Искусственный интеллект уже давно перестал быть технологией будущего. Сегодня его можно встретить практически повсюду в мире. Его приложения вплетаются в нашу повседневную жизнь – от рекомендаций на платформах потокового вещания до продвинутой медицинской диагностики. В основе этого технологического чуда лежит вычислительная мощь, обеспечиваемая специализированными чипами искусственного интеллекта.
Разработчики создали эти чипы для того, чтобы без труда справляться с вычислительными требованиями сложных алгоритмов машинного обучения, с которыми обычные процессоры и видеокарты не справляются. Их архитектура и принципы построения отличаются от обычного CPU тем, что они обрабатывают огромные объемы данных одновременно. Другими словами, эти чипы принимают решения за доли секунды и запускают модели глубокого обучения с миллиардами параметров.
На этом фоне NVIDIA и AMD представили свои флагманские ИИ-чипы – NVIDIA H100 и AMD Instinct MI250X. Каждый чип является свидетельством многолетних исследований и инноваций, и оба нацелены на захват львиной доли рынка ИИ Однако, чтобы по-настоящему оценить мощь и нюансы этих чипов, необходимо погрузиться в их историю и понять, что они представляют собой на самом деле.
NVIDIA H100
Компания NVIDIA основанная в 1993 году, быстро стала синонимом графических процессоров (GPU) для игр. Однако со временем компания осознала потенциал GPU и искусственного интеллекта. Возможности параллельной обработки графических процессоров, изначально предназначенных для рендеринга графики, оказались пригодны для одновременных вычислений, необходимых нейронным сетям. Это осознание стало началом работы NVIDIA в области искусственного интеллекта.
NVIDIA H100 представляет собой вершину этого пути. Являясь последним в линейке высокопроизводительных вычислительных чипов NVIDIA H100 обладает архитектурой, которая значительно опережает своих предшественников. Используя такие технологии, как тензорные ядра и передовое управление памятью, H100 оптимизирован для задач обучения и вывода в глубоком обучении.
Большой объем памяти позволяет с легкостью обрабатывать огромные массивы данных. Кроме того, совместимость с ведущими ИИ-фреймворками позволяет разработчикам использовать его мощь без проблем совместимости. Обширная экосистема NVIDIA включающая такие платформы, как CUDA и cuDNN, еще больше подчеркивает привлекательность H100 для профессионалов и исследователей в области ИИ
AMD Instinct MI250X
Advanced Micro Devices (AMD) всегда была яростным соперником NVIDIA особенно в области графики. Основанная в 1969 году, компания AMD первоначально специализировалась на производстве центральных процессоров, но после приобретения ATI Technologies в 2006 году перешла к выпуску графических процессоров. Осознав тот же потенциал GPU в области искусственного интеллекта, что и NVIDIA AMD начала совершенствовать свои видеокарты, в результате чего появилась линейка чипов Instinct, предназначенная для машинного обучения и вычислений в области искусственного интеллекта.
AMD Instinct MI250X – это свидетельство стремления компании AMD расширить границы в области обработки данных искусственного интеллекта. Созданный на основе передовой литографии, MI250X сочетает в себе высокую вычислительную производительность и эффективность. Как и аналогичный процессор от Nvidia MI250X оснащен памятью с высокой пропускной способностью, что обеспечивает быстрое получение данных при выполнении интенсивных задач.
Однако отличительной особенностью MI250X является его бесшовная интеграция с фирменными инструментами AMD Эти инструменты дают разработчикам уникальное сочетание производительности и индивидуальности. Показатели энергоэффективности в сочетании с конкурентоспособной ценой делают MI250X привлекательным выбором для организаций и профессионалов, которым нужна производительность высшего уровня без лишних затрат.
Бенчмарки производительности
H100
Анализируя производительность двух современных чипов искусственного интеллекта, важно понимать, что бенчмарки могут давать как количественную, так и качественную информацию. Количественные показатели отражают вычислительную мощь, а качественные – работу чипов в реальных приложениях. Не секрет, что NVIDIA H100 – это абсолютная мощь.
Благодаря новейшим архитектурным разработкам и тензорным ядрам, специально предназначенным для ИИ H100 достигает впечатляющих терафлопных показателей, которые дают возможность оценить производительность компьютера. В частности, производительность графического процессора NVIDIA H100 в тестах FP32/FP64 составляет 51,22 и 25,61 терафлопс соответственно. Термины FP32 и FP64 относятся к точности вычислений с плавающей запятой, которые может выполнять вычислительное устройство. FP32 означает 32-разрядные вычисления с плавающей точкой, а FP64 – 64-разрядные вычисления с плавающей точкой.
С такими показателями H100 особенно преуспевает в вычислениях со смешанной точностью. Такие вычисления очень важны для таких задач, как обучение больших нейронных сетей, где можно обменять точность на скорость без ущерба для точности модели. В практических сценариях H100 демонстрирует свое превосходство в задачах, требующих огромного параллелизма.
Будь то обучение многослойной нейронной сети, анализ данных или моделирование, H100 обеспечивает стабильные и высокопроизводительные результаты. Совместимость с надежной экосистемой NVIDIA обеспечивает высочайший уровень оптимизации программного обеспечения. Это достигается за счет извлечения каждой унции производительности из аппаратного обеспечения.
MI250X
- MI100 входит в серию AMD Instinct
- Видеокарта PCI Express 4.0
- Тактовая частота GPU составляет 1502 МГц
- Объем оперативной памяти 32 Гб
AMD Instinct MI250X – это свидетельство приверженности компании AMD идее революции в области искусственного интеллекта. Хотя по некоторым показателям он может уступать H100, это не дает полной картины. В целом ряде бенчмарков MI250X не только удерживает свои позиции, но и часто превосходит H100, демонстрируя превосходство в различных задачах.
Одним из наиболее впечатляющих аспектов MI250X является его сбалансированная производительность. Он демонстрирует исключительный терафлопный бенчмарк для FP32 и FP64 – 47,87 терафлоп для каждого, что выше, чем у H100. Такой уровень производительности означает, что независимо от того, работаете ли вы с задачами с одинарной или двойной точностью, MI250X обеспечивает стабильные результаты высочайшего уровня.
Помимо основных показателей, важно учитывать приспособленность чипа к реальным рабочим нагрузкам. Исторически сложилось так, что AMD оптимизирует свои чипы для сочетания производительности и практичности. MI250X не является исключением. Он предназначен для работы с широким спектром приложений, от обучения машинному обучению до задач вывода.
Энергоэффективность
H100
По мере развития технологий искусственного интеллекта производители чипов вынуждены искать баланс между непревзойденной производительностью и энергоэффективностью. Энергопотребление связано с такими факторами, как устойчивость, тепловыделение и длительный износ устройств. Высокое энергопотребление обычно означает повышенное тепловыделение, а это, в свою очередь, требует большего охлаждения, повышает уровень шума и потенциально сокращает срок службы оборудования.
NVIDIA H100 предъявляет свои требования к энергопотреблению, хотя он гораздо эффективнее, чем AMD MI250X. При высокой производительности потребление чипа обычно растет пропорционально. Однако NVIDIA реализовала несколько технологий энергосбережения, благодаря которым чип работает более эффективно, когда не испытывает большой нагрузки. Что касается конкретики, то тепловая расчетная мощность (TDP) NVIDIA H100 составляет 350 Вт.
Производители аппаратного обеспечения используют TDP для того, чтобы показать, сколько тепла должен рассеивать компонент, например, GPU чтобы работать в температурных пределах. Этот показатель выражается в ваттах (Вт). Таким образом, приведенная выше метрика показывает, что в условиях типичной рабочей нагрузки разработчики ожидают от H100 потребления и рассеивания до 350 Вт мощности.
MI250X
Наследие AMD по оптимизации соотношения мощности и производительности заметно проявилось в MI250X. Этот чип тщательно спроектирован, чтобы выжать максимум производительности из каждого потребляемого ватта. Однако MI250X работает на более высокой мощности по сравнению со своим аналогом от NVIDIA
Увеличение мощности MI250X до 500 Вт приводит к большему выделению тепла, что требует более жестких решений по охлаждению. В зависимости от места установки это может стать ограничивающим фактором при попытке поддержания температурных режимов работы. Это относится к таким помещениям, как исследовательская лаборатория, серверная ферма или рабочая станция искусственного интеллекта.
Память и скорость
H100
Память и скорость – это больше, чем просто контрольные показатели в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти показатели определяют, насколько эффективно чип может обрабатывать огромные массивы данных, реализовывать сложные алгоритмы и управлять мгновенными вычислениями. Кроме того, при выполнении сложных операций скорость может стать основным фактором успеха проекта. Начнем с того, что NVIDIA H100 выделяется по объему памяти, но в целом его превосходят.
NVIDIA H100, хотя и впечатляет, но по сравнению с MI250X уступает по объему памяти. Он оснащен 80 ГБ встроенной памяти, предназначенной для хранения больших массивов данных. Такой объем памяти незаменим в задачах ИИ особенно при работе с обширными моделями глубокого обучения или нейронными сетями, требующими одновременного доступа к различным точкам данных.
Однако память – это лишь одна сторона медали. Скорость, с которой чип может считывать или записывать данные в эту память, имеет существенное значение. Благодаря пропускной способности 2039 ГБ/с H100 обеспечивает объемную и быструю передачу данных. Однако и в этом случае H100 значительно отстает от MI250X.
MI250X
С другой стороны, MI250X выделяется значительно большим объемом памяти. Объем памяти составляет 128 ГБ, что позволяет использовать ее в различных приложениях и не испытывать недостатка в ресурсоемких задачах. Это дает пользователям AMD еще почти 50 ГБ пространства для работы.
Дополнительно, стремление AMD к производительности проявляется в замечательной способности MI250X извлекать данные благодаря потрясающей пропускной способности 3277 ГБ/с. Благодаря минимизации задержек памяти MI250X обеспечивает доступ к своим обширным банкам памяти на скоростях, которые оставляют конкурентов в пыли. Такая оперативность становится определяющим фактором в задачах, требующих быстрых итераций или обработки в реальном времени.
Архитектура и масштабируемость
H100
При обсуждении дизайна микросхемы архитектура – это, по сути, чертеж ее внутренних компонентов и способов их взаимодействия. Это очень важный аспект, поскольку от него зависит эффективность обработки информации, управления питанием и взаимодействия с другими компонентами. Кроме того, архитектура микросхемы играет важную роль в обеспечении совместимости с различными программными и аппаратными платформами.
Масштабируемость – еще один важнейший атрибут, особенно в современной быстро развивающейся технологической среде. Она означает способность чипа справляться с возрастающими рабочими нагрузками без снижения производительности. В мире, где кластерные и параллельные вычислительные среды становятся обычным явлением, особенно в центрах обработки данных и высокопроизводительных вычислениях, масштабируемость просто необходима.
H100, образец престижной линейки NVIDIA построен на основе концепции параллельной обработки данных. Параллельная обработка – это метод, при котором задача разбивается на несколько более мелких подзадач, обрабатываемых одновременно. Такой подход особенно полезен для вычислений в области искусственного интеллекта, где требуется одновременная обработка огромных объемов данных. Таким образом, благодаря своему перспективному дизайну H100 сохраняет свою актуальность даже по мере того, как вычисления в области искусственного интеллекта становятся все более сложными.
MI250X
Микросхема MI250X от AMD является подтверждением стремления компании к универсальности и адаптивности. Каждый чип имеет свое предназначение, и архитектура MI250X оптимизирована для решения целого спектра вычислительных задач. Эти задачи варьируются от сложности алгоритмов глубокого обучения до требовательности аналитики в реальном времени.
Однако речь идет не только об индивидуальной производительности. Во многих вычислительных сценариях, особенно в центрах обработки данных, чипы не работают изолированно. Они функционируют как часть более разветвленной сетевой системы. Понимая это, компания AMD позаботилась о том, чтобы MI250X обладал врожденными возможностями для слаженной работы в кластерных системах.
При кластеризации несколько чипов объединяются в единый, более мощный блок. Таким образом, AMD MI250X позволяет увеличить общую вычислительную мощность. Это означает, что по мере роста вычислительных потребностей, особенно в сфере искусственного интеллекта, MI250X можно будет стратегически сопрягать с другими устройствами, подчеркивая его масштабируемость и обеспечивая его способность справляться с требованиями будущего.
Программное обеспечение и совместимость
H100
NVIDIA уже давно занимает ведущие позиции в области искусственного интеллекта и глубокого обучения. В результате H100 обладает широкой совместимостью с множеством фреймворков ИИ Будь то TensorFlow, PyTorch или Caffe, H100 легко интегрируется с ними, обеспечивая разработчикам беспроблемную работу.
Набор программных инструментов, предоставляемых NVIDIA особенно CUDA, является переломным моментом. CUDA, платформа параллельных вычислений и модель программирования, раскрывает потенциал H100, позволяя разработчикам выжимать из чипа все возможное. Благодаря обширным библиотекам, инструментам разработчика и поддержке сообщества, эта платформа является основным инструментом для многих профессионалов в области искусственного интеллекта.
MI250X
Хотя MI250X, возможно, не обладает такой широкой совместимостью, как H100, он глубоко интегрирован в экосистему AMD Такая глубокая интеграция означает, что при использовании в среде AMD он оптимизирован для обеспечения максимальной производительности. Программная платформа с открытым исходным кодом ROCm (Radeon Open Compute) – это ответ AMD на CUDA от NVIDIA
Кроме того, он предназначен для вычислений с GPU-ускорением и обладает набором передовых инструментов и библиотек, разработанных специально для MI250X. При работе над специализированными задачами, особенно в среде AMD эти инструменты могут обеспечить преимущество перед типовыми решениями. Так что все, кто работает с наборами данных ИИ или развертывает передовые алгоритмы, уже входящие в набор продуктов AMD отдадут предпочтение этому чипу.
H100 против MI250X: 5 важных фактов
- AMD MI250X имеет значительное преимущество в бенчмарках по сырой производительности.
- NVIDIA H100 более энергоэффективен, предлагая повышенную производительность при сниженном энергопотреблении всего 350 Вт.
- В то время как H100 конкурирует по памяти, MI250X превосходит его по скорости поиска данных и объему памяти.
- MI250X предоставляет эксклюзивный доступ к набору фирменных инструментов AMD
- Учитывая цену, MI250X – лучший выбор для профессионалов с ограниченным бюджетом.
H100 против MI250X: что лучше? Что выбрать?
Выбор между NVIDIA и AMD по своей сути сложен, поскольку обе компании являются буквально мировыми лидерами в области вычислений с использованием искусственного интеллекта. Оба GPU являются передовыми аппаратными средствами, каждый из которых предназначен для достижения высоких результатов в своей области. Однако, как и в случае с любым другим технологическим решением, ответ сводится к специфике того, что вам нужно, экосистеме, в которой вы работаете, и, конечно же, вашему бюджету.
При реализации проектов в области ИИ часто в первую очередь учитываются показатели производительности, особенно при сравнении H100 и MI250X. Если MI250X имеет более высокую (и более стабильную) производительность в FP32 – 47,87 терафлопс как для FP32, так и для FP64, то H100 превосходит MI250X с производительностью в FP32 – 51,22 терафлопс, но немного отстает в FP64 – 25,61 терафлопс. Таким образом, производительность оказывается выше, чем у MI250X, но за это приходится расплачиваться меньшей эффективностью.
Бюджет, однако, часто становится решающим фактором. H100, цена которого колеблется в районе $30 000 (≈ 2 750 754 ₽), – это инвестиция для избранных. Усложняет ситуацию то, что микросхемы H100, как известно, трудно найти, а цены на вторичном рынке иногда даже зашкаливают. В отличие от них, MI250X, цена которого составляет около $10 000 (≈ 916 918 ₽), предлагает действительно выгодное предложение за треть стоимости.
Для тех, кто не ограничен в бюджете и ищет GPU с широкими возможностями совместимости, H100 является достойным соперником. Если же бюджет вообще не имеет значения, то выбрать MI250X будет очень сложно. В конечном итоге, при выборе между H100 и MI250X выбор зависит от индивидуальных приоритетов и условий использования.
Комментарии (0)