Différences clés entre les supercalculateurs NVIDIA DGX et NVIDIA HGX pour les applications d'IA

L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) a stimulé le développement dans le monde d’aujourd’hui en améliorant divers secteurs comme la santé, la finance et les voitures autonomes, entre autres. Le besoin de puissance de calcul accrue augmente avec le nombre croissant d’applications d’IA. NVIDIA est connu pour produire des supercalculateurs de pointe optimisés pour les charges de travail d'IA lourdes. DGX et HGX sont deux gammes de produits célèbres du portefeuille de supercalculateurs de NVIDIA. Cet article vise à mettre en évidence les disparités entre les supercalculateurs NVIDIA DGX et NVIDIA HGX afin que les institutions ou les universitaires puissent avoir une compréhension claire du choix de la meilleure solution pour leurs besoins en matière de calculs d'IA.

Quelles sont les principales différences entre NVIDIA DGX et NVIDIA HGX ?

Présentation des systèmes NVIDIA DGX et HGX

Les systèmes de développement et de formation de l’IA sont la raison pour laquelle NVIDIA DGX a été conçu. Ces systèmes intègrent des piles matérielles et logicielles optimisées pour l'apprentissage en profondeur ainsi que pour les tâches accélérées par GPU. À cette fin, il comprend des paramètres préconfigurés et des protocoles de déploiement simples, tous pris en charge par un écosystème logiciel de NVIDIA, ce qui les rend parfaits pour les solutions clé en main dans les environnements de recherche ou d'entreprise.

D’un autre côté, les serveurs de calcul haute performance (HPC) ont été conçus dans un souci d’évolutivité – des entreprises telles que les centres de données où les charges de travail d’IA peuvent être réparties sur de nombreuses machines. La conception de ces serveurs par NVIDIA permet de les personnaliser en fonction de besoins spécifiques ; ceci est réalisé grâce à des fonctionnalités de modularité qui rendent possible l'utilisation dans des infrastructures à grande échelle comme celles que l'on trouve dans les centres de données. Au lieu d'être limités uniquement à certains types de processeurs ou de configurations réseau, comme ils l'auraient été s'ils avaient été conçus spécifiquement dans un seul but, comme la formation de modèles sur d'énormes quantités de données à l'aide de réseaux neuronaux profonds, ils peuvent fonctionner avec n'importe quelle architecture de processeur en fonction de ce qui fonctionne le mieux. étant donné des cas différents mais quand même offplus de flexibilité ainsi que le soutien nécessaire lorsque vous travaillez dans la configuration unique d'une organisation.

Comparaison détaillée : NVIDIA DGX contre NVIDIA HGX

Objectifs et applications

• NVIDIA DGX : développement, recherche et formation en IA avec des solutions plug-and-play.
• NVIDIA HGX : infrastructure HPC et IA évolutive pour différentes options de personnalisation.

Compatibilité matérielle

• NVIDIA DGX : piles matérielles-logicielles intégrées avec configurations prédéfinies.
• NVIDIA HGX : conception basée sur des composants pouvant être combinée de manière flexible avec diverses architectures de processeur.

Assistance et déploiement

• NVIDIA DGX : procédures de déploiement simples soutenues par le vaste écosystème logiciel de NVIDIA.
• NVIDIA HGX : une informatique personnalisable pour des déploiements et une intégration sur mesure est requise.

Évolutivité

• NVIDIA DGX : fonctionne mieux dans les petites et moyennes entreprises ou les centres de recherche.
• NVIDIA HGX : évolutif dans les grands centres de données impliquant des charges de travail d'IA distribuées.

Potentiel de personnalisation

• NVIDIA DGX : il n'y a pas grand-chose à personnaliser ici, car il est conçu pour fonctionner directement dès la sortie de la boîte.
• NVIDIA HGX : peut être hautement personnalisé pour répondre aux besoins ou exigences spécifiques des utilisateurs.

Optimisation des performances

• NVIDIA DGX : Il a été optimisé principalement pour le deep learning et les tâches accélérées par GPU en général.
• NVIDIA HGX : il a été optimisé principalement pour une évolutivité haute performance.

En quoi les performances de l'IA diffèrent-elles entre le NVIDIA HGX et le NVIDIA DGX ?

Les exigences de l'IA générative

La génération d’IA (généralement appliquée à la formation de modèles linguistiques à grande échelle ou à la création d’applications avancées d’intelligence artificielle) nécessite une grande puissance de calcul ainsi qu’une efficacité dans le traitement de grandes quantités d’informations.

• Performances et débit : En comparaison, les deux systèmes se distinguent principalement en termes de performances et de débit. Alors que DGX peut être utilisé pour une inférence à faible latence lorsqu'il est nécessaire d'effectuer des tâches de génération en temps réel, HGX est conçu spécifiquement en accordant une attention particulière aux ensembles de données étendus qui nécessitent beaucoup de calculs et sont généralement exécutés sur de grands clusters ou des superordinateurs. . Cela signifie que cette plate-forme les gérera bien mieux que n'importe quel autre système disponible aujourd'hui, car son architecture permet l'intégration dans des processeurs ayant différentes configurations, rendant ainsi possible la prise en charge de diverses combinaisons telles que celles impliquant des processeurs AMD EPYC avec plusieurs GPU A100 interconnectés. via NVLink.
• Déploiement et commodité : Il existe également une distinction entre ces deux plates-formes en termes d'options de déploiement et de niveaux de commodité. offutilisés par eux – tout en étant plus flexibles que les DGX en termes d’évolutivité en termes de taille ou de nombre. Par exemple, on peut commencer off petit, n'utilisant que quelques unités, puis ajoutez-en progressivement d'autres en fonction de la demande, mais à un moment donné, vous aurez peut-être besoin de plusieurs unités, ce qui peut nécessiter des systèmes de refroidissement de haute qualité en raison de la consommation électrique accrue.

En conclusion, bien que Nvidia HGX offre la flexibilité nécessaire aux organisations engagées dans de vastes cas d'utilisation générative nécessitant une disponibilité permanente et illimitée des ressources évolutives sur plusieurs racks, un équipement complet dans ses manches, un pur muscle de calcul, DGx offre un délai de mise sur le marché rapide grâce à la simplicité et à la facilité d'utilisation. utiliser l'optimisation autour des bibliothèques de cadres d'apprentissage en profondeur les plus courantes préinstallées boîte d'entraînement prête à l'emploi facteur de forme de type ordinateur portable fonctionnement silencieux transportabilité facile entre autres

Optimisation des performances des centres de données

Lorsqu'il s'agit d'optimiser les performances des centres de données avec l'IA, quelles sont les différences entre NVIDIA HGX et NVIDIA DGX ?

• NVIDIA HGX: La meilleure façon d'optimiser les performances dans un centre de données consiste à bénéficier d'une évolutivité inégalée par aucune autre plate-forme. Cela permet l'intégration de différents types de processeurs ainsi qu'une gestion et un traitement de données à grande échelle, ce qui signifie un débit plus élevé tout en améliorant l'efficacité en même temps. De telles caractéristiques rendent ce système plus flexible que d'autres, notamment lorsqu'on travaille avec le DGX de NVIDIA.
• NVIDIA DGX : Une autre option pour ceux qui souhaitent des performances optimisées au sein de leurs centres de données consisterait à opter pour un package tout compris comme les systèmes NVIDIA DGX. Ceux-ci sont prêts à l'emploi dès la sortie de la boîte, ce qui permet d'économiser le temps nécessaire lors de la configuration ou de l'installation. Ils disposent également de composants matériels et logiciels intégrés conçus spécifiquement pour les applications d'apprentissage en profondeur, ce qui les rend faciles à intégrer dans tout environnement existant où de telles capacités sont requises de manière urgente. Grâce à ces fonctionnalités, les organisations peuvent démarrer leurs programmes de recherche en IA beaucoup plus rapidement que prévu.

Le choix entre NVIDIA HGX et DGX dépend de ce que vous souhaitez que votre centre fasse : respectivement évolutivité ou capacités d'apprentissage en profondeur optimisées.

Attributs distinctifs de HGX pour les charges de travail d'intelligence artificielle

NVIDIA HGX possède un certain nombre de fonctionnalités uniques créées spécifiquement pour l'amélioration des charges de travail d'IA. Ceux-ci inclus:

• Évolutivité: Il peut évoluer horizontalement ou verticalement, permettant ainsi une expansion avec la croissance de la taille des ensembles de données d'IA ainsi que les exigences de calcul.
• Flexibilité: Conçu en pensant à différents processeurs afin qu'ils puissent s'intégrer facilement dans n'importe quel environnement de centre de données sans causer de problèmes de compatibilité.
• Cadence de production : Capable de traiter de grandes quantités d’informations en optimisant ses fonctions de gestion de données.
• Mise en réseau avancée: Il utilise des interconnexions à haut débit pour réduire la latence entre les composants tout en augmentant leurs vitesses de transfert de données.
• Efficacité énergétique: Sa consommation d'énergie se situe dans des limites acceptables tout en offrant des performances élevées qui réduisent les coûts d'exploitation. Ceci est particulièrement notable lors de l'utilisation des plates-formes NVIDIA HGX A100 et HGX B200.
• Modularité: Peut être mis à niveau ou modifié facilement pour être compatible avec les futures technologies d'IA. Sa flexibilité garantit également qu'il reste utile même à mesure que l'IA évolue au fil du temps.

Quel est le meilleur choix pour les projets d'IA : NVIDIA HGX ou NVIDIA DGX ?

Avantages et inconvénients des plateformes DGX et HGX

NVIDIA DGX

Avantages:

• Simplification du déploiement – ​​Simplifie les processus d'installation et de configuration.
• Optimisation du Deep Learning – Optimisé pour le Deep Learning, avec une pile matérielle-logicielle complète conçue spécifiquement pour l’apprentissage automatique.
• Une solution prête à l'emploi – Elle fournit un package tout-en-un qui supprime le besoin de configuration supplémentaire.

Désavantages:

• L'évolutivité est limitée – Pas beaucoup de flexibilité lorsqu'il s'agit de configurations à grande échelle ou personnalisées.
• Cher – Les solutions intégrées coûtent cher.
• Spécifique au cas d'utilisation – Il est principalement adapté à l'apprentissage en profondeur et peut manquer d'adaptabilité à d'autres applications.

NVIDIA HGX

Avantages:

• Évolutif – Excellente infrastructure d’IA à mise à l’échelle horizontale et verticale.
• Flexible – Prend en charge diverses architectures de processeur, ce qui améliore la flexibilité du déploiement.
• Hautes performances – Débit élevé et mise en réseau avancée destinée aux charges de travail gourmandes en données.

Désavantages:

• Déploiement complexe – Plus d’expertise requise en configuration et en intégration, notamment lors de la mise en place des stations DGX.
• Coûts modulaires – Les configurations personnalisées peuvent entraîner des coûts plus élevés. Consommation d'énergie : les déploiements à grande échelle mais économes en énergie pourraient encore consommer une énergie importante.

Évaluer vos besoins en IA

• Taille du projet : Faut-il travailler sur une solution plus clé en main (NVIDIA DGX) ou une infrastructure évolutive (NVIDIA HGX) ?
• Contraintes financières : Déterminez s'il est préférable d'utiliser tout votre budget d'un coup avec DGX ou si HGX le fera offIl existe de meilleures options de personnalisation, mais elles coûtent potentiellement plus cher à long terme.
• Cas d'utilisation spécifique : L’apprentissage profond est-il votre seul objectif ? Sinon, optez pour la gamme la plus large possible d’applications d’intelligence artificielle – NVIDIA HGX.
• Capacité technique : Pouvez-vous gérer des configurations complexes (NVIDIA HGX) ou avez-vous besoin d'un processus d'installation simple fourni par NVIDIA DGX ?

Niveau de performance requis : lequel vous servirait le mieux entre un débit élevé et des capacités réseau avancées apportées par HGX par rapport aux performances optimisées d'apprentissage en profondeur offered par DGX ?

Quelles sont les fonctionnalités spécifiques de HGX et DGX ?

Systèmes de refroidissement avancés dans les plates-formes HGX

Afin de gérer des charges de travail informatiques denses, qui produisent beaucoup de chaleur, les plates-formes HGX disposent de systèmes de refroidissement avancés. En règle générale, ces solutions de refroidissement utilisent une technologie de refroidissement liquide qui est plus efficace pour dissiper la chaleur que les méthodes traditionnelles de refroidissement par air. Il se compose de plaques froides reliées à des échangeurs de chaleur via des pompes qui transfèrent efficacement l'énergie thermique des pièces critiques pour les maintenir à leurs températures de fonctionnement optimales. De cette façon, même dans des situations de travail difficiles, le système continuera à fonctionner à son efficacité maximale, le rendant ainsi fiable et moins vulnérable à l'étranglement thermique.

Comparaison HGX H100 et DGX H100

HGX H100 :

• Public cible : Il s’agit de grandes entreprises qui ont déjà développé leurs capacités techniques.
• Configuration : configurations hautement personnalisables adaptées aux environnements complexes.
• Performances : fonctionne mieux dans les applications à haut débit ou spécialisées.
• Refroidissement : efficacité maximale grâce à des systèmes de refroidissement liquide avancés.

DGX H100 :

• Public cible : Ces organisations disposent de faibles ressources techniques.
• Configuration : Il est préconfiguré pour rendre le déploiement plus rapide et plus facile.
• Performances : optimisées pour les tâches d'apprentissage en profondeur qui peuvent être effectuées avec différents modèles tels que les transformateurs, les RNN, les CNN, etc.
• Refroidissement : le système de refroidissement peut être refroidi par air ou par liquide de base, ce qui peut faire le travail plus efficacement.

8x configurations NVIDIA dévoilées

Lorsque nous parlons de configurations NVIDIA 8x, nous entendons des systèmes pouvant contenir huit cartes graphiques. Ceux-ci sont conçus pour offrir la puissance de calcul et l’efficacité les plus élevées possibles pour le calcul haute performance (HPC), l’analyse de données et l’intelligence artificielle (IA).

Points remarquables :

• Évolutivité : elle est importante car elle permet un traitement parallèle massif entre de nombreux GPU, ce qui permet à son tour une prise en charge de déploiement à grande échelle.
• Performances : cela est nécessaire lorsqu'il s'agit de charges de travail qui nécessitent beaucoup de calculs en leur donnant une vitesse supplémentaire.
• Flexibilité : ceux-ci peuvent être ajustés de manière à répondre à n’importe quel besoin donné, les rendant ainsi applicables dans différents environnements informatiques où la polyvalence est le plus nécessaire.

Ces configurations garantissent que tous les composants fonctionnent ensemble comme une seule unité afin que tout se déroule sans problème. En d’autres termes, ils peuvent traiter rapidement des ensembles de données complexes tout en accélérant les calculs en utilisant des nombres plus élevés ou des vitesses plus rapides, en fonction de ce qui doit être fait.

À quoi ressemblent les environnements d’IA et de centre de données pour les systèmes NVIDIA HGX ?

Écosystème de systèmes NVIDIA HGX

L'écosystème NVIDIA HGX Systems est idéal dans les environnements d'IA et de centres de données car il est solide et puissant.

• Performance : Il offre des performances inégalées pour la formation et l'inférence de modèles d'IA en offrant une excellente puissance de calcul.
• Évolutivité: Cela permet l’intensification des opérations d’intelligence artificielle ainsi que l’apprentissage automatique avec une intégration transparente dans les infrastructures actuelles des centres de données.
• Rendement : Une efficacité énergétique élevée est garantie grâce à une utilisation optimisée de l’énergie associée à des mécanismes de refroidissement avancés.

Ensemble, ces fonctionnalités positionnent les systèmes NVIDIA HGX comme un outil essentiel pour améliorer l'analyse des données au niveau de l'entreprise ainsi que la recherche sur l'intelligence artificielle.

Flexibilité et évolutivité des plateformes HGX

Les plateformes HGX sont très flexibles et évolutives car elles peuvent être déployées de différentes manières en fonction de la situation.

Ainsi, ces plates-formes peuvent s'adapter à diverses demandes informatiques.

• Variabilité : les systèmes peuvent être ajustés en modifiant leurs configurations pour prendre en charge de nombreux types de tâches d'intelligence artificielle (IA) et de besoins en traitement de données.
• Croissance : avec cette technologie d'infrastructure, l'expansion devient illimitée car elle prend en charge des niveaux de performances améliorés à mesure que davantage de calculs sont effectués.
• Intégration : L'établissement d'une connexion avec les infrastructures actuelles permet une mise à l'échelle facile sans modifications lourdes des méthodes opérationnelles utilisées dans une entreprise ou une organisation.

En résumé, les plateformes HGX offDes solutions plus puissantes applicables à la fois dans les laboratoires d’IA et les centres de données tout en restant efficaces.

Considérations relatives aux coûts des systèmes HGX

Pour répondre aux considérations de coût des systèmes HGX, un certain nombre de facteurs doivent être pris en compte.

• Investissement initial: Le prix initial d’achat d’un système HGX peut être élevé car il possède des fonctionnalités avancées et une conception robuste.
• Dépenses d'exploitation: Les coûts de fonctionnement continu incluent la consommation d’énergie, les besoins de refroidissement et la maintenance régulière.
• Coûts d'évolutivité: Bien qu'être évolutif soit une bonne chose, à mesure que le système grandit, des dépenses supplémentaires seront nécessaires pour les mises à niveau matérielles et les modifications d'infrastructure.
• Retour sur investissement (ROI): L'augmentation de l'efficacité informatique doit être mesurée par rapport aux dépenses totales en termes de gains de productivité réalisés grâce à l'utilisation de ce type de système.
• Coûts du cycle de vie : Cela implique d'examiner tous les coûts associés à la possession d'un tel système tout au long de sa durée de vie, ce qui peut impliquer de futures mises à niveau, voire même sa mise hors service si nécessaire.

En conclusion, entreprendre une analyse complète des coûts permettrait aux individus de faire les bons choix lors de leurs investissements dans les systèmes HGX.

Sources de référence

Nvidia DGX

NVLink

Unité de traitement graphique

Foire aux questions (FAQ)

Q : Dans les applications d'IA, quelles sont les principales différences entre NVIDIA DGX et NVIDIA HGX ?

R : En ce qui concerne l'architecture et les cas d'utilisation, la différence entre les plates-formes NVIDIA DGX et NVIDIA HGX est profonde. Les workflows d'IA et d'apprentissage en profondeur prêts à déployer sont pris en charge par les systèmes DGX comme le DGX A100. D'autre part, des conceptions modulaires ont été utilisées pour créer des solutions évolutives intégrées aux centres de données afin de fournir de très fortes capacités d'IA représentées par NVIDIA HGX.

Q : Comment le DGX A100 se compare-t-il au NVIDIA HGX A100 en termes de performances ?

R : À des fins d'optimisation immédiate des charges de travail d'IA, ce système autonome appelé DGX A100 a été créé avec 8 GPU NVIDIA A100. Une autre option est une configuration modulaire qui peut être étendue à tous les centres de données, permettant ainsi d'obtenir de meilleures performances globales grâce à l'intégration de plusieurs GPU et d'interconnexions à haut débit connues sous le nom de plate-forme NVIDIA HGX A100.

Q : A quoi sert le NVIDIA DGX H100 ?

R : Le dernier produit de la série d'applications d'IA et d'apprentissage profond hautes performances conçues par Nvidia Corporation sous sa marque Nvidia dgx h100 est là ! Il hérite de toutes les fonctionnalités des modèles précédents, mais ajoute quelques améliorations de puissance de calcul ainsi que des améliorations d'efficacité grâce à l'intégration de la nouvelle technologie HPC nvidia h100 GPU.

Q : Pouvez-vous expliquer le refroidissement liquide dans ces systèmes ?

R : Le nvidia hgxa delta refroidi par liquide utilise cette méthode pour maintenir des températures optimales pendant les tâches de calcul intenses, augmentant ainsi les performances ainsi que les économies d'énergie.

Q : Qu'est-ce que le NVIDIA DGX SuperPOD ?

R : Plusieurs systèmes dgx combinés créent un environnement informatique étendu capable d'effectuer plus rapidement des opérations d'IA et d'apprentissage en profondeur à grande échelle, connu sous le nom de superpode dgx alimenté par la technologie nvidia nvswitch pour le calcul accéléré par GPU.

Q : En quoi le DGX B200 diffère-t-il du DGX GB200 ?

R : Voici quelques modèles de la série DGX avec différentes configurations et capacités de performances pour diverses charges de travail d'IA. Leurs performances et leurs applications varient en fonction des différences d'architecture et de configuration GPU.

Q : Quels sont les avantages de la plateforme NVIDIA HGX H100 ?

R : La plate-forme NVIDIA HGX H100 est équipée des derniers GPU NVIDIA H100, améliorant ainsi le calcul haute performance pour les applications d'IA. La capacité d'évolutivité, la conception modulaire ainsi que les interconnexions avancées telles que NVLink et NVSwitch pour les centres de données qui maximisent leurs performances.

Q : Comment la comparaison « NVIDIA DGX par rapport à NVIDIA HGX » affecte-t-elle la prise de décision dans l'infrastructure d'IA ?

R : En comparant les systèmes NVIDIA DGX aux systèmes NVIDIA HGX, les entreprises peuvent faire des choix éclairés en fonction de leurs besoins. Alors que les systèmes DGX conviennent aux solutions d’IA prêtes à déployer ; HGX offre plus de flexibilité et de puissance dans les déploiements à grande échelle où l'intégration du centre de données est requise, devenant ainsi évolutif et orienté hautes performances.

Q : Quel est le rôle des GPU NVIDIA Tesla dans les plates-formes DGX et HGX ?

R : Sur les plates-formes DGX et HGX, de puissantes capacités informatiques ont été fournies par les GPU NVIDIA Tesla tels que NVIDIA Tesla P100 pour l'IA ainsi que par les charges de travail d'apprentissage profond. Les systèmes modernes sont équipés de GPU plus avancés comme l'A100 et le H100 qui offrent des niveaux de performances encore plus élevés.

Q : Pourquoi la « différence entre NVIDIA HGX et DGX » est-elle importante pour le développement de l'IA ?

R : La connaissance de la dissemblance entre ces deux influences sur la sélection des infrastructures lors du développement de l’intelligence artificielle est donc essentielle. Les solutions prêtes à l'emploi conviennent mieux au DGX, tandis que les configurations modulaires évolutives qui peuvent être largement personnalisées pour les environnements de recherche ou de déploiement d'entreprise font partie de ce qui constitue un système HGX idéal.