Hướng dẫn lựa chọn GPU phù hợp cho AI, Machine Learning

Yêu cầu về phần cứng khác nhau đối với AI, học máy và các tải xử lý tính toán chuyên sâu khác. Bài viết này sẽ tìm hiểu các mẫu GPU chuyên dụng cho AI và các thông số kỹ thuật của chúng.

Các nhà sản xuất chip đang đều đặn tung các GPU mới ra thị trường. Mặc dù chúng mang lại những lợi ích mới cho nhiều ứng dụng khác nhau, nhưng số lượng model GPU có sẵn từ các nhà sản xuất có thể khiến các nhà phát triển làm việc với tải xử lý học máy ‘quá tải’. Để quyết định GPU nào phù hợp, doanh nghiệp và các developer của họ phải cân nhắc chi phí mua hoặc thuê GPU để hỗ trợ loại tải xử lý cần thiết. Ngoài ra, nếu cân nhắc triển khai on-prem, họ phải tính đến chi phí liên quan đến quản lý trung tâm dữ liệu.

Để đưa ra quyết định đúng đắn, trước tiên các doanh nghiệp phải nhận ra những tác vụ nào họ cần GPU để hoàn thành. Ví dụ, live streaming video, AI tạo sinh và mô phỏng phức tạp đều là những ứng dụng khác nhau và mỗi trường hợp đều được phục vụ tốt nhất bằng cách chọn một model và kích thước GPU cụ thể. Các tác vụ khác nhau có thể yêu cầu phần cứng khác nhau, một số có thể yêu cầu kiến ​​trúc chuyên biệt và một số có thể yêu cầu một lượng lớn VRAM.

Thông số kỹ thuật phần cứng GPU

Điểm quan trọng cần lưu ý là mỗi GPU có thông số kỹ thuật phần cứng riêng quyết định tính phù hợp của chúng để thực hiện các tác vụ chuyên biệt. Các yếu tố cần cân nhắc bao gồm:

• CUDA Cores: Đây là các loại đơn vị xử lý cụ thể được thiết kế để hoạt động với NVIDIA CUDA programming model. CUDA Cores đóng vai trò cơ bản trong xử lý song song và tăng tốc nhiều tác vụ tính toán tập trung vào kết xuất đồ họa. Chúng thường sử dụng kiến ​​trúc single instruction, multiple data (SIMD) để một lệnh đơn thực thi đồng thời trên nhiều phần tử dữ liệu, dẫn đến thông lượng cao trong tính toán song song.
• Tensor Cores: Các thành phần phần cứng này thực hiện các phép tính ma trận và các hoạt động liên quan đến học máy và mạng nơ-ron sâu. Độ chính xác của chúng trong kết quả tải xử lý học máy tỷ lệ thuận với số nhân Tensor trong GPU. Trong số nhiều tùy chọn mà NVIDIA cung cấp, H100 cung cấp nhiều nhân Tensor nhất (640), tiếp theo là NVIDIA L40S, A100, A40 và A16 với lần lượt là 568, 432, 336 và 40 nhân Tensor.
• Maximum GPU Memory: Cùng với Tensor Core, bộ nhớ GPU tối đa của mỗi model sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả chạy các tải xử lý khác nhau. Một số tải xử lý có thể chạy trơn tru với ít Tensor Core hơn nhưng có thể cần nhiều bộ nhớ GPU hơn để hoàn thành tác vụ của chúng. NVIDIA A100 và H100 đều có RAM 80 GB trên một đơn vị. A40 và L40S có RAM 48 GB và A16 có RAM 16 GB trên một đơn vị.
• Tflops (còn được gọi là teraflops): Đơn vị đo này định lượng hiệu suất của một hệ thống theo phép toán dấu phẩy động mỗi giây. Nó bao gồm các phép toán dấu phẩy động có chứa các phép tính toán học sử dụng các số có dấu thập phân. Chúng là một chỉ báo hữu ích khi so sánh khả năng của các thành phần phần cứng khác nhau. Các ứng dụng điện toán hiệu suất cao, như mô phỏng, phụ thuộc rất nhiều vào Tflops.
• Maximum Power Supply: Yếu tố này áp dụng khi cân nhắc GPU tại chỗ và hạ tầng liên quan. Một trung tâm dữ liệu phải quản lý nguồn điện của mình đúng cách để GPU hoạt động như thiết kế. NVIDIA A100, H100, L40S và A40 yêu cầu 300 đến 350 watt và A16 yêu cầu 250 watt.

Thông số kỹ thuật và hiệu suất của GPU NVIDIA khác nhau dựa trên CUDA cores, hiệu suất Tflops và khả năng xử lý song song. Dưới đây là thông số kỹ thuật, giới hạn và loại kiến ​​trúc của các mẫu GPU khác nhau.

GPU model	CUDA cores	Tensor cores	TF32 with sparsity	Maximum GPU memory	NVIDIA architecture
NVIDIA GH200	18431	640	989	96 GB HBM3	Grace Hopper
NVIDIA H100	18431	640	989	80 GB	Hopper
NVIDIA A100	6912	432	312	80 GB	Ampere
NVIDIA L40S	18716	568	366	48 GB	ADA Lovelace
NVIDIA A40	10752	336	149.6	48 GB	Ampere
NVIDIA A16	5120	160	72	64 GB	Ampere

Định hình (profiling) các model GPU NVIDIA

Mỗi model GPU được thiết kế để xử lý các ứng dụng cụ thể. Mặc dù không phải là danh sách đầy đủ, thông tin bên dưới trình bày tổng quan về GPU NVIDIA và những tác vụ nào tận dụng tốt nhất hiệu suất của chúng.

NVIDIA GH200

NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip kết hợp kiến ​​trúc NVIDIA Grace và Hopper bằng cách sử dụng  NVIDIA NVLink-C2C . GH200 có thiết kế CPU+GPU, độc đáo cho mẫu máy này, dành cho AI quy mô lớn và điện toán hiệu năng cao. GH200 Superchip tăng tốc điện toán và AI tạo sinh với bộ nhớ GPU HBM3 và HBM3e. Giao diện mạch lạc 900 gigabyte mỗi giây (GB/giây) mới nhanh hơn 7 lần so với PCIe Gen5.

NVIDIA GH200 hiện đã có mặt trên thị trường. Xem thêm thông tin về NVIDIA GH200 hiện có trên trang web của NVIDIA.

NVIDIA H100 Tensor Core

Điện toán hiệu suất cao: H100 rất phù hợp để đào tạo các mô hình ngôn ngữ có hàng nghìn tỷ tham số, tăng tốc các mô hình ngôn ngữ lớn lên đến 30 lần so với các thế hệ trước bằng cách sử dụng kiến ​​trúc NVIDIA Hopper.

Nghiên cứu y khoa:  H100 cũng hữu ích cho việc giải trình tự bộ gen và mô phỏng protein bằng cách sử dụng khả năng xử lý lệnh DPX và các tác vụ khác.

Để triển khai các giải pháp trên phiên bản NVIDIA H100 Tensor Core, hãy tham khảo thông tin về NVIDIA H100.

NVIDIA A100

Học sâu:  Sức mạnh tính toán cao của A100 giúp ích cho việc đào tạo và suy luận mô hình học sâu. A100 cũng hoạt động tốt trong các tác vụ như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các ứng dụng lái xe tự động.

Mô phỏng khoa học:  A100 có thể chạy các mô phỏng khoa học phức tạp bao gồm dự báo thời tiết và mô hình hóa khí hậu, cũng như vật lý và hóa học.

Nghiên cứu y khoa:  A100 đẩy nhanh các tác vụ liên quan đến hình ảnh y khoa, cung cấp chẩn đoán chính xác và nhanh hơn. GPU này cũng có thể hỗ trợ mô hình phân tử để khám phá thuốc.

Để triển khai các giải pháp trên NVIDIA A100, hãy xem chi tiết về NVIDIA A100.

NVIDIA L40S

Trí tuệ nhân tạo:  L40S hỗ trợ phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo thông qua tăng tốc suy luận đầu cuối, đào tạo đồ họa 3D và các tác vụ khác. Mô hình này cũng phù hợp để triển khai và mở rộng nhiều tải xử lý.

Để tận dụng sức mạnh của NVIDIA L40S, hãy xem chi tiết NVIDIA L40S.

NVIDIA A40

Phân tích hỗ trợ AI:  A40 cung cấp hiệu suất cần thiết để ra quyết định nhanh chóng cũng như AI và học máy để xử lý khối lượng dữ liệu lớn.

Ảo hóa và điện toán đám mây: A40 cho phép chia sẻ tài nguyên nhanh chóng, khiến model này trở nên lý tưởng cho các tác vụ như hạ tầng máy tính để bàn ảo (VDI), chơi game dưới dạng dịch vụ và kết xuất dựa trên đám mây.

Đồ họa chuyên nghiệp:  A40 cũng có thể xử lý các ứng dụng đồ họa chuyên nghiệp như mô hình 3D và thiết kế hỗ trợ máy tính (CAD). Nó cho phép xử lý nhanh hình ảnh có độ phân giải cao và kết xuất thời gian thực.

Để triển khai các giải pháp trên NVIDIA A40, hãy xem chi tiết NVIDIA A40.

NVIDIA A16

Truyền phát đa phương tiện:  Khả năng phản hồi và độ trễ thấp của A16 cho phép tương tác thời gian thực và truyền phát đa phương tiện để mang lại trải nghiệm chơi game mượt mà và nhập vai.

Ảo hóa nơi làm việc:  A16 cũng được thiết kế để chạy các ứng dụng ảo (vApp) giúp tối đa hóa năng suất và hiệu suất so với các thiết lập truyền thống, cải thiện việc triển khai làm việc từ xa.

Máy tính để bàn và máy trạm ảo từ xa:  A16 hoạt động nhanh chóng và hiệu quả, cho phép triển khai máy tính để bàn ảo hoặc máy trạm đồ họa cao cấp dựa trên Linux hoặc Windows.

Video Encoding:  A16 tăng tốc các tác vụ mã hóa video tốn nhiều tài nguyên như chuyển đổi nhiều định dạng video khác nhau, từ file .mp4 sang .mov.

Để tận dụng sức mạnh của NVIDIA A16, hãy xem thêm về NVIDIA A16.

Nếu bạn đang tìm kiếm GPU cho dự án AI của mình nhưng đang gặp khó khăn với việc lựa chọn hoặc khó tiếp cận nguồn hàng, hãy liên hệ Thế Giới Máy Chủ để được tư vấn miễn phí, hoặc tham khảo danh sách các mẫu GPU cho AI đang có sẵn hàng tại đây:

• Tôi có cần CPU kép không?
• Đánh giá GPU máy trạm: Nvidia RTX 6000 Ada Generation
• Tăng tốc cho hệ thống lưu trữ NAS QNAP với CPU, GPU, NPU và TPU
• Hướng dẫn build một cụm GPU cho AI
• GDDR6 vs HBM – Định nghĩa các loại bộ nhớ GPU