TFLOPS v načinu FP8, pri čemer obe vrednosti upoštevata redkost podatkov.
Stroški
Niti NVIDIA niti AMD ne objavljata cenikov za pospeševalnike za podatkovna središča. Ti izdelki se običajno dobavljajo prek partnerjev, končna cena pa je odvisna od konfiguracije celotnega sistema. Zaradi tega je smiselneje primerjati dejavnike, ki vplivajo na skupne stroške skozi celoten življenjski cikel, kot pa samo ceno grafičnega procesorja.
Prvi dejavnik je število grafičnih procesorjev, potrebnih za delovno obremenitev. Zmogljivost pomnilnika določa, koliko pospeševalnikov je potrebnih za model: 96 GB pri RTX PRO 6000 Max-Q, 141 GB pri H200 in 192 GB pri MI300X. Manj grafičnih procesorjev lahko pomeni manj strežnikov, manj omrežnih vrat ter nižje stroške za podporno infrastrukturo in programske licence.
Drugi dejavnik je poraba energije, ki neposredno vpliva na stroške kolokacije in obratovanja: 300 W za RTX PRO 6000 Max-Q, do 700 W za H200 in 750 W za MI300X. V nekaj letih delovanja lahko razlika med 300 W in 750 W na grafično kartico postane znatna v primerjavi z začetnimi stroški strojne opreme.
Tretji dejavnik je čas, potreben za razvoj. Če je projekt že zasnovan na CUDA, lahko njegova migracija na ROCm zahteva dodatno preverjanje knjižnic in različic okvirja. To delo se plača v razvojnih urah, namesto da bi se neposredno pojavilo na računu za strojno opremo.
Integracija z oblačno in strežniško infrastrukturo
NVIDIA ima močno prisotnost med ponudniki oblačnih storitev in infrastrukture. Njen ekosistem vključuje razvojna orodja, kontejnerje, vnaprej konfigurirane okvire in programsko opremo za umetno inteligenco, ki poenostavljajo uvajanje in upravljanje grafičnih procesorjev.
Tudi AMD aktivno širi svojo prisotnost v oblačnih okoljih in podatkovnih centrih, predvsem prek svoje produktne linije Instinct in platforme ROCm. Njegov odprtokodni pristop naredi AMD vse bolj privlačen za podjetja, ki iščejo alternativo infrastrukturi, temelječi na CUDA.
Tehnični nasvet
Strežnik, ki se na prvi pogled zdi cenejši, lahko na koncu stane več, če kasneje ugotovite, da model ne zmesti v pomnilnik enega samega grafičnega procesorja in zahteva dva ali da je ključna knjižnica na voljo le za CUDA. Velja tudi nasprotno: plačevanje višje cene za vrhunski grafični procesor nima smisla, če je delovna obremenitev omejena s pasovno širino pomnilnika in ne s surovo računsko zmogljivostjo.
Zato se odločitev ne sme temeljiti na blagovni znamki, temveč na štirih dejavnikih: konkretnem modelu grafičnega procesorja, različicah okvira in knjižnic, podprtem operacijskem sistemu ter načinu uvajanja. Če niti eden od teh dejavnikov ni vnaprej preverjen, lahko prihranke pri stroški strojne opreme hitro izničijo dodatne inženirske ure.
NVIDIA je vodilna v zrelosti programskega ekosistema in široki podpori umetne inteligence
Ena od glavnih prednosti podjetja NVIDIA je njegov zrel programski ekosistem. CUDA se v industriji umetne inteligence široko uporablja, zato so številne knjižnice, orodja za optimizacijo, viri za usposabljanje, kontejnerji in proizvodni sistemi že od samega začetka zasnovani z mislijo na grafične procesorje NVIDIA. Zato razvojne ekipe običajno najdejo preverjene navodila za namestitev, podrobno dokumentacijo in pripravljene rešitve za pogoste težave pri uvajanju.
Platforma podpira glavne okvire, vključno s PyTorch, TensorFlow in JAX. Povezuje se tudi s knjižnicami vnaprej usposobljenih modelov, orodji Kubernetes, sistemi za spremljanje in podjetniškimi platformami za umetno inteligenco. NVIDIIN sklop programske opreme za globoko učenje združuje knjižnice CUDA, cuDNN in druga orodja, ki aplikacijam pomagajo učinkovito izkoriščati vire grafičnih procesorjev.
Za sklepanje NVIDIA ponuja TensorRT, ki pomaga optimizirati podprte modele za zmanjšanje zakasnitve in povečanje prepustnosti. Njegov prevajalnik in orodja za izvajanje poenostavljajo prehod od usposobljenega modela k produkcijski storitvi. Več informacij je na voljo v dokumentaciji TensorRT.
Zreli gonilniki in knjižnice so prav tako pomembni, saj čas nastavitve neposredno vpliva na stroške projekta. Inženirske ekipe lahko porabijo več dni za reševanje težav, povezanih z nezdružljivimi gonilniki, različicami okvirjev, jedri ali odvisnostmi. Širši ekosistem podpore podjetja NVIDIA pomaga zmanjšati te izzive, zlasti pri uporabi vnaprej pripravljenih Dockerjevih kontejnerjev in preverjenih oblačnih slik.
V sistemih z več grafičnimi procesorji (GPU) je lahko dodatna prednost tudi NVLink, tehnologija visokohitrostne povezave med grafičnimi procesorji. V podprtih konfiguracijah omogoča hitrejšo izmenjavo podatkov kot standardni PCIe, kar je še posebej pomembno, ko več grafičnih procesorjev sodeluje pri istem modelu. Vendar pa dejanska korist NVLinka odvisna od generacije grafičnih procesorjev, arhitekture strežnika, programskega okolja in značilnosti delovne obremenitve.
V praksi se prednost podjetja NVIDIA pogosto meri ne le z surovo zmogljivostjo grafičnih procesorjev, temveč tudi s časom, prihranjenim pri uvajanju, optimizaciji in tekočem delovanju.
AMD ponuja močne zmogljivosti strojne opreme, vendar lahko programski paket zahteva več truda
Grafične kartice AMD Instinct lahko zagotovijo velike količine grafičnega pomnilnika in visoko računsko zmogljivost za podprte delovne obremenitve umetne inteligence. To je še posebej koristno, kadar model, serija ali nabor podatkov ne ustreza grafični kartici z manj VRAM-a. Večja zmogljivost pomnilnika lahko zmanjša tudi potrebo po agresivni kvantizaciji ali zapletenem razdeljevanju modelov med več grafičnimi karticami.
Programski ekosistem podjetja AMD je zgrajen okoli ROCm, medtem ko HIP omogoča prilagajanje številnih aplikacij, usmerjenih v CUDA, strojnini podjetja AMD. V podprtih sistemih se lahko Infinity Fabric uporablja tudi za visokohitrostno izmenjavo podatkov med pospeševalniki.
Hkrati pa združljivost zahteva natančnejše preverjanje. Podpora se lahko razlikuje glede na posamezen model grafičnega procesorja, različico ROCm, operacijski sistem, distribucijo Linuxa, gonilnike, knjižnice, kontejnerje in okvir za umetno inteligenco.
Pred izbiro strežnika z grafičnimi procesorji AMD je pomembno preveriti:
-
konkretni model grafičnega procesorja in zmogljivost pomnilnika;
-
različice ROCm in HIP;
-
združljivost s PyTorch, TensorFlow ali JAX;
-
potrebne knjižnice in operaterje;
-
operacijski sistem, strežniško platformo in okolje za uvajanje.
Nekateri projekti, ki so bili prvotno razviti za CUDA, morda zahtevajo dodatno prilagajanje, zamenjavo knjižnic ali testiranje, preden lahko učinkovito delujejo na ROCm. To ne pomeni, da je AMD slabša izbira. Pomeni, da je AMD še posebej primeren za projekte, pri katerih je mogoče programski sklop vnaprej preveriti in kjer prednosti v zmogljivosti pomnilnika, zmogljivosti ali stroških upravičujejo dodatni inženirski napor.
Pomemben je tudi tip delovne obremenitve. En grafični procesor (GPU) lahko deluje bolje pri usposabljanju modelov transformatorjev, medtem ko je drug morda učinkovitejši za sklepanje, ki zahteva veliko pomnilnika, ali za specifične računske obremenitve. Zaradi tega končna odločitev ne sme temeljiti izključno na splošnih rezultatih primerjalnih testov. Bolje je preizkusiti lastne modele, velikosti serij, nastavitve natančnosti in scenarije skaliranja.
NVIDIA CUDA proti AMD ROCm: primerjava ekosistemov grafičnih procesorjev
Pri primerjavi CUDA in ROCm je pomembno upoštevati več kot le zmogljivost grafičnih procesorjev. V mnogih realnih scenarijih ima ekosistem programske opreme odločilno vlogo, zlasti za podjetja, ki uvajajo rešitve umetne inteligence v proizvodna okolja, kjer so združljivost, stabilnost, razpoložljivost orodij in enostavnost uvajanja ključnega pomena.
CUDA (Compute Unified Device Architecture)
CUDA je NVIDIINA računalniška platforma za umetno inteligenco in HPC-obremenitve. Je tesno integrirana z grafičnimi procesorji NVIDIA in razvijalcem omogoča dostop do računalniških virov prek API-jev, prevajalnikov, izvedbenih okolij in knjižnic.
Te knjižnice so združene v ekosistemu CUDA-X, pri čemer vsaka komponenta obravnava določeno fazo delovnega toka. cuDNN optimizira operacije nevronskih mrež in uporabo Tensor Core, TensorRT pospešuje sklepanje in zmanjšuje zakasnitev pri uvajanju usposobljenih modelov, NCCL skrbi za izmenjavo podatkov in sinhronizacijo med grafičnimi procesorji v sistemih z več grafičnimi procesorji, RAPIDS pa pospešuje delovne obremenitve na področju znanosti o podatkih in analitike.
Druga pomembna funkcija so CUDA Graphs, ki zajamejo zaporedje operacij in jih sprožijo kot enoten delovni tok, s čimer zmanjšajo obremenitev, povezano s sprožanjem posameznih jedr.
Na ravni platforme sklop dopolnjujejo NVLink in NVSwitch za visokohitrostno komunikacijo med grafičnimi procesorji, GPUDirect Storage za neposredno izmenjavo podatkov s sistemi za shranjevanje ter InfiniBand za komunikacijo med vozlišči.
ROCm (Radeon Open Compute Platform)
ROCm je AMD-jeva odprtokodna programska platforma za računalništvo na grafičnih procesorjih in glavna alternativa CUDA-ju. Zasnovana je za umetno inteligenco, visoko zmogljivo računalništvo (HPC) ter računsko intenzivne delovne obremenitve v okoljih Linux in vključuje izvedbene okolje, programerska orodja, optimizirane knjižnice ter podporo za okvire strojnega učenja.
ROCm podpira delovne obremenitve HPC, ki temeljijo na PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime, OpenCL in MPI. Ključni sestavni del ekosistema je HIP: njegov programski model je sintaktično podoben CUDA, medtem ko orodje HIPIFY pomaga pri prenosu obstoječih CUDA aplikacij, ne da bi bilo potrebno popolno predelovanje kode.
Sloj knjižnic sledi podobnemu funkcionalnemu preslikavanju: MIOpen obravnava številne iste naloge globokega učenja kot cuDNN, RCCL zagotavlja funkcionalnost, primerljivo z NCCL, rocBLAS pa obdeluje operacije linearne algebre. Združljivost s knjižnicami tretjih ponudnikov pa je treba še vedno posebej preveriti za konkretno različico ROCm, ki se uporablja.
Kaj izbrati: NVIDIA ali AMD?
Ni univerzalnega zmagovalca. Najboljša izbira je odvisna od delovne obremenitve, programske opreme in zahtev infrastrukture.
NVIDIA je pogosto boljša izbira, kadar so prednostne naloge:
-
združljivost s CUDA;
-
zreli ekosistem umetne inteligence;
-
lažja uvedba;
-
široka paleta orodij in knjižnic, pripravljenih za takojšnjo uporabo;
-
močna optimizacija za globoko učenje.
AMD je lahko privlačnejša izbira, če so prednostne naloge:
-
visoka pasovna širina pomnilnika GPU;
-
velika zmogljivost VRAM;
-
odprtokodni pristop;
-
odlično razmerje med ceno in zmogljivostjo.
Končna odločitev ne sme temeljiti zgolj na imenu blagovne znamke. Upoštevati je treba konkreten model grafičnega procesorja, programsko opremo, vrsto delovne obremenitve, zahteve glede pomnilnika, okolje namestitve ter skupne stroške infrastrukture.
Podjetniška grafična infrastruktura z INTROSERV
Delovne obremenitve umetne inteligence redko temeljijo izključno na grafičnem procesorju. Usposabljanje modelov zahteva shranjevanje podatkovnih naborov in kontrolnih točk, medtem ko je spletno sklepanje odvisno od nizke zakasnitve med aplikacijo in pospeševalnikom. Med temi komponentami so pogosto baze podatkov, čakalne vrste in sistemi za shranjevanje. Grafični procesor lahko ostane neizkoriščen, če podatki ne pridejo do njega dovolj hitro, zato je treba infrastrukturo zasnovati kot celovit sistem in ne kot posamezno strojno komponento. INTROSERV zagotavlja vse ključne komponente, potrebne za vzpostavitev takšnega okolja.
Računalniška plast
Namenski strežniki z grafičnimi procesorji se lahko uporabljajo za usposabljanje modelov, sklepanje, upodabljanje in znanstveno računalništvo. Konfiguracija se izbere glede na delovno obremenitev: zmogljivost pomnilnika grafičnega procesorja določa, ali se model lahko prilega na en sam pospeševalnik, medtem ko vrsta pomnilnika in pasovna širina vplivata na zmogljivost pri delovnih obremenitvah, kjer je glavno ozko grlo premikanje podatkov in ne surova računska moč.
Infrastruktura okoli grafičnega procesorja
Za podatkovne nize, kontrolne točke in artefakte za usposabljanje so na voljo strežniki z NVMe-pomnilnikom in visoko zmogljivostjo diska. Baze podatkov za metapodatke poskusov in vektorske indekse se lahko namestijo na konfiguracijah, optimiziranih za zmogljivost I/O in velike količine pomnilnika RAM. Procesi predobdelave podatkov, označevanja in vnosa podatkov so pogosto bolj odvisni od procesorja (CPU) in sistemskega pomnilnika kot od virov grafične kartice (GPU), zato je za te naloge mogoče uporabiti standardne namenske strežnike po znatno nižji ceni.
Omrežje in lokacija
Komponente infrastrukture je mogoče namestiti znotraj istega podatkovnega centra in povezati prek zasebnega omrežja, kar pomaga zmanjšati zakasnitev med sistemi. Lokacije so na voljo v Nemčiji, na Nizozemskem, v Franciji, Združenem kraljestvu in na Poljskem, kar strankam omogoča izbiro regije glede na zahteve glede lokacije podatkov in bližine končnih uporabnikov.
Če imate kakršna koli vprašanja, vam je naša ekipa za podporo, ki je na voljo 24 ur na dan, 7 dni v tednu, vedno pripravljena pomagati. Za pomoč pri načrtovanju infrastrukture GPU ali konfiguraciji strežnikov se lahko kadarkoli obrnete na nas.
