GPU-сервери NVIDIA vs AMD: як обрати правильну платформу для вашого навантаження

50

0

Прочитати 32 хв.

Коли йдеться про GPU-сервери, NVIDIA та AMD є двома провідними постачальниками. Обидві пропонують потужні рішення для ресурсомістких робочих навантажень, включаючи штучний інтелект (ШІ), машинне навчання, наукові обчислення та високопродуктивні обчислення (HPC).

Хоча GPU-сервери призначені для прискорення паралельних обчислень, платформи AMD та NVIDIA суттєво відрізняються в кількох аспектах, включаючи архітектуру GPU, ємність пам'яті, програмну екосистему, масштабованість, продуктивність та вартість. Ці відмінності безпосередньо впливають на те, яка платформа краще підходить для конкретного робочого навантаження.

Як постачальник інфраструктури корпоративного рівня, INTROSERV пропонує налаштовувані виділені GPU-сервери для ресурсомістких та високопродуктивних робочих навантажень, таких як штучний інтелект, машинне навчання, рендеринг, наукові обчислення та HPC.

У цій статті ми порівнюємо GPU-сервери NVIDIA та AMD, розглядаємо сильні та слабкі сторони кожної платформи та пояснюємо, для яких сценаріїв використання вони найкраще підходять. Мета полягає не в тому, щоб визначити універсального переможця, а в тому, щоб показати, чому правильний вибір залежить від конкретного робочого навантаження та вимог до інфраструктури.

Коротка відповідь: обирайте NVIDIA, якщо вам потрібна зріла екосистема CUDA, широка сумісність та простота розгортання. Розгляньте AMD, якщо основними обмеженнями є ємність пам'яті GPU та загальна вартість, а ваш програмний стек може бути попередньо перевірений на сумісність з ROCm.

Як ваше робоче навантаження визначає вибір правильного GPU-сервера

Різні типи робочих навантажень залежать від різних характеристик GPU. Деяким потрібно більше відеопам'яті (VRAM), тоді як інші більшою мірою покладаються на пропускну здатність пам'яті або кількість тензорних ядер:

• Чат-додатки: низька затримка та висока пропускна здатність пам'яті;
• Обробка документів: достатній обсяг VRAM для довгого контексту та великих пакетів;
• Пошук та вилучення інформації: пропускна здатність та ємність пам'яті для векторних представлень (embeddings) та індексів;
• Завдання міркування та інференсу (висновку): пропускна здатність пам'яті та VRAM для генерації довгих відповідей.

Той самий принцип застосовується до робочих навантажень за межами штучного інтелекту. GPU-сервер, який добре працює для навчання або інференсу моделей, не завжди може бути найкращим вибором для 3D-рендерингу, обробки відео, наукових обчислень та інших ресурсомістких GPU-завдань.

І NVIDIA, і AMD пропонують потужні GPU-рішення, але при виборі сервера важливо враховувати не лише загальну продуктивність. Інші ключові фактори включають:

• Сумісність із програмним забезпеченням та фреймворками;
• Ємність та характеристики пам'яті GPU;
• Масштабованість у багатопроцесорних (multi-GPU) конфігураціях;
• Ефективність для конкретного типу робочого навантаження;
• Вимоги до інфраструктури та розгортання;
• Загальна вартість рішення та співвідношення ціни та продуктивності.

NVIDIA часто є переважним вибором для робочих навантажень у галузі штучного інтелекту та машинного навчання завдяки зрілій програмній екосистемі, широкій підтримці популярних фреймворків та високій сумісності з ШІ-додатками.

Однією з ключових переваг компанії є CUDA, пропрієтарна програмна платформа NVIDIA, яка глибоко інтегрована у багато ШІ-фреймворків, бібліотек та інструментів розробки.

Високопродуктивні GPU, такі як NVIDIA H100 та B200, розроблені для масштабних ШІ-робочих навантажень, включаючи навчання моделей та інші ресурсомісткі завдання.

Додаткові переваги NVIDIA включають зрілі драйвери, обширну документацію та добре розвинений програмний стек, що зазвичай спрощує розгортання та подальшу експлуатацію.

AMD має перевагу в робочих навантаженнях, де ємність пам'яті GPU є головним вузьким місцем. Прискорювачі Instinct пропонують більше пам'яті HBM на карту, ніж багато порівнянних рішень, що дозволяє розміщувати більші моделі та набори даних у пам'яті одного GPU без їх розподілу по кількох картах. Це може спростити та здешевити інференс вже навчених моделей, оскільки для однієї й тієї ж моделі може знадобитися менше GPU, що знижує вартість одного запиту. MI300X є хорошим прикладом такого підходу, але той самий принцип застосовується до всієї лінійки Instinct.

Основним обмежувальним фактором для AMD зазвичай є програмна екосистема. Платформа ROCm швидко розвивається, але в деяких випадках її налаштування та перевірка сумісності можуть вимагати більше часу та інженерних ресурсів порівняно з більш зрілим середовищем CUDA.

З цієї причини вибір між NVIDIA та AMD не повинен базуватися лише на бренді. NVIDIA має перевагу, коли головними пріоритетами є зріла програмна екосистема, широка сумісність та масштабне навчання моделей. AMD може бути більш привабливою, коли ключовими обмеженнями є ємність пам'яті GPU та загальна вартість рішення.

Не існує універсально кращої GPU-платформи. Оптимальний вибір залежить від конкретного робочого навантаження, чи то навчання ШІ-моделей, інференс, обробка документів, пошук та вилучення інформації, завдання міркування або рендеринг складних сцен.

Далі ми детальніше розглянемо ці сценарії та пояснимо, які характеристики GPU-сервера мають найбільше значення для кожного типу робочого навантаження. Це допоможе з'ясувати, де NVIDIA має перевагу, де AMD може запропонувати кращу цінність і чому вибір GPU-сервера завжди повинен починатися з аналізу конкретного завдання.

Ключові відмінності між GPU-серверами NVIDIA та AMD

NVIDIA та AMD пропонують потужні GPU-платформи для штучного інтелекту, машинного навчання, наукових обчислень та HPC. Однак між ними існують помітні відмінності в архітектурі, програмній підтримці, продуктивності, вартості та інтеграції з хмарною інфраструктурою.

Архітектура GPU: Hopper, Blackwell та CDNA

NVIDIA не розділяє свої архітектури на окремі графічні та обчислювальні лінійки: одне покоління охоплює обидва сегменти. Blackwell лежить в основі як прискорювачів для центрів обробки даних B200 та B300, так і професійних карт RTX PRO 6000. Відмінності полягають у конструкції самого прискорювача: типі пам'яті, підтримці обчислень з низькою точністю та наявності інтерконекту NVLink. У NVIDIA також є суто дата-центрова гілка: Hopper, на якій працюють H100 та H200.

AMD в основному використовує архітектури RDNA та CDNA. RDNA орієнтована насамперед на графічні робочі навантаження, тоді як CDNA розроблена спеціально для центрів обробки даних, ШІ та HPC. Прискорювачі AMD Instinct безпосередньо конкурують із серверними GPU NVIDIA і створені для вимогливих ресурсомістких завдань.

Важливе зауваження: AMD та NVIDIA використовують різні архітектурні підходи. NVIDIA робить більший акцент на ефективність обчислень та робочі навантаження зі змішаною точністю, тоді як AMD більшою мірою фокусується на великій ємності пам'яті та паралельній обробці даних.

Програмна екосистема: CUDA проти ROCm

CUDA — це пропрієтарна платформа NVIDIA, а ROCm — платформа з відкритим вихідним кодом від AMD. На практиці, однак, ключова відмінність полягає не в моделі ліцензування, а в тому, скільки додаткової роботи може знадобитися перед розгортанням проекту.

PyTorch та TensorFlow офіційно підтримують обидві платформи. Однак більша частина коду та багато бібліотек в екосистемі машинного навчання розробляються з CUDA як ціллю за замовчуванням, тому типовий проект з більшою ймовірністю запуститься на NVIDIA без модифікацій. ROCm надає модель програмування HIP, яка дозволяє портувати код CUDA, але міграція все одно вимагає перевірки сумісності конкретних бібліотек та версій фреймворків.

Ще одна практична відмінність полягає в широті підтримки обладнання та систем. CUDA працює у всій лінійці GPU NVIDIA, включаючи споживчі GPU. ROCm офіційно підтримує більш обмежений діапазон прискорювачів та дистрибутивів Linux, тому перед вибором обладнання слід ретельно перевірити список сумісності.

Цікавий факт: AMD дотримується більш відкритого підходу, тоді як екосистема CUDA від NVIDIA є пропрієтарною. Тим не менш, NVIDIA продовжує утримувати сильні позиції серед розробників не лише завдяки своєму обладнанню, але й завдяки багаторічним інвестиціям та розвитку своєї програмної екосистеми.

Продуктивність та пам'ять: H200 проти MI300X

Обидві платформи прискорюють матричні обчислення за допомогою спеціалізованих апаратних блоків: NVIDIA використовує тензорні ядра (Tensor Cores), а AMD використовує матричні ядра CDNA (CDNA Matrix Cores). Наявність такого типу прискорення сама по собі більше не є значущим диференціатором, тому порівняння має фокусуватися на конкретних метриках продуктивності.

Головна відмінність полягає в пам'яті. H200 SXM оснащений 141 ГБ пам'яті HBM3e та пропускною здатністю пам'яті 4,8 ТБ/с, тоді як MI300X пропонує 192 ГБ HBM3 та 5,3 ТБ/с. Ці додаткові 51 ГБ можуть визначити, чи поміститься модель на один прискорювач, чи її доведеться розділяти між кількома GPU.

Друга відмінність полягає в продуктивності при різних типах обчислень. У подвійній точності MI300X оцінюється в 81,7 TFLOPS, тоді як H200 SXM видає 34 TFLOPS у стандартному режимі FP64 та 67 TFLOPS з використанням тензорних ядер, що означає, що перевага AMD залежить від того, який режим порівнюється. При нижчій точності розрив менший: 5,2 PFLOPS проти 3 958 TFLOPS у FP8, при цьому обидва показники враховують розрідженість (sparsity).

Майте на увазі, що в таблиці нижче наведено показники MI300X FP16/BF16 та FP8 у щільному режимі (dense), а показники H200 SXM — з урахуванням розрідженості, тому порівнюйте зіставні дані, перш ніж робити висновки.

Сукупна вартість володіння (TCO) GPU-сервера

Ні NVIDIA, ні AMD не публікують прайс-листи на прискорювачі для центрів обробки даних. Ці продукти зазвичай постачаються через партнерів, і остаточна вартість залежить від конфігурації всієї системи. З цієї причини має більше сенсу порівнювати фактори, що формують загальну вартість протягом усього життєвого циклу, а не лише ціну самого GPU.

Перший фактор — кількість GPU, необхідних для робочого навантаження. Ємність пам'яті визначає, скільки прискорювачів знадобиться для розміщення моделі: 96 ГБ на RTX PRO 6000 Max-Q, 141 ГБ на H200 та 192 ГБ на MI300X. Менша кількість GPU може означати менше серверів, менше мережевих портів та нижчі витрати на допоміжну інфраструктуру та ліцензії на програмне забезпечення.

Другий фактор — енергоспоживання, яке безпосередньо впливає на вартість колокації та експлуатації: 300 Вт для RTX PRO 6000 Max-Q, до 700 Вт для H200 та 750 Вт для MI300X. За кілька років експлуатації різниця між 300 Вт та 750 Вт на один GPU може стати значною порівняно з початковою вартістю обладнання.

Третій фактор — інженерний час. Якщо проект вже побудований навколо CUDA, його міграція на ROCm може вимагати додаткової перевірки бібліотек та версій фреймворків. Ця робота оплачується інженерними годинами, а не відображається безпосередньо в рахунку за обладнання.

Інтеграція з хмарною та серверною інфраструктурою

NVIDIA має сильну присутність серед хмарних провайдерів та постачальників інфраструктури. Її екосистема включає інструменти розробки, контейнери, попередньо налаштовані фреймворки та ШІ-ПЗ, які спрощують розгортання та управління GPU.

AMD також активно розширює свою присутність у хмарних середовищах та центрах обробки даних, насамперед завдяки лінійці продуктів Instinct та платформі ROCm. Її підхід з відкритим вихідним кодом робить AMD дедалі більш привабливою для компаній, які шукають альтернативу інфраструктурі на базі CUDA.

Технічна порада: Сервер, який здається дешевшим на перший погляд, може зрештою обійтися дорожче, якщо пізніше ви виявите, що модель не поміщається в пам'ять одного GPU і вимагає двох, або що критична бібліотека доступна лише для CUDA. Вірно й зворотне: переплачувати за флагманський GPU має мало сенсу, якщо робоче навантаження обмежене пропускною здатністю пам'яті, а не чистою обчислювальною продуктивністю.
З цієї причини рішення має базуватися не на бренді, а на чотирьох факторах: конкретній моделі GPU, версіях фреймворку та бібліотек, підтримуваній операційній системі та методі розгортання. Якщо хоча б один із цих факторів не перевірений заздалегідь, економія на обладнанні може бути швидко компенсована додатковими інженерними годинами.

Сильні сторони NVIDIA: зріла екосистема та широка підтримка ШІ

Однією з головних переваг NVIDIA є її зріла програмна екосистема. CUDA широко використовується в ШІ-індустрії, тому багато бібліотек, інструментів оптимізації, ресурсів для навчання, контейнерів та виробничих систем спочатку розробляються з урахуванням GPU NVIDIA. В результаті команди розробників зазвичай можуть знайти перевірені посібники з встановлення, детальну документацію та готові рішення для поширених проблем розгортання.

Платформа підтримує основні фреймворки, включаючи PyTorch, TensorFlow та JAX. Вона також інтегрується з бібліотеками попередньо навчених моделей, інструментами Kubernetes, системами моніторингу та корпоративними ШІ-платформами. Стек програмного забезпечення для глибокого навчання від NVIDIA об'єднує бібліотеки CUDA, cuDNN та інші інструменти, які допомагають додаткам ефективно використовувати ресурси GPU.

Для інференсу NVIDIA пропонує TensorRT, який допомагає оптимізувати підтримувані моделі для зниження затримки та збільшення пропускної здатності. Інструменти компілятора та середовища виконання спрощують перехід від навченої моделі до виробничого сервісу. Додаткова інформація доступна в документації TensorRT.

Зрілі драйвери та бібліотеки також важливі, оскільки час налаштування безпосередньо впливає на вартість проекту. Інженерні команди можуть витрачати дні на вирішення проблем, пов'язаних з несумісними драйверами, версіями фреймворків, ядрами або залежностями. Ширша екосистема підтримки NVIDIA допомагає знизити ці труднощі, особливо при використанні попередньо зібраних Docker-контейнерів та перевірених хмарних образів.

У багатопроцесорних системах ще однією перевагою може бути NVLink — висок швидкісна технологія інтерконекту між GPU. У підтримуваних конфігураціях вона забезпечує швидший обмін даними, ніж стандартний PCIe, що особливо важливо, коли кілька GPU працюють разом над однією моделлю. Однак фактична вигода від NVLink залежить від покоління GPU, архітектури сервера, програмного середовища та характеристик робочого навантаження.

На практиці перевага NVIDIA часто вимірюється не лише чистою продуктивністю GPU, але й інженерним часом, заощадженим при розгортанні, оптимізації та поточній експлуатації.

Сильні сторони AMD: ємність пам'яті та продуктивність Instinct

GPU AMD Instinct можуть забезпечувати великі обсяги пам'яті GPU та високу обчислювальну продуктивність для підтримуваних ШІ-робочих навантажень. Це особливо корисно, коли модель, пакет або набір даних не поміщаються в GPU з меншим обсягом VRAM. Більша ємність пам'яті також може знизити потребу в агресивному квантуванні або складному розділенні моделі між кількома GPU.

Програмна екосистема AMD побудована навколо ROCm, тоді як HIP надає шлях для адаптації багатьох додатків, орієнтованих на CUDA, до обладнання AMD. У підтримуваних системах Infinity Fabric також може використовуватися для висок швидкісного обміну даними між прискорювачами.

Водночас сумісність вимагає більш ретельної перевірки. Підтримка може варіюватися залежно від конкретної моделі GPU, версії ROCm, операційної системи, дистрибутива Linux, драйверів, бібліотек, контейнерів та ШІ-фреймворку.

Що перевірити перед вибором GPU-сервера AMD

• конкретна модель GPU та ємність пам'яті;
• версії ROCm та HIP;
• сумісність із PyTorch, TensorFlow або JAX;
• необхідні бібліотеки та оператори;
• операційна система, серверна платформа та середовище розгортання.

Деякі проекти, спочатку розроблені для CUDA, можуть вимагати додаткової адаптації, заміни бібліотек або тестування, перш ніж вони зможуть ефективно працювати на ROCm. Це не робить AMD слабшим вибором. Це означає, що AMD особливо добре підходить для проектів, де програмний стек може бути перевірений заздалегідь і де переваги в ємності пам'яті, продуктивності або вартості виправдовують додаткові інженерні зусилля.

Тип робочого навантаження також має велике значення. Один GPU може працювати краще для навчання моделей-трансформерів, тоді як інший може бути більш ефективним для інференсу, вимогливого до пам'яті, або для специфічних обчислювальних робочих навантажень. З цієї причини остаточне рішення не повинно базуватися виключно на загальних результатах бенчмарків. Краще протестувати власні моделі, розміри пакетів, налаштування точності та сценарії масштабування.

CUDA проти ROCm: порівняння програмних екосистем NVIDIA та AMD

При порівнянні CUDA та ROCm важливо враховувати не лише продуктивність GPU. У багатьох реальних сценаріях програмна екосистема відіграє вирішальну роль, особливо для компаній, які розгортають ШІ-рішення у виробничих середовищах, де сумісність, стабільність, доступність інструментів та простота розгортання мають вирішальне значення.

CUDA: платформа NVIDIA та бібліотеки CUDA-X

CUDA (Compute Unified Device Architecture) — це обчислювальна платформа NVIDIA для робочих навантажень у галузі штучного інтелекту та HPC. Вона тісно інтегрована з GPU NVIDIA і надає розробникам доступ до обчислювальних ресурсів через API, компілятори, середовища виконання та бібліотеки.

Ці бібліотеки згруповані в екосистему CUDA-X, де кожен компонент вирішує певне завдання робочого процесу. cuDNN оптимізує операції нейронних мереж та використання тензорних ядер, TensorRT прискорює інференс та знижує затримку при розгортанні навчених моделей, NCCL забезпечує обмін даними та синхронізацію між GPU у багатопроцесорних системах, а RAPIDS прискорює робочі навантаження в галузі науки про дані та аналітики.

Ще однією важливою функцією є CUDA Graphs, яка захоплює послідовність операцій і запускає її як єдиний робочий процес, знижуючи накладні витрати, пов'язані з запуском окремих ядер.

На рівні платформи стек доповнюється NVLink та NVSwitch для висок швидкісного зв'язку між GPU, GPUDirect Storage для прямого обміну даними з системами зберігання та InfiniBand для зв'язку між вузлами.

ROCm: платформа з відкритим вихідним кодом від AMD та HIP

ROCm (Radeon Open Compute Platform) — це програмна платформа AMD з відкритим вихідним кодом для GPU-обчислень і головна альтернатива CUDA. Вона призначена для ШІ, HPC та ресурсомістких робочих навантажень у середовищах Linux і включає середовища виконання, інструменти програмування, оптимізовані бібліотеки та підтримку фреймворків машинного навчання.

ROCm підтримує PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime, OpenCL та робочі навантаження HPC на базі MPI. Ключовим компонентом екосистеми є HIP: його модель програмування синтаксично схожа на CUDA, а інструмент HIPIFY допомагає портувати існуючі додатки CUDA без необхідності повного переписування коду.

Рівень бібліотек дотримується аналогічного функціонального зіставлення: MIOpen вирішує багато з тих самих завдань глибокого навчання, що й cuDNN, RCCL надає функціональність, порівнянну з NCCL, а rocBLAS обробляє операції лінійної алгебри. Сумісність із сторонніми бібліотеками, однак, все одно має перевірятися окремо для конкретної використовуваної версії ROCm.

GPU та типові робочі навантаження: який GPU підходить для вашого сценарію використання

NVIDIA або AMD: який GPU-сервер підходить для вашого робочого навантаження?

Універсального переможця не існує. Найкращий вибір залежить від робочого навантаження, програмного стека та вимог до інфраструктури.

NVIDIA часто є найкращим вибором, коли пріоритетами є:

• Сумісність із CUDA;
• Зріла ШІ-екосистема;
• Простіше розгортання;
• Широкий спектр готових інструментів та бібліотек;
• Сильна оптимізація для глибокого навчання.

AMD може бути більш привабливим варіантом, коли пріоритетами є:

• Висока пропускна здатність пам'яті GPU;
• Велика ємність VRAM;
• Підхід з відкритим вихідним кодом;
• Високе співвідношення ціни та продуктивності.

Зрештою, рішення не повинно базуватися лише на назві бренду. Воно має враховувати конкретну модель GPU, програмний стек, тип робочого навантаження, вимоги до пам'яті, середовище розгортання та загальну вартість інфраструктури.

Готові обрати конфігурацію? Дослідіть виділені GPU-сервери від INTROSERV та підберіть платформу під ваше робоче навантаження.

Корпоративна GPU-інфраструктура від INTROSERV

ШІ-робочі навантаження рідко залежать лише від GPU. Навчання моделей вимагає сховища для наборів даних та контрольних точок, тоді як онлайн-інференс залежить від низької затримки між додатком та прискорювачем. Між цими компонентами часто знаходяться бази даних, черги та системи зберігання. GPU може простоювати, якщо дані не надходять до нього достатньо швидко, тому інфраструктура має бути спроектована як цілісна система, а не як окремий апаратний компонент. INTROSERV надає всі основні компоненти, необхідні для побудови такого середовища.

Виділені сервери з GPU

Виділені GPU-сервери можна використовувати для навчання моделей, інференсу, рендерингу та наукових обчислень. Конфігурація обирається відповідно до робочого навантаження: ємність пам'яті GPU визначає, чи може модель поміститися на один прискорювач, тоді як тип пам'яті та пропускна здатність впливають на продуктивність у робочих навантаженнях, де переміщення даних, а не чисті обчислення, є головним вузьким місцем.

Інфраструктура навколо GPU

Для наборів даних, контрольних точок та артефактів навчання доступні сервери з NVMe-накопичувачами та високою ємністю диска. Бази даних для метаданих експериментів та векторних індексів можна розгорнути на конфігураціях, оптимізованих для продуктивності введення-виведення та великих обсягів оперативної пам'яті. Конвеєри попередньої обробки даних, розмітки та інжесту часто більшою мірою залежать від процесора та системної пам'яті, ніж від ресурсів GPU, тому для цих завдань можна використовувати стандартні виділені сервери зі значно нижчими витратами.

Мережа та локації в Європі

Компоненти інфраструктури можуть бути розгорнуті в одному й тому ж центрі обробки даних і з'єднані через приватну мережу, що допомагає знизити затримку між системами. Локації доступні в Німеччині, Нідерландах, Франції, Великобританії та Польщі, що дозволяє клієнтам обирати регіон залежно від вимог до резидентності даних та близькості до кінцевих користувачів.

Якщо у вас є запитання, наша служба підтримки 24/7 завжди готова допомогти. Зв'яжіться з нами в будь-який час для отримання допомоги в плануванні GPU-інфраструктури або конфігурації сервера.