Ключевые различия между суперкомпьютерами NVIDIA DGX и NVIDIA HGX для приложений искусственного интеллекта

Использование искусственного интеллекта (ИИ) сегодня ускорило развитие мира за счет развития различных секторов, таких как здравоохранение, финансы и беспилотные автомобили. Потребность в большей вычислительной мощности возрастает с ростом числа приложений искусственного интеллекта. NVIDIA известна производством современных суперкомпьютеров, оптимизированных для тяжелых рабочих нагрузок искусственного интеллекта. DGX и HGX — две известные линейки продуктов в портфолио суперкомпьютеров NVIDIA. Эта статья призвана выявить различия между суперкомпьютерами NVIDIA DGX и NVIDIA HGX, чтобы учреждения и ученые могли иметь четкое понимание при выборе того, что лучше всего соответствует их требованиям к вычислениям ИИ.

Каковы ключевые различия между NVIDIA DGX и NVIDIA HGX?

Обзор систем NVIDIA DGX и HGX

Системы разработки и обучения искусственного интеллекта — это то, для чего была создана NVIDIA DGX. Эти системы имеют интегрированные аппаратные и программные стеки, оптимизированные для глубокого обучения, а также задач с ускорением на графическом процессоре. Для этого он включает в себя предварительно настроенные параметры и простые протоколы развертывания, поддерживаемые экосистемой программного обеспечения NVIDIA, что делает их идеальными для готовых решений в исследовательских или корпоративных средах.

С другой стороны, серверы высокопроизводительных вычислений (HPC) были созданы с учетом масштабируемости — такие предприятия, как центры обработки данных, где рабочие нагрузки ИИ могут быть распределены по многим машинам. Конструкция этих серверов NVIDIA позволяет настраивать их в соответствии с конкретными потребностями; это достигается за счет функций модульности, которые делают возможным использование в крупномасштабных инфраструктурах, таких как те, что встречаются в центрах обработки данных. В отличие от ограничений только определенными типами ЦП или сетевыми конфигурациями, как это было бы, если бы они были разработаны специально для одной цели, например, обучения моделей на огромных объемах данных с использованием глубоких нейронных сетей, — они могут работать с любой архитектурой ЦП в зависимости от того, что лучше всего подходит для различных случаев, но при этом предлагают гибкость наряду с необходимой поддержкой при работе в рамках уникальной настройки организации.

Подробное сравнение: NVIDIA DGX и NVIDIA HGX

Цели и приложения

• NVIDIA DGX: разработка, исследование и обучение искусственного интеллекта с помощью готовых к использованию решений.
• NVIDIA HGX: HPC и масштабируемая инфраструктура искусственного интеллекта для различных вариантов настройки.

Аппаратная совместимость

• NVIDIA DGX: интегрированные аппаратно-программные стеки с предустановленными конфигурациями.
• NVIDIA HGX: компонентная конструкция, которую можно гибко комбинировать с различными архитектурами ЦП.

Поддержка и развертывание

• NVIDIA DGX: Простые процедуры развертывания, поддерживаемые обширной экосистемой программного обеспечения NVIDIA.
• NVIDIA HGX: необходимы настраиваемые вычисления для индивидуального развертывания и интеграции.

Масштабируемость

• NVIDIA DGX: лучше всего работает на малых и средних предприятиях или в исследовательских центрах.
• NVIDIA HGX: масштабируется в крупных центрах обработки данных с распределенными рабочими нагрузками ИИ.

Потенциал настройки

• NVIDIA DGX: здесь мало что можно настроить, поскольку он предназначен для работы прямо из коробки.
• NVIDIA HGX: возможность гибкой настройки в соответствии с конкретными потребностями или требованиями пользователей.

Оптимизация

• NVIDIA DGX: оптимизирован в основном для задач глубокого обучения и задач с графическим ускорением в целом.
• NVIDIA HGX: он был оптимизирован в первую очередь для обеспечения высокой масштабируемости.

Чем отличается производительность искусственного интеллекта NVIDIA HGX и NVIDIA DGX?

Требования генеративного ИИ

Создание искусственного интеллекта (обычно применяемого для обучения крупномасштабных языковых моделей или создания передовых приложений искусственного интеллекта) требует большой вычислительной мощности, а также эффективности обработки больших объемов информации.

• Производительность и пропускная способность: По сравнению друг с другом две системы различаются главным образом по производительности и пропускной способности. Хотя DGX можно использовать для вывода с малой задержкой, когда необходимо выполнять задачи генерации в реальном времени, с другой стороны, HGX разработан специально с вниманием к обширным наборам данных, которые требуют очень больших вычислительных ресурсов и обычно выполняются на больших кластерах или суперкомпьютерах. . Это означает, что эта платформа справится с ними гораздо лучше, чем любая другая доступная сегодня система, поскольку ее архитектура позволяет интегрироваться в процессоры, имеющие разные конфигурации, что делает возможной поддержку различных комбинаций, например, с использованием процессоров AMD EPYC вместе с несколькими взаимосвязанными графическими процессорами A100. через НВЛинк.
• Развертывание и удобство: Также существует различие между этими двумя платформами относительно вариантов развертывания и уровней удобства, которые они предлагают, — при этом они более гибкие, чем DGX, когда дело доходит до масштабируемости с точки зрения размера или количества. Например, можно начать с малого, используя всего несколько единиц, а затем постепенно добавлять больше по мере необходимости, но в какой-то момент вам может понадобиться много единиц, что может потребовать высококачественных систем охлаждения из-за повышенного энергопотребления.

В заключение отметим, что, хотя Nvidia HGX обеспечивает гибкость, необходимую организациям, занимающимся широкими генеративными сценариями использования, требующими доступности, постоянное неограниченное масштабирование ресурсов на несколько стоек, полная готовность к использованию, чистая вычислительная мощь, DGx обеспечивает быстрый выход на рынок благодаря простоте и простоте использования. использовать оптимизацию вокруг наиболее распространенных библиотек сред глубокого обучения. Предустановленные готовые коробки для тренировок. Форм-фактор ноутбука. Бесшумная работа. Удобство транспортировки.

Оптимизация производительности центров обработки данных

Когда дело доходит до оптимизации производительности центра обработки данных с помощью искусственного интеллекта, в чем разница между NVIDIA HGX и NVIDIA DGX?

• NVIDIA HGX: Лучший способ оптимизировать производительность центра обработки данных — это масштабируемость, не имеющая аналогов ни на одной другой платформе. Это позволяет интегрировать различные типы процессоров, а также крупномасштабную обработку и обработку данных, что означает достижение более высокой пропускной способности при одновременном повышении эффективности. Такие характеристики делают эту систему более гибкой, чем другие, особенно при работе с NVIDIA DGX.
• NVIDIA DGX: Еще один вариант для тех, кто хочет оптимизировать производительность своих центров обработки данных, — это пакет «все включено», такой как Системы NVIDIA DGX. Они готовы к использованию прямо из коробки, что позволяет сэкономить время, необходимое при настройке или установке. Они также имеют встроенные аппаратные и программные компоненты, разработанные специально для приложений глубокого обучения, что позволяет легко интегрировать их в любую существующую среду, где такие возможности необходимы наиболее срочно. Благодаря этим функциям организации могут начать свои исследовательские программы в области ИИ гораздо быстрее, чем ожидалось.

Выбор между NVIDIA HGX и DGX зависит от того, что вы хотите от своего центра: масштабируемость или оптимизированные возможности глубокого обучения соответственно.

Отличительные характеристики HGX для рабочих нагрузок искусственного интеллекта

NVIDIA HGX обладает рядом уникальных функций, созданных специально для улучшения рабочих нагрузок ИИ. К ним относятся:

• Масштаб: Он может масштабироваться горизонтально или вертикально, что позволяет расширять его с ростом размера наборов данных ИИ, а также с ростом вычислительных требований.
• Гибкость: Разработаны с учетом различных процессоров, поэтому их можно легко вписать в любую среду центра обработки данных, не вызывая проблем с совместимостью.
• Увеличить пропускную способность: Способен обрабатывать большие объемы информации за счет оптимизации функций управления данными.
• Расширенные сетевые возможности: он использует высокоскоростные соединения для уменьшения задержки между компонентами и одновременного увеличения скорости передачи данных.
• Энергоэффективность: Его энергопотребление находится в допустимых пределах, но в то же время обеспечивает высокую производительность, что снижает эксплуатационные расходы. Это особенно заметно при использовании платформ NVIDIA HGX A100 и HGX B200.
• модульность: Может быть легко модернизирован или модифицирован для совместимости с будущими технологиями искусственного интеллекта, поэтому его гибкость также гарантирует, что он останется полезным даже по мере развития искусственного интеллекта с течением времени.

Что лучше выбрать для проектов искусственного интеллекта: NVIDIA HGX или NVIDIA DGX?

Преимущества и недостатки платформ DGX и HGX

NVIDIA DGX

Преимущества:

• Упрощение развертывания. Упрощает процессы установки и настройки.
• Оптимизация глубокого обучения. Оптимизировано для глубокого обучения и содержит полный аппаратно-программный стек, разработанный специально для машинного обучения.
• Готовое к использованию решение — оно представляет собой комплексный пакет, который устраняет необходимость в дополнительной настройке.

Минусы:

• Масштабируемость ограничена. Недостаточно гибкости, когда речь идет о крупномасштабных или индивидуальных конфигурациях.
• Дорого. Интегрированные решения стоят дороже.
• Конкретный вариант использования. Он в первую очередь подходит для глубокого обучения и может не иметь возможности адаптации к другим приложениям.

NVIDIA HGX

Преимущества:

• Масштабируемость — отличная инфраструктура искусственного интеллекта с горизонтальным и вертикальным масштабированием.
• Гибкость — поддерживает различные архитектуры ЦП, что повышает гибкость развертывания.
• Высокая производительность — высокая пропускная способность и расширенные сетевые возможности, предназначенные для рабочих нагрузок с интенсивным использованием данных.

Минусы:

• Сложное развертывание. Требуется больше опыта в настройке и интеграции, особенно при настройке станций DGX.
• Модульные затраты. При индивидуальной настройке затраты могут быть выше. Потребление энергии. Крупномасштабные, но энергоэффективные развертывания все равно могут потреблять значительное количество энергии.

Оценка ваших потребностей в искусственном интеллекте

• Размер проекта: Стоит ли вам работать над более готовым решением (NVIDIA DGX) или над масштабируемой инфраструктурой (NVIDIA HGX)?
• Денежные ограничения: Определите, лучше ли использовать весь свой бюджет сразу с помощью DGX или HGX предложит лучшие возможности настройки, но в долгосрочной перспективе может обойтись дороже.
• Конкретный вариант использования: Является ли глубокое обучение вашей единственной целью? Если нет, то выбирайте максимально широкий спектр приложений искусственного интеллекта — NVIDIA HGX.
• Технические возможности: Можете ли вы управлять сложными настройками (NVIDIA HGX) или вам требуется простой процесс установки, предоставляемый NVIDIA DGX?

Требуемый уровень производительности: какой из них подойдет вам лучше: высокая пропускная способность и расширенные сетевые возможности, обеспечиваемые HGX, или оптимизированная производительность глубокого обучения, предлагаемая DGX?

Каковы особенности HGX и DGX?

Усовершенствованные системы охлаждения на платформах HGX

Чтобы справиться с плотными вычислительными нагрузками, которые выделяют много тепла, платформы HGX оснащены усовершенствованными системами охлаждения. Обычно в таких решениях для охлаждения используется технология жидкостного охлаждения, которая более эффективно рассеивает тепло, чем традиционные методы воздушного охлаждения. Он состоит из холодных пластин, соединенных с теплообменниками через насосы, которые эффективно отводят тепловую энергию от критических частей, поддерживая их оптимальную рабочую температуру. Таким образом, даже в сложных рабочих ситуациях система будет продолжать работать с максимальной эффективностью, что делает ее надежной и менее уязвимой к тепловому регулированию.

Сравнение HGX H100 и DGX H100

ХГХ Х100:

• Целевая аудитория: Это крупные компании, которые уже расширили свои технические возможности.
• Конфигурация: широкие возможности настройки, подходящие для сложных сред.
• Производительность: лучше всего работает в высокопроизводительных или специализированных приложениях.
• Охлаждение: максимальная эффективность благодаря передовым системам жидкостного охлаждения.

ДГХ Х100:

• Целевая аудитория: Эти организации имеют низкие технические ресурсы.
• Конфигурация: он предварительно настроен для ускорения и упрощения развертывания.
• Производительность: оптимизирован для задач глубокого обучения, которые можно выполнять с помощью различных моделей, таких как трансформаторы, RNN, CNN и т. д.
• Охлаждение: Система охлаждения может иметь воздушное охлаждение или базовое жидкостное охлаждение, что позволяет выполнять работу более эффективно.

Представлены 8 конфигураций NVIDIA

Когда мы говорим о конфигурациях NVIDIA 8x, мы имеем в виду системы, которые могут содержать восемь видеокарт. Они созданы для обеспечения максимально возможной вычислительной мощности и эффективности для высокопроизводительных вычислений (HPC), анализа данных и искусственного интеллекта (ИИ).

Примечательные моменты:

• Масштабируемость: это важно, поскольку обеспечивает массовую параллельную обработку между многими графическими процессорами, что, в свою очередь, обеспечивает поддержку крупномасштабного развертывания.
• Производительность: это необходимо при работе с рабочими нагрузками, требующими большого количества вычислений, за счет придания им дополнительной скорости.
• Гибкость: их можно настроить в соответствии с любыми потребностями, что делает их применимыми в различных вычислительных средах, где больше всего необходима универсальность.

Эти конфигурации гарантируют, что все компоненты работают вместе как единое целое, и все работает бесперебойно. Другими словами, они могут быстро обрабатывать сложные наборы данных, а также ускорять вычисления за счет использования более высоких чисел или более высоких скоростей, в зависимости от того, что необходимо сделать.

Как выглядят среды искусственного интеллекта и центров обработки данных для систем NVIDIA HGX?

Системная экосистема NVIDIA HGX

Экосистема NVIDIA HGX Systems отлично подходит как для ИИ-сред, так и для центров обработки данных, поскольку она мощная и мощная.

• Производительность: Он обеспечивает непревзойденную производительность для обучения и вывода моделей искусственного интеллекта, обеспечивая превосходную вычислительную мощность.
• Масштаб: Это позволяет масштабировать операции искусственного интеллекта, а также машинное обучение с плавной интеграцией в существующие инфраструктуры центров обработки данных.
• Эффективность: Высокая энергоэффективность гарантируется за счет оптимизации энергопотребления в сочетании с усовершенствованными механизмами охлаждения.

В совокупности эти функциональные возможности делают системы NVIDIA HGX важным инструментом для улучшения анализа данных на уровне предприятия, а также исследований в области искусственного интеллекта.

Гибкость и масштабируемость платформ HGX

Платформы HGX очень гибки и масштабируемы, поскольку их можно развертывать по-разному в зависимости от ситуации.

Таким образом, эти платформы могут адаптироваться к различным вычислительным требованиям.

• Вариативность: системы можно настраивать путем изменения их настроек для поддержки многих типов задач искусственного интеллекта (ИИ), а также потребностей в обработке данных.
• Рост: благодаря этой инфраструктурной технологии расширение становится безграничным, поскольку она поддерживает повышение уровня производительности по мере выполнения большего количества вычислений.
• Интеграция: установление связи с существующей инфраструктурой позволяет легко масштабировать без серьезных изменений методов работы, используемых в компании или организации.

Подводя итог, можно сказать, что платформы HGX предлагают мощные решения, применимые как в лабораториях ИИ, так и в центрах обработки данных, оставаясь при этом эффективными.

Соображения стоимости систем HGX

Чтобы ответить на вопросы стоимости систем HGX, необходимо принять во внимание ряд факторов.

• Первоначальные вложения: Первоначальная цена покупки системы HGX может быть высокой, поскольку она обладает расширенными функциями и надежной конструкцией.
• Операционные расходы: Непрерывные эксплуатационные расходы включают потребление электроэнергии, потребности в охлаждении и регулярное техническое обслуживание.
• Затраты на масштабируемость: Хотя масштабируемость — это хорошо, но по мере того, как система становится больше, потребуются дополнительные расходы на модернизацию оборудования и изменения инфраструктуры.
• Рентабельность инвестиций (ROI): Увеличение эффективности вычислений должно измеряться общими затратами с точки зрения повышения производительности, получаемого от использования такого рода систем.
• Затраты жизненного цикла: Это предполагает рассмотрение всех затрат, связанных с владением такой системой в течение ее срока службы, что может включать в себя будущие обновления или даже вывод их из эксплуатации, где это необходимо.

В заключение, проведение всестороннего анализа затрат позволит людям сделать правильный выбор при инвестировании в системы HGX.

Справочные источники

Нвидиа ДГХ

NVLink

Блок обработки графики

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Вопрос: Каковы основные различия между NVIDIA DGX и NVIDIA HGX в приложениях искусственного интеллекта?

О: Когда дело доходит до архитектуры и вариантов использования, разница между платформами NVIDIA DGX и NVIDIA HGX огромна. Готовые к развертыванию рабочие процессы искусственного интеллекта и глубокого обучения поддерживаются такими системами DGX, как DGX A100. С другой стороны, модульные конструкции использовались при создании масштабируемых решений, интегрированных в центры обработки данных, чтобы обеспечить очень сильные возможности искусственного интеллекта, представленные NVIDIA HGX.

Вопрос: Как DGX A100 сравнивается с NVIDIA HGX A100 с точки зрения производительности?

О: В целях немедленной оптимизации рабочих нагрузок ИИ была создана автономная система под названием DGX A100 с 8 графическими процессорами NVIDIA A100. Другим вариантом является модульная конфигурация, которую можно масштабировать в центрах обработки данных, что обеспечивает более высокую совокупную производительность за счет интеграции нескольких графических процессоров и высокоскоростных межсоединений, известных как платформа NVIDIA HGX A100.

Вопрос: Какова цель NVIDIA DGX H100?

О: Последний продукт из серии высокопроизводительных приложений искусственного интеллекта и глубокого обучения, разработанных корпорацией Nvidia под брендом Nvidia dgx h100, уже здесь! Он унаследовал все функции предыдущих моделей, но добавил некоторые улучшения вычислительной мощности, а также повышение эффективности благодаря новой технологии HPC, интеграции графического процессора nvidia h100.

Вопрос: Можете ли вы объяснить жидкостное охлаждение в этих системах?

О: NVIDIA hgxa delta с жидкостным охлаждением использует этот метод для поддержания оптимальной температуры во время интенсивных вычислительных задач, тем самым повышая производительность и экономию энергии.

Вопрос: Что такое NVIDIA DGX SuperPOD?

Ответ: Объединение нескольких систем dgx создает обширную вычислительную среду, способную быстрее выполнять крупномасштабные операции искусственного интеллекта и глубокого обучения, известную как суперпод dgx на базе технологии nvidia nvswitch для вычислений с ускорением графического процессора.

Вопрос: Чем DGX B200 отличается от DGX GB200?

Ответ: Это некоторые модели серии DGX с различными конфигурациями и возможностями производительности для различных рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Они различаются по производительности и применению в зависимости от архитектуры и конфигурации графического процессора.

Вопрос: Каковы преимущества платформы NVIDIA HGX H100?

О: Платформа NVIDIA HGX H100 оснащена новейшими графическими процессорами NVIDIA H100, что повышает производительность вычислений для приложений искусственного интеллекта. Возможность масштабирования, модульная конструкция, а также расширенные межсоединения, такие как NVLink и NVSwitch, для центров обработки данных, которые максимизируют их производительность.

Вопрос: Как сравнение NVIDIA DGX и NVIDIA HGX влияет на принятие решений в инфраструктуре искусственного интеллекта?

О: Сравнивая NVIDIA DGX с системами NVIDIA HGX, предприятия могут сделать осознанный выбор, исходя из своих требований. Хотя системы DGX хороши для готовых к развертыванию решений искусственного интеллекта; HGX обеспечивает большую гибкость и мощность в крупномасштабных развертываниях, где требуется интеграция с центром обработки данных, что делает его масштабируемым и ориентированным на высокую производительность.

Вопрос: Какова роль графических процессоров NVIDIA Tesla в платформах DGX и HGX?

Ответ: На платформах DGX и HGX мощные вычислительные возможности обеспечиваются графическими процессорами NVIDIA Tesla, такими как NVIDIA Tesla P100, для искусственного интеллекта, а также рабочих нагрузок глубокого обучения. Современные системы оснащены более совершенными графическими процессорами, такими как A100 и H100, которые обеспечивают еще более высокий уровень производительности.

Вопрос: Почему «разница между NVIDIA HGX и DGX» важна для разработки ИИ?

Ответ: Знание о несходстве между этими двумя факторами влияет на выбор инфраструктуры во время разработки искусственного интеллекта, поэтому имеет решающее значение. Готовые решения лучше всего подходят для DGX, а масштабируемые модульные конфигурации, которые можно широко настраивать для корпоративных исследований или сред развертывания, составляют часть идеальной системы HGX.