Diferencias clave entre las supercomputadoras NVIDIA DGX y NVIDIA HGX para aplicaciones de IA

El uso de la inteligencia artificial (IA) ha impulsado el desarrollo en el mundo actual al potenciar diversos sectores como la salud, las finanzas y los vehículos autónomos, entre otros. La necesidad de una mayor potencia computacional aumenta con un número creciente de aplicaciones de IA. Se sabe que NVIDIA produce supercomputadoras de última generación optimizadas para cargas de trabajo de IA de alta resistencia. DGX y HGX son dos líneas de productos famosas del portafolio de supercomputadoras de NVIDIA. Este artículo busca resaltar las disparidades entre las supercomputadoras NVIDIA DGX y NVIDIA HGX para que las instituciones o los académicos puedan tener una comprensión clara al elegir la que mejor se adapte a sus requisitos de cálculo de IA.

¿Cuáles son las diferencias clave entre NVIDIA DGX y NVIDIA HGX?

Descripción general de los sistemas NVIDIA DGX y HGX

Los sistemas de entrenamiento y desarrollo de IA son para lo que se creó NVIDIA DGX. Estos sistemas tienen pilas integradas de hardware y software que están optimizadas para el aprendizaje profundo, así como para tareas aceleradas por GPU. Para ello, incluye ajustes preconfigurados y protocolos de implementación sencillos, todos respaldados por un ecosistema de software de NVIDIA, lo que los hace perfectos para soluciones llave en mano en entornos empresariales o de investigación.

Por otro lado, los servidores de computación de alto rendimiento (HPC) se construyeron teniendo en cuenta la escalabilidad: empresas como centros de datos donde las cargas de trabajo de IA pueden distribuirse entre muchas máquinas. El diseño de NVIDIA de estos servidores permite personalizarlos según las necesidades específicas; esto se logra mediante características de modularidad que hacen posible su uso dentro de infraestructuras a gran escala como las que se encuentran en los centros de datos. A diferencia de estar limitados solo a ciertos tipos de CPU o configuraciones de red, como habrían estado si se hubieran diseñado específicamente para un propósito, como modelos de entrenamiento en cantidades masivas de datos utilizando redes neuronales profundas, pueden funcionar con cualquier arquitectura de CPU según lo que funcione mejor en diferentes casos, pero aún ofrecen flexibilidad junto con el soporte necesario mientras funcionan dentro de la configuración única de una organización.

Comparación detallada: NVIDIA DGX frente a NVIDIA HGX

Objetivos y aplicaciones

• NVIDIA DGX: desarrollo, investigación y capacitación de IA con soluciones plug-and-play.
• NVIDIA HGX: HPC e infraestructura de IA escalable para diferentes opciones de personalización.

Compatibilidad de hardware

• NVIDIA DGX: Pilas de hardware y software integradas con configuraciones preestablecidas.
• NVIDIA HGX: diseño basado en componentes que se puede combinar de manera flexible con varias arquitecturas de CPU.

Soporte e implementación

• NVIDIA DGX: procedimientos de implementación simples respaldados por el vasto ecosistema de software de NVIDIA.
• NVIDIA HGX: Se requiere computación personalizable para implementaciones e integración personalizadas.

Escalabilidad

• NVIDIA DGX: funciona mejor en pequeñas y medianas empresas o centros de investigación.
• NVIDIA HGX: escalable en grandes centros de datos que involucran cargas de trabajo de IA distribuidas.

Potencial de personalización

• NVIDIA DGX: No se puede personalizar mucho aquí ya que está diseñado para funcionar directamente desde la caja.
• NVIDIA HGX: Puede personalizarse en gran medida para adaptarse a las necesidades o requisitos específicos de los usuarios.

Optimización del rendimiento

• NVIDIA DGX: Ha sido optimizado principalmente para aprendizaje profundo y tareas aceleradas por GPU en general.
• NVIDIA HGX: Se ha optimizado principalmente para una escalabilidad de alto rendimiento.

¿En qué se diferencia el rendimiento de la IA entre NVIDIA HGX y NVIDIA DGX?

Los requisitos de la IA generativa

Generar IA (generalmente aplicada al entrenamiento de modelos de lenguaje a gran escala o a la creación de aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial) necesita mucha potencia de cálculo, así como eficiencia en el procesamiento de grandes cantidades de información.

• Rendimiento y rendimiento: Comparados entre sí, los dos sistemas se diferencian principalmente en términos de rendimiento y rendimiento. Si bien DGX se puede utilizar para inferencias de baja latencia cuando es necesario llevar a cabo tareas de generación en tiempo real, HGX está diseñado específicamente prestando atención a conjuntos de datos extensos que son muy intensivos desde el punto de vista computacional y que generalmente se ejecutan en grandes clústeres o supercomputadoras. . Esto significa que esta plataforma los manejará mucho mejor que cualquier otro sistema disponible hoy en día porque su arquitectura permite la integración en CPU con diferentes configuraciones, haciendo posible el soporte para diversas combinaciones como las que involucran procesadores AMD EPYC junto con múltiples GPU A100 interconectadas. a través de NVLink.
• Implementación y conveniencia: También existe una distinción entre estas dos plataformas en cuanto a las opciones de implementación y los niveles de conveniencia que ofrecen, aunque son más flexibles que los DGX en lo que respecta a la escalabilidad en términos de tamaño o número. Por ejemplo, se puede empezar con unas pocas unidades y luego ir añadiendo más según lo requiera la demanda, pero en algún momento es posible que se necesiten muchas unidades, lo que podría requerir sistemas de refrigeración de alta calidad debido al mayor consumo de energía.

En conclusión, si bien Nvidia HGX proporciona la flexibilidad que necesitan las organizaciones involucradas en amplios casos de uso generativo que requieren disponibilidad, siempre disponible, recursos ilimitados, escalabilidad en múltiples bastidores, todo el equipo bajo la manga, capacidad informática pura, DGx ofrece un tiempo de comercialización rápido a través de la simplicidad y la facilidad de uso. Utilice la optimización en torno a los marcos de aprendizaje profundo más comunes. Bibliotecas. Caja de ejercicios lista para usar. Preinstalada. Factor de forma similar a una computadora portátil. Operación silenciosa. Fácil transportabilidad, entre otros.

Optimización del rendimiento de los centros de datos

Cuando se trata de optimizar el rendimiento del centro de datos con IA, ¿cuáles son las diferencias entre NVIDIA HGX y NVIDIA DGX?

• NVIDIA HGX: La mejor manera de optimizar el rendimiento en un centro de datos es mediante una escalabilidad incomparable con cualquier otra plataforma. Esto permite la integración de diferentes tipos de CPU, así como el manejo y procesamiento de datos a gran escala, lo que significa que se logra un mayor rendimiento y al mismo tiempo se mejora la eficiencia. Estas características hacen que este sistema sea más flexible que otros, especialmente cuando se trabaja con DGX de NVIDIA.
• NVIDIA DGX: Otra opción para aquellos que desean un rendimiento optimizado dentro de sus centros de datos sería optar por un paquete todo incluido como Sistemas NVIDIA DGX. Vienen listos para usar nada más sacarlos de la caja, lo que ahorra el tiempo necesario durante la configuración o instalación. También tienen componentes de hardware y software integrados diseñados específicamente para aplicaciones de aprendizaje profundo, lo que los hace fáciles de integrar en cualquier entorno existente donde dichas capacidades se requieran con mayor urgencia. Con estas características, las organizaciones pueden iniciar sus programas de investigación de IA mucho más rápido de lo esperado.

Elegir entre NVIDIA HGX y DGX depende de lo que quieras que haga tu centro: escalabilidad o capacidades optimizadas de aprendizaje profundo respectivamente

Atributos distintivos de HGX para cargas de trabajo de inteligencia artificial

NVIDIA HGX tiene una serie de características únicas que se crearon específicamente para mejorar las cargas de trabajo de IA. Éstas incluyen:

• Escalabilidad: Puede escalarse horizontal o verticalmente, lo que permite la expansión con el crecimiento del tamaño de los conjuntos de datos de IA, así como con los requisitos computacionales.
• Flexibilidad: Diseñado teniendo en cuenta diferentes CPU para que puedan adaptarse fácilmente a cualquier entorno de centro de datos sin causar problemas de compatibilidad.
• Throughput: Capaz de manejar grandes cantidades de información optimizando sus funciones de gestión de datos.
• Red avanzada: Utiliza interconexiones de alta velocidad para reducir la latencia entre componentes y al mismo tiempo aumentar sus velocidades de transferencia de datos.
• Eficiencia energética: Su consumo de energía está dentro de límites aceptables pero al mismo tiempo ofrece un alto rendimiento que reduce los costos de operación. Esto es especialmente notable cuando se utilizan las plataformas NVIDIA HGX A100 y HGX B200.
• Modularidad: Puede actualizarse o modificarse fácilmente para que sea compatible con futuras tecnologías de IA, por lo que su flexibilidad también garantiza que siga siendo útil incluso cuando la IA evoluciona con el tiempo.

¿Cuál es la mejor opción para proyectos de IA: NVIDIA HGX o NVIDIA DGX?

Ventajas y desventajas de las plataformas DGX y HGX

NVIDIA DGX

Ventajas:

• Simplificación de la implementación: simplifica los procesos de instalación y configuración.
• Optimización del aprendizaje profundo: optimizado para el aprendizaje profundo, con una pila completa de hardware y software diseñada específicamente para el aprendizaje automático.
• Una solución lista para usar: proporciona un paquete todo en uno que elimina la necesidad de configuración adicional.

Desventajas:

• La escalabilidad es limitada: no hay mucha flexibilidad cuando se trata de configuraciones personalizadas o a gran escala.
• Caro: las soluciones integradas tienen un precio superior.
• Caso de uso específico: es adecuado principalmente para el aprendizaje profundo y puede carecer de adaptabilidad a otras aplicaciones.

NVIDIA HGX

Ventajas:

• Escalable: excelente infraestructura de IA de escalamiento horizontal y vertical.
• Flexible: admite una variedad de arquitecturas de CPU, lo que mejora la flexibilidad en la implementación.
• Alto rendimiento: alto rendimiento junto con redes avanzadas diseñadas para cargas de trabajo con uso intensivo de datos.

Desventajas:

• Implementación compleja: se requiere más experiencia en configuración e integración, especialmente al configurar estaciones DGX.
• Costos modulares: puede haber costos más altos con configuraciones personalizadas. Consumo de energía: Las implementaciones a gran escala pero energéticamente eficientes aún podrían consumir una cantidad significativa de energía.

Evaluación de sus necesidades de IA

• Tamaño del Proyecto: ¿Debería trabajar en una solución más llave en mano (NVIDIA DGX) o en una infraestructura escalable (NVIDIA HGX)?
• Restricciones de dinero: Determina si es mejor usar todo tu presupuesto a la vez con DGX o si HGX ofrecerá mejores opciones de personalización pero potencialmente costará más a largo plazo.
• Caso de uso específico: ¿Es el aprendizaje profundo su único enfoque? De lo contrario, opte por la gama más amplia posible de aplicaciones de inteligencia artificial: NVIDIA HGX.
• Capacidad técnica: ¿Puedes gestionar configuraciones complejas (NVIDIA HGX) o necesitas un proceso de instalación sencillo proporcionado por NVIDIA DGX?

Nivel de rendimiento requerido: ¿Cuál le resultaría más útil entre el alto rendimiento y las capacidades de red avanzadas que ofrece HGX frente al rendimiento de aprendizaje profundo optimizado que ofrece DGX?

¿Cuáles son las características específicas de HGX y DGX?

Sistemas de refrigeración avanzados en plataformas HGX

Para manejar cargas de trabajo computacionales densas, que producen mucho calor, las plataformas HGX cuentan con sistemas de refrigeración avanzados. Normalmente, estas soluciones de refrigeración utilizan tecnología de refrigeración líquida que es más eficaz para disipar el calor que los métodos tradicionales de refrigeración por aire. Consiste en placas frías conectadas a intercambiadores de calor a través de bombas que transfieren eficientemente energía térmica lejos de partes críticas para mantenerlas en sus temperaturas óptimas de funcionamiento. De esta manera, incluso en situaciones de trabajo difíciles, el sistema seguirá funcionando con su máxima eficiencia, lo que lo hará confiable y menos vulnerable a la estrangulación térmica.

Comparación entre HGX H100 y DGX H100

HGX H100:

• Público objetivo: Se trata de grandes empresas que ya han avanzado en sus capacidades técnicas.
• Configuración: Configuraciones altamente personalizables adecuadas para entornos complicados.
• Rendimiento: funciona mejor en aplicaciones especializadas o de alto rendimiento.
• Refrigeración: Máxima eficiencia a través de avanzados sistemas de refrigeración líquida.

DGX H100:

• Público objetivo: Estas organizaciones tienen bajos recursos técnicos.
• Configuración: Está preconfigurado para que la implementación sea más rápida y sencilla.
• Rendimiento: Optimizado para tareas de aprendizaje profundo que se pueden realizar con diferentes modelos como transformadores, RNN, CNN, etc.
• Enfriamiento: El sistema de enfriamiento puede ser enfriado por aire o por líquido básico, lo que puede hacer el trabajo de manera más eficiente.

Se revelan 8 configuraciones de NVIDIA

Cuando hablamos de configuraciones NVIDIA 8x, nos referimos a sistemas que pueden albergar ocho tarjetas gráficas. Están diseñados para brindar la mayor cantidad posible de potencia informática y eficiencia para la informática de alto rendimiento (HPC), el análisis de datos y la inteligencia artificial (IA).

Puntos destacables:

• Escalabilidad: es importante porque permite un procesamiento paralelo masivo entre muchas GPU, lo que a su vez permite el soporte de implementación a gran escala.
• Rendimiento: esto es necesario cuando se trata de cargas de trabajo que tienen muchos cálculos dándoles velocidad adicional.
• Flexibilidad: se pueden ajustar para adaptarse a cualquier necesidad determinada, lo que los hace aplicables en diferentes entornos informáticos donde más se necesita versatilidad.

Estas configuraciones garantizan que todos los componentes funcionen juntos como una sola unidad para que todo funcione sin problemas. En otras palabras, pueden manejar conjuntos de datos complejos rápidamente y al mismo tiempo acelerar los cálculos mediante el uso de números más altos o velocidades más rápidas, dependiendo de lo que sea necesario hacer.

¿Cómo son los entornos de centros de datos e inteligencia artificial para los sistemas NVIDIA HGX?

Ecosistema de sistemas NVIDIA HGX

El ecosistema de sistemas NVIDIA HGX es excelente tanto en entornos de centros de datos como de inteligencia artificial porque es fuerte y poderoso.

• Actuación: Proporciona un rendimiento inigualable para el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA al brindar una excelente potencia informática.
• Escalabilidad: Esto permite ampliar las operaciones de inteligencia artificial, así como el aprendizaje automático, con una integración perfecta en las infraestructuras actuales del centro de datos.
• Eficiencia: Se garantiza una alta eficiencia energética mediante un uso optimizado de la energía junto con mecanismos de refrigeración avanzados.

Estas funcionalidades juntas posicionan a NVIDIA HGX Systems como una herramienta esencial para mejorar el análisis de datos a nivel empresarial, así como la investigación de Inteligencia Artificial.

Flexibilidad y escalabilidad de las plataformas HGX

Las plataformas HGX son muy flexibles y escalables, ya que se pueden implementar de diferentes maneras según la situación.

Por tanto, estas plataformas pueden adaptarse a diversas demandas informáticas.

• Variabilidad: los sistemas se pueden ajustar cambiando su configuración para admitir muchos tipos de tareas de inteligencia artificial (IA) y también necesidades de procesamiento de datos.
• Crecimiento: con esta tecnología de infraestructura, la expansión se vuelve ilimitada ya que admite niveles de rendimiento mejorados a medida que se realizan más cálculos.
• Integración: establecer una conexión con las infraestructuras actuales permite una fácil ampliación sin grandes modificaciones en los métodos operativos utilizados en una empresa u organización.

En resumen, las plataformas HGX ofrecen soluciones potentes aplicables tanto en laboratorios de IA como en centros de datos y, al mismo tiempo, siguen siendo eficientes.

Consideraciones de costos de los sistemas HGX

Para responder a las consideraciones de costos de los sistemas HGX, hay una serie de factores que deben tenerse en cuenta.

• Inversión inicial: El precio inicial de compra de un sistema HGX puede ser alto porque tiene características avanzadas y un diseño robusto.
• Gastos de funcionamiento: Los costos de funcionamiento continuo incluyen el consumo de energía, las necesidades de refrigeración y el mantenimiento regular.
• Costos de escalabilidad: Aunque ser escalable es algo bueno, a medida que el sistema crezca, se requerirán gastos adicionales en actualizaciones de hardware y cambios de infraestructura.
• Retorno de la Inversión (ROI): El aumento de la eficiencia informática debe medirse frente al desembolso total en términos de ganancias de productividad obtenidas mediante el uso de este tipo de sistema.
• Costos del ciclo de vida: Esto implica analizar todos los costos asociados con la posesión de un sistema de este tipo a lo largo de su vida útil, lo que puede implicar futuras actualizaciones o incluso su desmantelamiento cuando sea necesario.

En conclusión, realizar un análisis exhaustivo de los costos permitiría a las personas tomar las decisiones correctas durante sus inversiones en sistemas HGX.

Fuentes de referencia

Nvidia DGX

NVLink

Unidad de procesamiento gráfico

Preguntas Frecuentes (FAQ)

P: En aplicaciones de IA, ¿cuáles son las principales diferencias entre NVIDIA DGX y NVIDIA HGX?

R: Cuando se trata de arquitectura y casos de uso, la diferencia entre las plataformas NVIDIA DGX y NVIDIA HGX es profunda. Los sistemas DGX como el DGX A100 admiten flujos de trabajo de aprendizaje profundo y IA listos para implementar. Por otro lado, se emplearon diseños modulares para crear soluciones escalables integradas en centros de datos para proporcionar capacidades de IA muy sólidas, representadas por NVIDIA HGX.

P: ¿Cómo se compara la DGX A100 con la NVIDIA HGX A100 en términos de rendimiento?

R: Para fines de optimización inmediata de las cargas de trabajo de IA, este sistema autónomo llamado DGX A100 se creó con 8 GPU NVIDIA A100. Otra opción es una configuración modular que se puede escalar en todos los centros de datos, logrando así un mayor rendimiento agregado debido a la integración de múltiples GPU e interconexiones de alta velocidad conocida como plataforma NVIDIA HGX A100.

P: ¿Cuál es el propósito de NVIDIA DGX H100?

R: ¡El último producto de la serie de aplicaciones de aprendizaje profundo e inteligencia artificial de alto rendimiento diseñadas por Nvidia Corporation bajo su marca Nvidia dgx h100 ya está aquí! Hereda todas las características de los modelos anteriores, pero agrega algunas mejoras en la potencia computacional junto con mejoras de eficiencia gracias a la integración de la nueva tecnología hpc nvidia h100 gpus.

P: ¿Puede explicar la refrigeración líquida en estos sistemas?

R: La nvidia hgxa delta con refrigeración líquida utiliza este método para mantener temperaturas óptimas durante tareas computacionales intensas, aumentando así el rendimiento y el ahorro de energía.

P: ¿Qué es el NVIDIA DGX SuperPOD?

R: Múltiples sistemas dgx combinados crean un entorno informático extenso capaz de realizar operaciones de aprendizaje profundo e inteligencia artificial a gran escala más rápido, conocido como superpod dgx impulsado por la tecnología nvidia nvswitch para computación acelerada por gpu.

P: ¿En qué se diferencia el DGX B200 del DGX GB200?

R: Estos son algunos modelos de la serie DGX con diferentes configuraciones y capacidades de rendimiento para diversas cargas de trabajo de IA. Varían en rendimiento y aplicación según las diferencias arquitectónicas y de configuración de GPU.

P: ¿Cuáles son las ventajas de la plataforma NVIDIA HGX H100?

R: La plataforma NVIDIA HGX H100 está equipada con las últimas GPU NVIDIA H100, lo que mejora la informática de alto rendimiento para aplicaciones de IA. La capacidad de escalar, el diseño modular y las interconexiones avanzadas como NVLink y NVSwitch para centros de datos que maximizan su rendimiento.

P: ¿Cómo afecta la comparación “NVIDIA DGX versus NVIDIA HGX” a la toma de decisiones en la infraestructura de IA?

R: Al comparar los sistemas NVIDIA DGX con los sistemas NVIDIA HGX, las empresas pueden tomar decisiones informadas en función de sus requisitos. Si bien los sistemas DGX son buenos para soluciones de IA listas para implementar; HGX proporciona más flexibilidad y potencia en implementaciones a gran escala donde se requiere la integración del centro de datos, convirtiéndose así en escalable y orientado al alto rendimiento.

P: ¿Cuál es el papel de las GPU NVIDIA Tesla en las plataformas DGX y HGX?

R: Tanto en las plataformas DGX como en HGX, las GPU NVIDIA Tesla, como NVIDIA Tesla P100, han proporcionado potentes capacidades informáticas para IA, así como cargas de trabajo de aprendizaje profundo. Los sistemas modernos vienen con GPU más avanzadas como A100 plus H100 que brindan niveles de rendimiento aún más altos.

P: ¿Por qué es importante la “diferencia entre NVIDIA HGX y DGX” para el desarrollo de la IA?

R: El conocimiento sobre la diferencia entre estos dos influye en la selección de infraestructura durante el desarrollo de la inteligencia artificial, por lo que es fundamental. Las soluciones listas para usar se adaptan mejor a DGX, mientras que las configuraciones modulares escalables que se pueden personalizar ampliamente para entornos de investigación o implementación empresarial forman parte de lo que constituye un sistema HGX ideal.