Carte GPU o un server AI completo?

Inizia con la macchina su cui lo eseguirai

Se gestisci già un server adatto, l'aggiunta di un GPU qualificato può essere l'aggiornamento più diretto. Se inizi da un rack vuoto, un sistema completo ti fornisce una distinta dei materiali da valutare come un unico acquisto: GPUs, CPUs, memoria, storage, rete e supporto.

La questione decisiva non è semplicemente quanta memoria GPU è possibile acquistare. Dipende se l'attrezzatura si adatterà, riceverà energia sufficiente, rimarrà entro i limiti termici ed eseguirà il software di cui il tuo team ha bisogno. Stabilisci tali requisiti prima di scegliere tra una carta e un server.

Tre cose diverse vendute come "hardware AI"

Ad esempio, il nostro riferimento Supermicro Gold Series ha due RTX PRO 6000 Server GPUs, sebbene lo chassis possa supportare una popolazione GPU più ampia. Questa distinzione cambia sia il prezzo che la configurazione utilizzabile.

Annotare il carico di lavoro prima dell'elenco delle parti

Registrare i modelli o le applicazioni, la precisione, la concorrenza target e i volumi di dati previsti. Separare i requisiti di sviluppo e inferenza dalla formazione. Chiedi al tuo team software quali combinazioni di architettura, driver e framework GPU hanno convalidato.

La memoria per acceleratore e la memoria aggregata nel server rispondono a domande diverse. Otto dispositivi da 80GB ciascuno non si comportano automaticamente come una singola scheda da 640GB. La distribuzione delle applicazioni e la comunicazione tra i dispositivi sono ancora importanti. Allo stesso modo, la memoria di sistema unificata di DGX Spark non dovrebbe essere confrontata direttamente con la memoria dedicata di un GPU discreto.

Richiedi un benchmark del carico di lavoro in cui le prestazioni sono commercialmente importanti. Una tabella delle specifiche può restringere un elenco; non può stabilire il throughput, la latenza o la capacità totale dell'applicazione.

Abbina la classe di sistema al tuo ambiente

Una torre può essere adatta ad un team di sviluppo locale che necessita di una o due carte professionali. Controlla l'acustica, la ventilazione della stanza e l'alimentazione elettrica: una torre di classe server non è automaticamente una postazione di lavoro silenziosa come un ufficio. Un server rack compatto ha senso quando è necessaria una piccola popolazione GPU qualificata in un rack esistente.

Per una piattaforma integrata con otto acceleratori, valutare l'intera implementazione. Include spazio e profondità del rack, guide, alimentazione elettrica, raffreddamento, storage e adattatori di rete. Decidi chi lo installerà, sarà proprietario delle modifiche al firmware e gestirà un componente guasto.

Utilizza i filtri della famiglia GPU, delle dimensioni dello chassis e del raffreddamento del catalogo per restringere le opzioni. Quindi richiedere una configurazione con un conteggio esplicito di GPU installati, anziché il massimo stampato sulle specifiche dello chassis.

Cosa inserire nella richiesta

• Applicazione o modello, stack software richiesto e carico di lavoro target.
• Famiglia GPU preferita, memoria per GPU e quantità installata.
• Modello host esistente o CPU, RAM e spazio di archiviazione richiesti in un nuovo sistema.
• Ambiente rack o ufficio, alimentazione e raffreddamento disponibili.
• Destinazione, data di consegna richiesta, condizione preferenziale e requisito di supporto.

Se un codice articolo specifico è obbligatorio, includerlo. Se c'è spazio per sostituire una configurazione equivalente, indicare quali requisiti sono fissi e quali possono cambiare.