GPU para cálculo científico y simulación
Los códigos de simulación, como la dinámica molecular, la dinámica de fluidos computacional, la meteorología o la química cuántica, suelen estar limitados por el ancho de banda de memoria y, muchos de ellos, por la aritmética de doble precisión (FP64). Las GPU de centro de datos con memoria HBM están diseñadas para ambas cosas.
GPU adecuadas para cálculo científico
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| GPU | Memoria | Tipo de memoria | Ancho de banda | Interconexión | Precio/h |
|---|---|---|---|---|---|
| Tesla V100Volta | 32 GB | HBM2 | 900 GB/s | No publicado | desde 0,10 US$ |
| A100 PCIeAmpere | 80 GB | HBM2e | 1935 GB/s | NVLink bridge (600 GB/s) · PCIe 4.0 | desde 1,79 US$ |
| A100 SXMAmpere | 80 GB | HBM2e | 2039 GB/s | NVLink 3 (600 GB/s) · PCIe 4.0 | desde 1,79 US$ |
| H100 PCIeHopper | 80 GB | HBM2e | 2000 GB/s | NVLink bridge (600 GB/s) · PCIe 5.0 | desde 2,89 US$ |
| H100 SXMHopper | 80 GB | HBM3 | 3350 GB/s | NVLink 4 (900 GB/s) · PCIe 5.0 | desde 2,88 US$ |
| GH200Grace Hopper | 96 GB | HBM3 | 4000 GB/s | NVLink-C2C (900 GB/s) | desde 6,81 US$ |
| H200Hopper | 141 GB | HBM3e | 4800 GB/s | NVLink 4 (900 GB/s) · PCIe 5.0 | desde 4,19 US$ |
| MI300XCDNA 3 | 192 GB | HBM3 | 5300 GB/s | AMD Infinity Fabric (128 GB/s per link) · PCIe 5.0 | desde 4,16 US$ |
| MI325XCDNA 3 | 256 GB | HBM3e | 6000 GB/s | AMD Infinity Fabric (128 GB/s per link) · PCIe 5.0 | desde 4,82 US$ |
Especificaciones del fabricante, por GPU; rendimiento tensorial sin dispersión (sparsity). Los tamaños de modelo son estimaciones prudentes en miles de millones de parámetros, contando el 80 % de la memoria; la longitud de contexto, el tamaño de lote y el framework modifican el límite real. Los precios son la mejor oferta en directo para una GPU por hora, sin impuestos.
Todos los modelos de GPUQué importa para cálculo científico
Doble precisión
Muchos solvers necesitan FP64. Las GPU de centro de datos como la V100, la A100, la H100 y AMD Instinct ejecutan FP64 a un ritmo elevado, mientras que las GeForce y la mayoría de las tarjetas de estación de trabajo lo hacen a una pequeña fracción de su ritmo en FP32. Revise su código: algunos paquetes funcionan sobre todo en precisión simple o mixta.
Ancho de banda de memoria
Los códigos de plantilla (stencil), el álgebra lineal dispersa y los métodos de partículas mueven más datos de los que calculan. La memoria HBM, desde unos 0,9 TB/s en la V100 hasta más de 4 TB/s en la H200 y la MI300X, es lo que hace rápidos estos códigos.
Escalar entre varias GPU
La descomposición de dominio reparte una simulación entre GPU que intercambian los datos de frontera en cada paso. NVLink o Infinity Fabric entre GPU evitan que ese intercambio se convierta en el cuello de botella.
Comparar GPU para cálculo científico
GPU para cálculo científico y simulación: preguntas frecuentes
¿Por qué no se muestran las cifras FP64?
Este sitio solo muestra valores publicados para cada modelo exacto de forma comparable. Los ritmos FP64 difieren entre versiones de placa (SXM, PCIe); consulte la hoja de datos del fabricante para la placa que piensa alquilar.
¿Qué GPU para dinámica molecular?
Paquetes como GROMACS, AMBER y NAMD funcionan en gran parte en precisión simple o mixta y rinden bien en muchas GPU, incluidas las tarjetas de estación de trabajo; los códigos que necesitan FP64 en todo momento están mejor servidos por GPU A100, H100 o MI300X.
¿Mi código funciona en GPU AMD?
Las GPU AMD Instinct ejecutan código escrito para ROCm y HIP; muchos paquetes HPC ofrecen compilaciones ROCm. El código escrito solo para CUDA debe portarse, a menudo con las herramientas HIPIFY, antes de funcionar en AMD.
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Otras cargas de trabajo
- GPU para entrenar grandes modelos de lenguaje
Preentrenamiento y ajuste fino completo en GPU de centro de datos con memoria HBM.
- GPU para el ajuste fino de modelos abiertos
Adaptadores LoRA y QLoRA en una sola GPU, desde 24 GB.
- GPU para inferencia de LLM
Sirva modelos abiertos: qué cabe en memoria y a qué velocidad llegan los tokens.
- GPU para generación de imágenes y vídeo
Modelos de difusión para imagen y vídeo, de tarjetas de 24 GB a GPU de 80 GB.
- GPU para renderizado 3D y efectos visuales
Renderizado con trazado de rayos, efectos visuales y motores en tiempo real.