GPU para computação científica e simulação
Os códigos de simulação, como a dinâmica molecular, a dinâmica de fluidos computacional, a meteorologia ou a química quântica, estão muitas vezes limitados pela largura de banda da memória e, muitos deles, pela aritmética de dupla precisão (FP64). As GPU de centro de dados com memória HBM foram concebidas para ambas.
GPU adequadas para computação científica
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| GPU | Memória | Tipo de memória | Largura de banda | Interligação | Preço/h |
|---|---|---|---|---|---|
| Tesla V100Volta | 32 GB | HBM2 | 900 GB/s | Não publicado | a partir de US$ 0,10 |
| A100 PCIeAmpere | 80 GB | HBM2e | 1.935 GB/s | NVLink bridge (600 GB/s) · PCIe 4.0 | a partir de US$ 1,79 |
| A100 SXMAmpere | 80 GB | HBM2e | 2.039 GB/s | NVLink 3 (600 GB/s) · PCIe 4.0 | a partir de US$ 1,79 |
| H100 PCIeHopper | 80 GB | HBM2e | 2.000 GB/s | NVLink bridge (600 GB/s) · PCIe 5.0 | a partir de US$ 2,89 |
| H100 SXMHopper | 80 GB | HBM3 | 3.350 GB/s | NVLink 4 (900 GB/s) · PCIe 5.0 | a partir de US$ 2,88 |
| GH200Grace Hopper | 96 GB | HBM3 | 4.000 GB/s | NVLink-C2C (900 GB/s) | a partir de US$ 6,81 |
| H200Hopper | 141 GB | HBM3e | 4.800 GB/s | NVLink 4 (900 GB/s) · PCIe 5.0 | a partir de US$ 4,19 |
| MI300XCDNA 3 | 192 GB | HBM3 | 5.300 GB/s | AMD Infinity Fabric (128 GB/s per link) · PCIe 5.0 | a partir de US$ 4,16 |
| MI325XCDNA 3 | 256 GB | HBM3e | 6.000 GB/s | AMD Infinity Fabric (128 GB/s per link) · PCIe 5.0 | a partir de US$ 4,82 |
Especificações do fabricante, por GPU; débito tensorial sem esparsidade. Os tamanhos de modelo são estimativas prudentes em milhares de milhões de parâmetros, contando 80 % da memória; o comprimento do contexto, o tamanho do lote e a framework alteram o limite real. Os preços são a melhor oferta em tempo real para uma GPU por hora, sem impostos.
Todos os modelos de GPUO que conta para computação científica
Dupla precisão
Muitos solvers precisam de FP64. As GPU de centro de dados como a V100, a A100, a H100 e a AMD Instinct executam FP64 a um ritmo elevado, enquanto as GeForce e a maioria das placas de estação de trabalho o fazem a uma pequena fração do seu ritmo em FP32. Verifique o seu código: alguns pacotes funcionam sobretudo em precisão simples ou mista.
Largura de banda da memória
Os códigos de estêncil, a álgebra linear esparsa e os métodos de partículas movimentam mais dados do que calculam. A memória HBM, desde cerca de 0,9 TB/s na V100 até mais de 4 TB/s na H200 e na MI300X, é o que torna estes códigos rápidos.
Escalar entre várias GPU
A decomposição de domínio reparte uma simulação por GPU que trocam os dados de fronteira a cada passo. O NVLink ou o Infinity Fabric entre GPU evitam que essa troca se torne o ponto de estrangulamento.
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GPU para computação científica e simulação: perguntas frequentes
Porque não são apresentados os valores FP64?
Este site apresenta apenas valores publicados para cada modelo exato de forma comparável. Os ritmos FP64 diferem entre versões de placa (SXM, PCIe); consulte a ficha técnica do fabricante para a placa que pretende alugar.
Que GPU para dinâmica molecular?
Pacotes como GROMACS, AMBER e NAMD funcionam em grande parte em precisão simples ou mista e têm bom desempenho em muitas GPU, incluindo placas de estação de trabalho; os códigos que precisam de FP64 do princípio ao fim são mais bem servidos por GPU A100, H100 ou MI300X.
O meu código funciona em GPU AMD?
As GPU AMD Instinct executam código escrito para ROCm e HIP; muitos pacotes HPC disponibilizam compilações ROCm. O código escrito apenas para CUDA tem de ser portado, muitas vezes com as ferramentas HIPIFY, antes de funcionar em AMD.
Como alugo uma GPU para computação científica na EverXCloud?
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Tem servidores GPU?
As empresas podem aderir à rede EverXCloud Network e vender horas dos seus servidores GPU na bolsa spot.
Outras cargas de trabalho
- GPU para treinar grandes modelos de linguagem
Pré-treino e afinação completa em GPU de centro de dados com memória HBM.
- GPU para afinação de modelos abertos
Adaptadores LoRA e QLoRA numa única GPU, a partir de 24 GB.
- GPU para inferência de LLM
Sirva modelos abertos: o que cabe na memória e a que velocidade chegam os tokens.
- GPU para geração de imagens e vídeo
Modelos de difusão para imagem e vídeo, de placas de 24 GB a GPU de 80 GB.
- GPU para renderização 3D e efeitos visuais
Renderização com traçado de raios, efeitos visuais e motores em tempo real.