導讀 目前尚無正式的行業基准來定義消費級和數據中心GPU。不過，不同GPU產品之間存在硬件和處理速度差異，從而區分數據中心和基於PC的使用情況。傳統消費級GPU在64位浮點處理中最高可達0.38萬億次浮點...
目前尚無正式的行業基准來定義消費級和數據中心GPU。不過，不同GPU產品之間存在硬件和處理速度差異，從而區分數據中心和基於PC的使用情況。
傳統消費級GPU在64位浮點處理中最高可達0.38萬億次浮點運算(Tflops)，而企業級Nvidia Tesla V100最高可達7.8萬億次浮點運算。每種GPU的架構、計算統一設備架構(CUDA)核心數量、內存帶寬和整體功能都不同。
供應商根據使用情況和處理速度對GPU進行分類，因此應該確定需要GPU處理哪些工作負載，然後研究最佳選項。消費級GPU適用於帶寬和功率要求較低的數據中心、測試軟件或安裝在現成的PC中。
但是，如果處理圖像分類、大數據處理、物聯網或機器學習，則應該研究高端GPU。如果服務器包含GPU擴展機箱，則可以最大化硬件投資，數據中心GPU卡可以爲最苛刻的工作負載提供充足的圖形處理能力。
管理員可以使用什么作爲數據中心GPU？
管理員可以使用多種不同的GPU作爲數據中心的計算資源，具體選擇取決於數據中心的用途、預算以及所需的性能。以下是幾種常見的數據中心GPU選項：
NVIDIA A100 Tensor Core GPU：
● 專爲高性能計算(HPC)、深度學習和大規模數據分析而設計。
● 提供高達20 TFLOPS的FP32性能和640 Tensor TFLOPS的FP16性能。
● 支持多實例GPU(MIG)技術，可以將單個A100劃分爲多個獨立的GPU實例。
NVIDIA V100 Tensor Core GPU：
● 適用於深度學習和高性能計算應用。
● 提供16GB或32GB的HBM2內存。
● 提供125TensorTFLOPS的性能。
NVIDIA T4 Tensor Core GPU：
● 適用於推理、訓練、視頻轉碼和虛擬桌面應用。
● 提供16GB的GDDR6內存。
● 能效高，適合大規模部署。
AMD Instinct MI100：
● 針對高性能計算和深度學習設計。
● 提供高達11.5TFLOPS的FP32性能和184TensorTFLOPS的FP16性能。
● 使用HBM2內存，提供高內存帶寬。
Google TPU(Tensor Processing Unit)：
● 專爲機器學習工作負載設計，尤其是Google的TensorFlow框架。
● 提供高效的訓練和推理性能。
● 主要在Google Cloud Platform上提供。
Intel Habana Gaudi和Goya加速器：
● Gaudi主要用於深度學習訓練。
● Goya主要用於深度學習推理。
● 提供高效的計算和內存帶寬。
在選擇數據中心GPU時，管理員需要考慮以下因素：
計算性能：不同的工作負載對計算性能的要求不同，比如深度學習訓練需要高計算性能，而推理可能更關注能效。
內存帶寬和容量：某些工作負載（如大型數據集的處理）需要高內存帶寬和大容量內存。
擴展性：數據中心的規模和未來擴展需求。
兼容性和生態系統：所選GPU是否兼容現有的軟件堆棧和硬件基礎設施。
成本：包括初始採購成本和運行成本（例如功耗）。
這些GPU各有優劣，具體選擇應根據數據中心的具體需求進行權衡。
標題：管理員可以使用什么作爲數據中心GPU？
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