急速に変化するテクノロジーの世界では、 GPUサーバー 高度なコンピューティングとディープラーニングには、GPU が不可欠になっています。これらのサーバーには、比類のない計算能力を提供する高性能グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) が搭載されているため、データ集約型の操作に革命をもたらしました。従来使用されていた CPU とは異なり、GPU は並列処理用に設計されています。多くのタスクを同時に処理できるため、高スループット処理を必要とする人工知能や機械学習などの最新のアプリケーションに適しています。このホワイト ペーパーでは、計算を高速化するために GPU サーバーを使用することの固有の利点について説明し、複雑なシミュレーションを簡素化しながらさまざまな科学および産業プロセスを高速化する GPU の貢献について説明します。また、技術的な背景情報に基づいて、理論的および実践的に適用できる場所の例をいくつか示し、直接影響を受けるさまざまな科学分野や産業を示すことで、これらのマシンがなぜそれほど重要であるかを人々に理解してもらいたいと考えています。
GPU サーバーとは何ですか? どのように機能しますか?
GPU サーバーの基礎を理解する
GPU サーバーは、本質的には、1 つ以上のグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) を使用して計算を実行するコンピューター システムです。順次処理タスク用に設計された中央処理装置 (CPU) とは異なり、GPU は超並列計算をより効率的に実行できます。そのため、このようなサーバーは、多数の GPU コアを利用して大量のデータを同時に処理できます。このため、GPU サーバーは、グラフィカル レンダリング、ディープラーニング モデルのトレーニング、複雑な数値シミュレーションの実行など、膨大な計算能力が必要とされるアプリケーションに最適です。ほとんどの場合、GPU サーバーは、連携して動作する CPU と GPU で構成されます。CPU は汎用処理を処理し、GPU は特殊な並列コンピューティングを高速化します。これにより、このようなシステム内で単一のプロセッサが単独で達成できるよりもはるかに高いパフォーマンスが実現します。
現代のサーバーにおけるNvidia GPUの役割
現代のサーバーは、計算能力と効率の点で比類のない Nvidia GPU に大きく依存しています。これらの GPU は、洗練されたアーキテクチャと CUDA (Compute Unified Device Architecture) プログラミング モデルで知られており、AI、ML、ビッグ データ分析などの複雑な計算問題に対処するために必要な並列処理の面で非常に強力です。人工知能、機械学習、大規模データ分析のいずれであっても、これらのカードは計算を劇的に加速し、完了に必要な処理時間を短縮できます。これに加えて、サーバー環境と統合すると、リソースを最大限に活用できるため、システム全体のパフォーマンスが向上し、複雑なアルゴリズムやシミュレーションをこれまでにない速度で実行できるようになります。
GPU サーバーがコンピューティング ワークロードを高速化する方法
GPU を搭載したサーバーは、並列処理、膨大な計算能力、複雑な操作向けに修正されたアーキテクチャにより、コンピューティングを何倍も高速化します。これらのチップには、複数のタスクを同時に実行できる数千のプロセッサがあるため、AI、ML、レンダリングなどのデータ集約型アプリケーションの処理が高速になります。このようなサーバーは、タスクをグラフィック カードで実行するように指示することで、タスクの完了速度を高速化します。これは、この目的で CPU のみを使用する従来のシステムとは異なり、同時に実行できます。さらに、Nvidia CUDA ソフトウェアを使用すると、プログラマーはコードを最適化してこれらの種類のハードウェアを最大限に活用できるため、パフォーマンスがさらに向上し、計算ワークロード中の遅延が削減されます。この場合、CPU と GPU の両方が一緒に使用されるため、各コンポーネントが最大電力レベルで動作し、さまざまな種類のプログラムで全体的に優れた結果が得られます。
AI と機械学習に Nvidia GPU サーバーを選択する理由
AIトレーニングにおけるNvidia GPUの利点
AI トレーニングは、Nvidia GPU から多くのメリットを得ています。まず、その並列処理構造は数千のコアで構成されており、多数の計算を同時に実行できるため、複雑な機械学習モデルのトレーニング プロセスが大幅に高速化されます。次に、開発者は Nvidia CUDA プラットフォームを通じて強力な AI 最適化 GPU パフォーマンスを利用できるため、トレーニング時間を短縮し、モデルの精度を向上させることができます。最後に、Nvidia GPU の高メモリ帯域幅により、ディープラーニング モデルのトレーニングに必要な大規模なデータ セットを効率的に管理できます。最後に、cuDNN や TensorRT などのソフトウェア ライブラリで構成されるエコシステムも重要です。これらのライブラリは、定期的な更新とともに完全なサポートを提供するため、この分野の研究者は常にグラフィック カード技術の最新の開発にアクセスできます。これらすべての理由から、AI を扱う人が人工知能に関連するさまざまなタスクの作業中にそれらを使用する理由は明らかです。
Nvidia GPU サーバーによるディープラーニングの利点
ディープラーニング アプリケーションにとって、Nvidia GPU サーバーには多くの利点があります。複数のコアを利用することで、同時に数千の並列計算を実行できるため、モデルのトレーニングや推論タスクが大幅に高速化されます。CUDA プラットフォームは、ディープラーニング ワークロードを最適化し、ハードウェア リソースが効率的に使用されるようにします。Nvidia GPU は、ディープラーニングでよく使用される大規模なデータセットを処理するために必要な高いメモリ帯域幅を提供します。さらに、Nvidia には、cuDNN や TensorRT ライブラリなど、ディープラーニング モデルの高いパフォーマンスとスケーラビリティを保証する幅広いソフトウェアがあります。これらの機能すべてから、ディープラーニング モデルの展開やスケーリング操作を行う際に Nvidia GPU を選択すべき理由が明らかになります。
GPU コンピューティングにおける Nvidia CUDA の役割
Nvidia の Compute Unified Device Architecture (CUDA) は、Nvidia GPU 用に作成された並列コンピューティング プラットフォームとプログラミング モデルを提供するため、GPU コンピューティングにとって非常に重要です。CUDA を使用すると、開発者は汎用処理または GPGPU に Nvidia GPU のパワーを活用できます。GPGPU では、通常 CPU によって処理される機能が GPU にオフロードされ、効率が向上します。このプラットフォームでは、数千の GPU コアを使用して同時操作を実行し、科学的シミュレーションやデータ分析などのさまざまな計算タスクを大幅に高速化します。
CUDA のアーキテクチャは、高性能アプリケーションの作成と最適化を可能にする幅広い開発ツール、ライブラリ、API で構成されています。cuBLAS (高密度線形代数用)、cuFFT (高速フーリエ変換用)、cuDNN (ディープ ニューラル ネットワーク用) の開発ツールは、一般的なアルゴリズムの最適化された実装を提供し、アプリケーションのパフォーマンスを高速化します。また、C、C++、Python などの複数のプログラミング言語をサポートしているため、開発時の柔軟性と既存のワークフローとの統合が可能になります。
本質的には、CUDA を使用すると、Nvidia GPU が提供するすべての計算機能を利用できるため、人工知能 (AI)、機械学習 (ML) などの高い処理能力を必要とする分野で使用できるようになります。したがって、その画期的な効果は、CUDA が次世代のアプリを開発するために必要なツールとフレームワークを提供するため、現代の GPU コンピューティングに与える重要性を強調しています。
高性能 GPU サーバーの主要コンポーネントは何ですか?
必須のCPUとGPUの選択
高性能 GPU サーバーのパーツを選択するときは、最高のパフォーマンスを確保するために CPU と GPU を一緒に考慮する必要があります。
CPU オプション:
- AMD EPYC シリーズ: EPYC 7003 シリーズなどの AMD EPYC プロセッサは、コア数が多く、パフォーマンスが優れています。マルチスレッドに優れ、メモリ帯域幅も広いため、データ集約型のタスクに最適です。
- Intel Xeon スケーラブル プロセッサ: Intel の Xeon シリーズ (特に Platinum および Gold モデル) は、信頼性と高スループットに重点を置いています。これらのシリーズが提供する機能には、エンタープライズ アプリケーションに不可欠な大容量メモリのサポートや堅牢なセキュリティなどがあります。
- AMD Ryzen Threadripper Pro: このラインは、プロフェッショナル ワークステーションや計算負荷の高いワークロードを念頭に置いて特別に設計された強力なパフォーマンス レベルを誇ります。Ryzen Threadripper Pro CPU には多数のコア/スレッドがあり、大量の処理能力を必要とするアプリに適しています。
GPU の選択肢:
- Nvidia A100 Tensor Core GPU: A100 は、AI、データ分析、高性能コンピューティング (HPC) 向けに開発されました。MIG サポートと大規模な並列処理を備えているため、高い計算効率が求められるタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。
- Nvidia RTX 3090: RTX 3090 は主に消費者向け GPU として使用されていますが、巨大な VRAM と CUDA コアを備えているため、ディープラーニング、レンダリング、科学的シミュレーションに適しているため、一部の高性能ワークステーションに搭載されています。
- AMD Radeon Instinct MI100: AMD のこの高度なアーキテクチャ GPU は、競争力のあるパフォーマンスと大規模な並列処理の広範なサポートとの間で適切なバランスをとる必要がある HPC および AI ワークロード向けに設計されています。
企業は、CPU と GPU を戦略的に選択することで、ワット効率あたりのバランスの取れたパフォーマンスを実現しながら、最も要求の厳しい計算ジョブを処理するのに十分な GPU サーバーを構築できます。
GPU サーバーにおける PCIe と NVMe の理解
GPU サーバーのアーキテクチャにおいて、生産性と電力効率に直接影響する 2 つの重要なテクノロジーは、Peripheral Component Interconnect Express (PCIe) と Non-Volatile Memory Express (NVMe) です。
PCIe: グラフィック カード、ストレージ ドライブ、ネットワーク アダプターなどのさまざまなハードウェア デバイスをマザーボードに直接接続するために設計された、入出力インターフェイスの高速規格です。複数のレーンがあり、各レーンにはデータ転送速度 (x1、x4、x8、x16 など) が記述されているため、十分な帯域幅が提供されます。GPU サーバーの PCIe レーンは、CPU と GPU 間の高速通信を提供し、遅延を最小限に抑え、計算スループットを最大化します。
NVMe: Non-Volatile Memory Express は、ソリッド ステート ドライブ (SSD) の PCI Express が提供する速度の利点を活用するストレージ プロトコルです。SATA などの従来のプロトコルとは異なり、PCIe バス上で直接動作するため、レイテンシが大幅に短縮され、IOPS (1 秒あたりの入出力操作) が向上します。GPU サーバーでは、高スループットと低レイテンシのストレージ ソリューションである NVMe SSD が、AI、機械学習、データ分析に典型的な大規模なデータセットに対応するために使用されます。
GPU サーバー内の PCI Express と不揮発性メモリ Express の相互作用により、処理ユニットとストレージ リソースがピーク速度で機能できるようになり、情報のスムーズな流れが強化され、計算パフォーマンスが向上します。この組み合わせは、操作中の効率性と信頼性を保証するため、計算負荷の高い大量のデータ転送ワークロードには不可欠です。
ラックマウント型とタワー型 GPU サーバー
GPU サーバーを選択するときは、ラックマウントかタワーのどちらを選択するかを検討する必要があります。スペース、スケーラビリティ、冷却効率、展開シナリオなどの要素を考慮する必要があります。
ラックマウント GPU サーバー: これらのサーバーはサーバー ラックに収まるように設計されているため、コンパクトな設計になっており、データ センターのスペースを節約できます。つまり、ラックを使用すると、限られた領域内で高密度の GPU を配置できるため、大規模な導入に最適です。モジュール式のため、拡張性はシンプルです。さらに、ラックには最適な動作温度を維持する高度な空気または液体システムが装備されていることが多いため、冷却性能も優れています。
タワー GPU サーバー: タワー GPU サーバーは標準的なデスクトップ PC のように見え、通常はラック インフラストラクチャがない、または必要のない小規模オフィスで使用されます。この種類のサーバーでは、コンポーネントの配置とエアフローの点でより自由度が高く、冷却にさまざまな構成を使用する場合に役立ちます。スタンドアロン ユニットとしてのタワーは、一般的に導入が簡単で、それほど負荷のかからないアプリケーションに十分な電力を提供します。ただし、サイズはラックマウントよりも大きいため、物理的に多くのスペースを占有し、ユニットあたりの GPU 密度も低いため、大規模な計算ニーズには適していません。
簡単に言えば、ラックマウント型 GPU サーバーに最も適した環境は、必要な冷却システムと効率的なスペース使用を備えた高密度の大規模データセンターです。一方、タワー型のサーバーは、導入の容易さと柔軟性が最も重要となる、小規模で要求の少ない導入に適しています。
AI ワークロードに適した GPU サーバーを選択するにはどうすればよいでしょうか?
AIとディープラーニングのニーズを分析
AI およびディープラーニングのワークロード用の GPU サーバーを選択する際には、何を求めているかを正確に把握する必要があります。考慮すべき点は次のとおりです。
- パフォーマンス: AI モデルの性能を決定します。トレーニングやその他の高パフォーマンス タスクを必要とする大規模なニューラル ネットがある場合は、複数のハイエンド GPU を搭載したサーバーを選択してください。
- スケーラビリティ: 拡張の余地があるかどうかを考慮する必要があります。したがって、急速な成長が予想される場合は、より小さなスペースに多くの GPU を収容できるラックマウント サーバーを選択してください。
- 予算: 財務能力を考慮してください。ラックマウント ソリューションは、高度な冷却システムと高密度のセットアップのためにコストが高くなる傾向がありますが、タワー サーバーは、予算が少なく、運用がそれほど大規模でない場合に適しています。
- エネルギー消費と熱管理: サーバーによって電力要件と冷却ニーズは異なります。ラックマウントはデータ センターの冷却の恩恵を受けますが、タワーには強力な自己完結型クーラーが必要です。
- 展開環境: インフラストラクチャなど、周囲にすでに存在するものに対して、すべてのものがどこに配置されるかを検討します。データ センター内にスペースがある場合はこれを使用しますが、そうでない場合は、特にスペースが限られている場合やオフィスのように物が離れている場合は、タワーを使用します。
これらの要素を考慮することで、人工知能とディープラーニングのワークロードに最適なタイプの GPU サーバーを簡単に特定でき、最大限の利用とスケーラビリティを実現できます。
Nvidia A100 と Nvidia H100: どちらを選ぶべきでしょうか?
Nvidia A100 と Nvidia H100 のどちらかを選択するには、これらの GPU がどのような用途に最適で、どのような改良が加えられているかを知っておく必要があります。Ampere アーキテクチャ ベースの Nvidia A100 は、AI、データ分析、および高性能コンピューティング (HPC) のワークロードで多用途に使用できます。これは、19.5 テラフロップスの FP32 パフォーマンスに相当し、単一の A100 GPU をより小さな独立したインスタンスに分割できるマルチインスタンス GPU (MIG) テクノロジをサポートします。
一方、より新しい Hopper アーキテクチャに基づく Nvidia H100 は、パフォーマンスとエネルギー効率の面で大幅な強化を実現し、60 テラフロップスを超える FP32 パフォーマンスで AI トレーニングと推論に優れたパフォーマンスを発揮します。トランスフォーマー ベースのモデルを高速化するトランスフォーマー エンジンが導入されているため、大規模な AI アプリケーションに最適です。
結論として、幅広い使いやすさと MIG サポートにより、さまざまな種類のタスクに関する柔軟性を考慮した上で Nvidia A100 が優れていると言えます。一方、H100 は、高負荷の AI ワークロードに必要な特殊な機能と相まって、非常に高いパフォーマンス レベルを提供します。したがって、特定のパフォーマンス ニーズと、プロジェクトに関する将来のスケーラビリティ予測に一致するものを選択してください。
パフォーマンスを最大限に高めるために GPU サーバーを最適化するにはどうすればよいでしょうか?
HPC アプリケーション用の GPU サーバーの構成
HPC アプリケーション用に GPU サーバーを最適化するには、いくつかの重要な構成が必要です。まず、計算要件に適した適切なハードウェアを選択します。たとえば、Nvidia A100 や H100 など、メモリ帯域幅と計算能力の高い GPU を選択します。次に、サーバーの CPU が GPU の機能を補完していることを確認します。これら XNUMX つのコンポーネント間のパフォーマンスのバランスが取れていると、ボトルネックの軽減に役立ちます。
これに加えて、高負荷時でも GPU を最高の状態で稼働させるには、優れた冷却システムと十分な電源が必要です。ソフトウェア側では、最新のドライバーと CUDA ツールキットをインストールして、ハードウェアに組み込まれているすべての機能を活用できるようにします。HPC アプリケーションが分散システムで実行される場合は、MPI (Message Passing Interface) を使用して GPU ノード間の効率的な通信を実現します。さらに、メモリ管理を微調整し、NVIDIA Nsight などのパフォーマンス監視ツールを使用すると、パフォーマンスの限界が明らかになり、ピーク パフォーマンス期間中の GPU サーバーの動作を強化できます。
GPU パフォーマンスを維持するためのベスト プラクティス
サーバーの寿命全体にわたって可能な限り最高の GPU パフォーマンスを維持するには、業界のリーダーが推奨するいくつかのベスト プラクティスに従う必要があります。
- 定期的なドライバーとソフトウェアの更新: GPU ドライバーを、CUDA ツールキットなどの他の関連ソフトウェアとともに、常に最新バージョンに更新してください。これにより、パフォーマンスが向上するだけでなく、効率を低下させる可能性のあるバグも修正されます。
- 適切な冷却と換気: 熱を適切に管理する必要があります。GPU コンポーネントからほこりやその他の粒子を取り除き、サーバー ルーム内に十分な空気の流れを確保して過熱しないようにします。適切な冷却により、パフォーマンスを維持するだけでなく、寿命を大幅に延ばすことができます。
- 電源管理: 電力の変動によってパフォーマンスが低下したり、ハードウェアが損傷したりすることなく、必要な電力を十分に供給できる信頼性の高い電源を常に使用してください。電力の変動は、何よりもグラフィック カードの動作に影響を与える可能性があります。
- 定期的な監視とメンテナンス: NVIDIA Nsight Systems や GPU-Z などの監視ツールを使用すると、ユーザーは温度などを頻繁にチェックできます。これにより、ボトルネックを早期に検出し、トラブルシューティングできるようになります。
- ワークロードの最適化: GPU の機能を活用してワークロードを割り当てる方法を理解し、その長所に応じて実行される計算のバランスを取ります。ジョブ スケジューリング アプリケーションを使用してタスクを効率的に割り当て、単一のカードに過負荷をかけずにすべてのリソースを最大限に活用します。
これらの手順を厳密に実行することで、グラフィック処理ユニットの速度の持続可能性が実現され、計算効率が向上し、ハードウェアへの投資が保護されます。
効果的な冷却によるサーバーパフォーマンスの向上
サーバーのパフォーマンスを最高に維持するには、冷却効率を確保する必要があります。これを実現するには、次のような方法があります。
- サーバー ルームのレイアウト: ホット アイルとコールド アイルを使用してサーバーを正しく配置すると、空気の流れが大幅に増加し、冷却効率が向上します。つまり、サーバー ラックは、1 つの列の前面が別の列の背面に面するように交互に向かい合うように配置して、暖かい空気を冷たい吸気から遠ざける必要があります。
- 環境監視: サーバー ルームのさまざまな場所にセンサーを配置して温度と湿度のレベルを厳密に監視すると、他の場所よりも熱くなる場所を特定し、迅速な是正措置を講じることができます。また、継続的な監視により、最適な動作条件を維持するためのリアルタイムの調整が可能になります。
- 冷却インフラストラクチャ: 高密度サーバー環境を冷却する最も効率的な方法には、インロー冷却システム、オーバーヘッド冷却システム、さらには直接冷却を提供する液体冷却キャビネットなどがあります。これらの精密システムは、より正確な温度制御管理を提供するため、従来のエアコンよりも優れています。
これらの技術を採用することで、システム管理者は熱負荷を効果的に管理し、過熱を防ぎ、重要なハードウェア コンポーネントの耐用年数を延ばすことができます。
よくある質問（FAQ）
Q: 高度なコンピューティングやディープラーニングのタスクにおいて、高性能 GPU を搭載したサーバーを使用する利点は何ですか?
A: 高性能 GPU サーバーは、高度なコンピューティングやディープラーニングに非常に役立ちます。これらのデバイスは、データ処理速度が速く、並列コンピューティング能力が優れており、ビッグデータセットの処理効率も向上しています。これらは、要求の高い AI および ML アプリケーションに不可欠な機能です。
Q: 4 GPU サーバーは、要求の厳しい AI ワークロードのパフォーマンスをどのように向上させるのでしょうか?
A: Nvidia A4 GPU を搭載した 100 GPU サーバーは、異なる GPU を同時に連携させることで計算能力を高め、要求の厳しい AI ワークロードのパフォーマンスを向上させます。これにより、モデルのトレーニングが高速化され、推論もより迅速に行われるため、全体的なスループットが向上し、ディープラーニング タスクの効率も向上します。
Q: GPU アクセラレーション サーバーはどのようなフォーム ファクター構成で入手できますか?
A: 1U、2U、4U ラックマウント設計など、さまざまなサイズの GPU アクセラレーション サーバーが存在します。たとえば、Supermicro の 4U サーバーは、効率的な冷却機能を備えた高密度の設置を可能にし、小型の 1U セットアップはデータ センター内のスペースを節約するオプションを提供します。
Q: AMD EPYC™ 9004 プロセッサーが AI と HPC に適しているのはなぜですか?
A: 9004 シリーズなどの AMD EPYC™ プロセッサは、大きなメモリ帯域幅と高いコア数を主な設計の焦点としているため、優れた I/O 機能を提供します。これらの CPU は、大量の計算リソースと効率的なデータ処理を必要とする人工知能やその他の計算負荷の高いアプリケーションに最適です。
Q : GPU サーバーにおける第 3 世代 Intel® Xeon® スケーラブル プロセッサーなどのスケーラブル プロセッサーの役割は何ですか?
A: スケーラブル プロセッサ (例: 第 1 世代 Intel® Xeon® スケーラブル プロセッサ) は、強力な GPU サーバーを構築できる適応性の高い基盤を提供します。小規模な展開から大規模な展開まで簡単に移行でき、さまざまな規模で効率レベルを維持できます。さらに、このタイプのプロセッサは、高速相互接続や強化されたセキュリティ プロトコルなどの高度な機能を備えており、GPU アクセラレーション環境内でのパフォーマンスを大幅に向上させます。
Q: PCIe 5.0 x16 スロットを使用すると、サーバーのパフォーマンスはどのように向上しますか?
A: 以前の世代と比較して、このタイプのスロットはより高い帯域幅とより高速なデータ転送速度を提供します。これらの変更により、サーバーにインストールされている GPU カード (および高速で動作するその他の周辺機器) の能力が大幅に向上し、集中的な計算タスクを処理できるようになります。
Q: 機械学習やディープラーニングのアプリケーションに最適な Nvidia A100 GPU の特別な機能は何ですか?
A: Nvidia A100 GPU の設計には最新のテンソル コア テクノロジーが組み込まれているため、機械学習やディープラーニング アプリケーションでは比類のないパフォーマンスを発揮します。これらのデバイスは優れた計算能力、拡張性、効率性を備えているため、AI 駆動型のワークロードや環境に最適です。
Q: 4U ラックマウント サーバーはデータ センターにどのような利点をもたらしますか?
A: 4U ラックマウント サーバーは、データ センターに、空気の流れと冷却の改善、コンピューティング リソース密度の向上、空間効率の改善など、さまざまなメリットをもたらします。これらのマシンの空間容量は十分に大きく、複数の GPU カードとその他のコンポーネントを収容できるため、大規模な導入に適しており、高性能コンピューティングのニーズにも対応できます。
Q: データ センター環境では、GPU アクセラレーション AI サーバーの一般的な使用例は何ですか?
A: 高性能コンピューティング (HPC)、複雑なシミュレーション タスク、機械学習インフラストラクチャなどは、データ センター内で使用できる GPU アクセラレーション AI サーバーの例です。このような作業では、大量のデータセットで推論を実行しながら、高い計算能力でモデルをトレーニングする必要があるため、人工知能を含むあらゆるワークロードに GPU アクセラレーション AI サーバーが必要になります。