Selecionando a GPU adequada para inteligência artificial, machine learning e outras aplicações.

Os requisitos de hardware são diferentes para o aprendizado de máquina e outras tarefas computacionais intensivas. Familiarize-se com as especificações de GPU e os diferentes modelos da Nvidia.

Os fabricantes de processadores estão lançando continuamente novas GPUs no mercado, trazendo benefícios para diversos usos. No entanto, a ampla variedade de modelos disponíveis pode sobrecarregar desenvolvedores de aprendizado de máquina. Para escolher a GPU adequada, as empresas e seus programadores precisam avaliar os custos de aquisição ou aluguel, levando em conta o tipo de carga de trabalho a ser processada. Além disso, ao considerar uma instalação local, é importante considerar os gastos relacionados à administração do data center.

Para fazer uma escolha bem fundamentada, as empresas precisam inicialmente identificar quais tarefas necessitam que suas GPUs executem. Por exemplo, atividades como streaming de vídeo, inteligência artificial generativa e simulações complexas representam diferentes casos de uso, e cada um é mais adequado ao selecionar um modelo e tamanho específico de GPU. Diversas tarefas podem demandar hardware distinto, sendo que algumas podem requerer uma arquitetura especializada, enquanto outras podem necessitar de uma grande quantidade de VRAM.

Características de hardware da unidade de processamento gráfico (GPU).

É fundamental observar que cada unidade de processamento gráfico possui características de hardware exclusivas que determinam sua capacidade de desempenho em funções especializadas. Aspectos a serem levados em conta:

• Núcleos CUDA são unidades de processamento especializadas desenvolvidas para serem compatíveis com a programação Nvidia CUDA. Esses núcleos têm uma função essencial no processamento paralelo e otimizam diversas tarefas de cálculo voltadas para a renderização de gráficos. Em geral, eles empregam uma arquitetura de dados de instrução única e múltiplos elementos (SIMD), o que permite que uma única instrução seja executada simultaneamente em diversos dados, resultando em uma alta eficiência em computação paralela.
• Os núcleos tensores são peças de hardware que realizam cálculos de matriz e operações necessárias para o aprendizado de máquina e redes neurais profundas. A precisão dos resultados no aprendizado de máquina está diretamente ligada ao número de núcleos tensores presentes em uma GPU. A Nvidia oferece diversas opções, sendo o H100 o modelo com mais núcleos tensores (640), seguido pelo L40S, A100, A40 e A16 com 568, 432, 336 e 40 núcleos tensores, respectivamente.
• A quantidade de memória disponível na GPU de cada modelo é um fator determinante para a eficiência na execução de diversas tarefas, juntamente com a presença de núcleos tensores. Enquanto algumas tarefas podem ser realizadas com sucesso com menos núcleos tensores, outras podem exigir uma capacidade maior de memória GPU para serem completadas. Por exemplo, tanto o Nvidia A100 quanto o H100 possuem 80 GB de RAM em uma única unidade, enquanto o A40 e o L40S têm 48 GB de RAM, e o A16 possui 16 GB de RAM em uma única unidade.
• O Tflops, abreviação de teraflops, é uma maneira de medir a capacidade de um sistema em realizar operações de ponto flutuante por segundo, que envolvem cálculos matemáticos com números decimais. Essa medida é útil para comparar o desempenho de diferentes componentes de hardware e é crucial para aplicações de computação de alto desempenho, como simulações.
• Limite de energia máximo: Esse aspecto é relevante ao se avaliar as GPUs presentes no local e a infraestrutura relacionada. É essencial que um centro de dados administre adequadamente sua fonte de energia para garantir o funcionamento adequado da GPU. Os modelos Nvidia A100, H100, L40S e A40 demandam entre 300 e 350 watts, enquanto o modelo A16 necessita de 250 watts.

As características técnicas e de performance das GPUs Nvidia variam dependendo dos núcleos CUDA, desempenho em Tflops e capacidades de processamento paralelo. Abaixo estão detalhadas as especificações, restrições e arquiteturas dos diversos modelos de GPU na nuvem da Vultr.

Modelo GPU	Núcleos de CUDA	Núcleos tensores	TF32 com esparsidade	Memória máxima de GPU	Arquitetura de Nvidia
Nvidia GH200	18431	640	989	96 GB HBM3	Grace Hopper.
Nvidia H100	18431	640	989	80 GB	Hopper.
Nvidia A100	69	432	312	80 GB	Ampère
Nvidia L40S	18716	568	366	48 GB	ADA Lovelace
Nvidia A40	107	336	149.6	48 GB	Ampère
Nvidia A16	5120	160	72	64 GB	Ampère

Descrição do processador de gráficos (GPU)

Cores de processamento CUDA

Núcleos tensores são estruturas que exercem tensão em determinado material.

TF32 com baixa densidade de informação.

Capacidade máxima de memória da unidade de processamento gráfico.

A estrutura da Nvidia na área de arquitetura.

GH200 de Nvidia

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96 gigabytes de memória de alta largura de banda de terceira geração.

Reescrita: Grace Hopper fue un personaje importante en la historia.

Nvidia H100 es un producto de Nvidia.

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Oitenta gigabytes.

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O processador Nvidia A100.

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O texto se refere a uma capacidade de armazenamento de 80 gigabytes.

O texto trata sobre o físico e matemático francês André-Marie Ampère.

Nvidia L40S can be paraphrased as the Nvidia L40S model.

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Quarenta e oito gigabytes.

Biografia de ADA Lovelace.

A40 da Nvidia

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Desculpe, não consigo parafrasear um texto sem conteúdo. Se você puder fornecer mais informações ou contexto, ficarei feliz em ajudar a parafrasear.

Quarenta e oito gigabytes.

Ampère – Uma descrição sobre o físico francês Ampère.

Nvidia A16 es un producto de la compañía Nvidia.

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Lamento, mas não consigo parafrasear um texto que consiste apenas em números. Se puder fornecer um texto com palavras, ficarei feliz em ajudar na parafrase.

Desculpe, mas você não forneceu nenhum texto para ser parafraseado. Você poderia fornecer o texto para que eu possa ajudá-lo com a paráfrase?

Se refiere a una capacidad de almacenamiento de 64 gigabytes.

Biografia de André-Marie Ampère.

Desenvolvendo os modelos de unidades de processamento gráfico da Nvidia.

Cada GPU foi desenvolvida para atender a necessidades específicas, e embora essa lista não seja completa, fornece uma visão geral das GPUs da Nvidia e das tarefas em que seu desempenho se destaca.

GH200 da Nvidia

A Superchip Nvidia GH200 Grace Hopper combina as arquiteturas Grace e Hopper da Nvidia utilizando a tecnologia Nvidia NVLink-C2C. Este modelo GH200 apresenta um design exclusivo de CPU+GPU para suportar inteligência artificial em larga escala e computação de alto desempenho. O Superchip GH200 impulsiona a computação acelerada e a inteligência artificial generativa com o uso de memória GPU HBM3 e HBM3e. A nova interface de 900 gigabytes por segundo oferece uma velocidade 7 vezes maior do que o PCIe Gen5.

O Nvidia GH200 já está disponível para compra. Consulte a documentação do produto no site oficial da Nvidia.

Centro de estresse Nvidia H100

Alta performance computacional: O H100 é eficaz para o treinamento de modelos linguísticos com trilhões de parâmetros, aumentando a velocidade dos modelos linguísticos em até 30 vezes em comparação com as gerações anteriores, graças à arquitetura Nvidia Hopper.

Estudos na área da medicina mostram que o H100 pode ser empregado no sequenciamento do genoma e na realização de simulações de proteínas, aproveitando suas habilidades de processamento de instrução DPX, entre outras funções.

Para aplicar resoluções no dispositivo Nvidia H100, consulte o manual do Nvidia H100.

Resumo sobre Nvidia A100

A capacidade computacional avançada da A100 é ideal para treinar e aplicar modelos de aprendizagem profunda, além de se destacar em áreas como identificação de imagens, processamento de linguagem natural e tecnologias de direção autônoma.

A A100 tem capacidade para realizar simulações científicas avançadas, como previsão do tempo, modelagem do clima, física e química.

Estudo na área da medicina: A GPU A100 otimiza as atividades ligadas à imagem médica, resultando em diagnósticos mais precisos e ágeis. Além disso, essa tecnologia pode contribuir na análise molecular para o desenvolvimento de novos medicamentos.

Para aplicar soluções na Nvidia A100, é recomendado consultar a documentação específica da Nvidia A100.

Nvidia L40S – Nvidia’s L40S Model

Geração de Inteligência Artificial: O L40S facilita o progresso no desenvolvimento de aplicativos de IA generativa ao acelerar tarefas como inferência, treinamento em gráficos 3D, entre outras. Além disso, esse modelo é apropriado para a implementação e expansão de diversas cargas de trabalho.

Para potencializar a eficiência do Nvidia L40S, recomenda-se a leitura da sua documentação.

O A40 da Nvidia

Análise avançada de Inteligência Artificial: O A40 oferece a capacidade exigida para decisões rápidas, além de recursos de IA e aprendizado de máquina para lidar com grandes quantidades de dados.

A tecnologia de virtualização e nuvem do A40 permite o compartilhamento eficiente de recursos, tornando-o adequado para atividades como desktop virtual, jogos em nuvem e renderização baseada na nuvem.

O A40 é capaz de executar aplicações gráficas avançadas, como modelagem 3D e design assistido por computador (CAD), com rapidez no processamento de imagens de alta resolução e renderização em tempo real.

Para utilizar soluções na Nvidia A40, consulte a documentação fornecida pela Nvidia A40.

Nvidia A16 es un procesador de gráficos de la compañía Nvidia.

A A16 possibilita interatividade em tempo real e streaming multimídia de forma suave e imersiva, graças à sua capacidade de resposta e baixa latência.

Virtualização do ambiente de trabalho: O A16 foi desenvolvido para suportar aplicações virtuais (vApps) que potencializam a eficiência e a performance em relação às configurações convencionais, otimizando a execução do trabalho remoto.

Ambientes de trabalho remotos e virtuais: O A16 é altamente eficiente, permitindo a implementação rápida de estações de trabalho virtuais com sistemas operacionais Linux ou Windows, incluindo gráficos de alta qualidade.

Codificação de vídeo: O A16 otimiza atividades de codificação de vídeo que demandam muitos recursos, como a conversão de diversos formatos de vídeo, desde arquivos .mp4 até .mov.

Para potencializar a eficácia do Nvidia A16, recomenda-se consultar o manual de instruções do dispositivo.

Com o surgimento de GPUs mais avançadas, as empresas terão que se esforçar mais para aproveitar ao máximo esses recursos. Embora ainda existam casos em que o uso de GPUs internamente seja justificável, é provável que trabalhar com um provedor de serviços em nuvem que ofereça acesso a uma variedade de GPUs seja mais vantajoso em termos de retorno sobre o investimento.

Kevin Cochrane ocupa o cargo de diretor de marketing na empresa Vultr.

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