管理員可以使用什么作為數(shù)據(jù)中心GPU？

目前尚無正式的行業(yè)基準(zhǔn)來定義消費(fèi)級(jí)和數(shù)據(jù)中心GPU。不過，不同GPU產(chǎn)品之間存在硬件和處理速度差異，從而區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)中心和基于PC的使用情況。

傳統(tǒng)消費(fèi)級(jí)GPU在64位浮點(diǎn)處理中最高可達(dá)0.38萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算(Tflops)，而企業(yè)級(jí)Nvidia Tesla V100最高可達(dá)7.8萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算。每種GPU的架構(gòu)、計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)(CUDA)核心數(shù)量、內(nèi)存帶寬和整體功能都不同。

供應(yīng)商根據(jù)使用情況和處理速度對(duì)GPU進(jìn)行分類，因此應(yīng)該確定需要GPU處理哪些工作負(fù)載，然后研究最佳選項(xiàng)。消費(fèi)級(jí)GPU適用于帶寬和功率要求較低的數(shù)據(jù)中心、測(cè)試軟件或安裝在現(xiàn)成的PC中。

但是，如果處理圖像分類、大數(shù)據(jù)處理、物聯(lián)網(wǎng)或機(jī)器學(xué)習(xí)，則應(yīng)該研究高端GPU。如果服務(wù)器包含GPU擴(kuò)展機(jī)箱，則可以最大化硬件投資，數(shù)據(jù)中心GPU卡可以為最苛刻的工作負(fù)載提供充足的圖形處理能力。

管理員可以使用什么作為數(shù)據(jù)中心GPU？

管理員可以使用多種不同的GPU作為數(shù)據(jù)中心的計(jì)算資源，具體選擇取決于數(shù)據(jù)中心的用途、預(yù)算以及所需的性能。以下是幾種常見的數(shù)據(jù)中心GPU選項(xiàng)：

NVIDIA A100 Tensor Core GPU：

●專為高性能計(jì)算(HPC)、深度學(xué)習(xí)和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)。

●提供高達(dá)20 TFLOPS的FP32性能和640 Tensor TFLOPS的FP16性能。

● 支持多實(shí)例GPU(MIG)技術(shù)，可以將單個(gè)A100劃分為多個(gè)獨(dú)立的GPU實(shí)例。

NVIDIA V100 Tensor Core GPU：

●適用于深度學(xué)習(xí)和高性能計(jì)算應(yīng)用。

●提供16GB或32GB的HBM2內(nèi)存。

●提供125TensorTFLOPS的性能。

NVIDIA T4 Tensor Core GPU：

●適用于推理、訓(xùn)練、視頻轉(zhuǎn)碼和虛擬桌面應(yīng)用。

● 提供16GB的GDDR6內(nèi)存。

● 能效高，適合大規(guī)模部署。

AMD Instinct MI100：

●針對(duì)高性能計(jì)算和深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)。

●提供高達(dá)11.5TFLOPS的FP32性能和184TensorTFLOPS的FP16性能。

●使用HBM2內(nèi)存，提供高內(nèi)存帶寬。

Google TPU(Tensor Processing Unit)：

●專為機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載設(shè)計(jì)，尤其是Google的TensorFlow框架。

●提供高效的訓(xùn)練和推理性能。

●主要在Google Cloud Platform上提供。

Intel Habana Gaudi和Goya加速器：

●Gaudi主要用于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。

● Goya主要用于深度學(xué)習(xí)推理。

●提供高效的計(jì)算和內(nèi)存帶寬。

在選擇數(shù)據(jù)中心GPU時(shí)，管理員需要考慮以下因素：

計(jì)算性能：不同的工作負(fù)載對(duì)計(jì)算性能的要求不同，比如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練需要高計(jì)算性能，而推理可能更關(guān)注能效。

內(nèi)存帶寬和容量：某些工作負(fù)載（如大型數(shù)據(jù)集的處理）需要高內(nèi)存帶寬和大容量?jī)?nèi)存。

擴(kuò)展性：數(shù)據(jù)中心的規(guī)模和未來擴(kuò)展需求。

兼容性和生態(tài)系統(tǒng)：所選GPU是否兼容現(xiàn)有的軟件堆棧和硬件基礎(chǔ)設(shè)施。

成本：包括初始采購(gòu)成本和運(yùn)行成本（例如功耗）。

這些GPU各有優(yōu)劣，具體選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)中心的具體需求進(jìn)行權(quán)衡。

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