В чем разница между серверами Nvidia DGX и Nvidia HGX?

Введение

В мире искусственного интеллекта, глубокого обучения и высокопроизводительных вычислений выбор правильной инфраструктуры является критическим фактором успеха. Серверы Nvidia DGX и Nvidia HGX представляют собой передовые решения для AI-вычислений, однако между ними существуют значительные различия, которые необходимо учитывать при планировании инфраструктуры.

В этой статье мы детально рассмотрим обе серверные линейки, проанализируем их архитектурные особенности, производительность, области применения и поможем определить, какое решение оптимально подойдет для ваших конкретных задач в области машинного обучения и AI-исследований.

Современный центр обработки данных с серверами Nvidia для AI-вычислений

Что такое Nvidia DGX?

Nvidia DGX представляет собой полностью интегрированную систему для глубокого обучения и искусственного интеллекта, разработанную для исследователей, ученых и энтузиастов AI. DGX поставляется как готовое к использованию решение "из коробки" с предустановленным программным обеспечением, оптимизированным для задач машинного обучения.

Ключевые особенности Nvidia DGX включают:

• Полностью интегрированная система с предустановленным ПО
• Оптимизированный стек программного обеспечения Nvidia AI
• Упрощенное развертывание и управление
• Высокая производительность для одиночных рабочих нагрузок
• Возможность масштабирования от одного устройства до кластера
• Встроенные инструменты для мониторинга и анализа производительности

DGX особенно популярен среди исследовательских институтов, университетов и компаний, которым требуется быстрое внедрение решений для AI-вычислений без необходимости глубокой настройки инфраструктуры.

Что такое Nvidia HGX?

Nvidia HGX представляет собой платформу для гипермасштабируемых вычислений, ориентированную на облачных провайдеров и дата-центры. В отличие от DGX, это не готовое решение, а скорее референсная архитектура и набор компонентов, которые могут быть интегрированы производителями оборудования (OEM) в собственные серверные решения.

Основные характеристики Nvidia HGX:

• Гибкая архитектура для создания кастомных решений
• Оптимизация для облачных сред и дата-центров
• Высокая масштабируемость для распределенных вычислений
• Поддержка технологии NVLink для высокоскоростного соединения GPU
• Интеграция с различными системами охлаждения и питания
• Возможность адаптации под конкретные нужды заказчика

Серверные стойки с GPU-ускорителями для высокопроизводительных вычислений

Ключевые различия между DGX и HGX

Понимание фундаментальных различий между DGX и HGX поможет сделать правильный выбор при планировании инфраструктуры для AI-проектов:

Архитектурные особенности

Архитектурные различия между DGX и HGX отражают их различное предназначение и целевую аудиторию:

Архитектура DGX

DGX представляет собой законченное решение в виде отдельного сервера или рабочей станции. Последние модели, такие как DGX A100, включают в себя:

• 8 GPU NVIDIA A100 Tensor Core с SXM4 интерфейсом
• Высокоскоростное NVLink соединение между GPU
• Мощные CPU AMD EPYC или Intel Xeon
• Оптимизированную подсистему хранения данных
• Встроенные сетевые адаптеры InfiniBand или Ethernet
• Предустановленный стек программного обеспечения NVIDIA AI

Архитектура HGX

HGX представляет собой платформу для интеграции в серверные решения различных производителей. Типичная конфигурация HGX включает:

• Базовую плату с 4 или 8 слотами для GPU
• Поддержку различных моделей GPU, включая A100, H100 и последующие
• NVLink и NVSwitch для высокоскоростного соединения между GPU
• Интерфейсы для подключения к различным CPU и системам памяти
• Гибкие опции для интеграции с различными системами охлаждения
• Возможность создания кастомных конфигураций под конкретные задачи

Внутренняя архитектура высокопроизводительного GPU-сервера для AI-вычислений

Сравнение производительности

Производительность серверов DGX и HGX зависит от конкретной конфигурации и модели, однако можно выделить несколько ключевых аспектов:

Производительность DGX

Серверы DGX оптимизированы для высокой производительности из коробки. Например, DGX A100 обеспечивает:

• До 5 петафлопс производительности в задачах AI
• Оптимизированное соединение между GPU для минимизации задержек
• Высокую пропускную способность памяти
• Предварительно настроенное программное обеспечение для максимальной эффективности

Производительность HGX

Системы на базе HGX могут достигать аналогичной или даже более высокой производительности в зависимости от конкретной реализации:

• Масштабируемая производительность для больших кластеров
• Возможность оптимизации под конкретные рабочие нагрузки
• Гибкость в выборе баланса между вычислительной мощностью и энергопотреблением
• Потенциально более высокая общая производительность в распределенных системах

Области применения

Выбор между DGX и HGX во многом зависит от конкретных задач и масштаба операций:

Идеальные сценарии для DGX

Серверы DGX оптимальны для следующих сценариев использования:

• Исследовательские лаборатории и университеты
• Стартапы в области искусственного интеллекта
• Средние компании с потребностью в AI-вычислениях
• Прототипирование и разработка моделей машинного обучения
• Ситуации, требующие быстрого развертывания без глубокой настройки
• Проекты с ограниченным IT-персоналом

Идеальные сценарии для HGX

Платформа HGX лучше подходит для следующих случаев:

• Крупные дата-центры и облачные провайдеры
• Высокопроизводительные вычислительные кластеры
• Организации с существующей инфраструктурой и специализированными требованиями
• Проекты, требующие специфической интеграции с другими системами
• Сценарии с высокими требованиями к масштабируемости
• Ситуации, где важна гибкость конфигурации и оптимизация стоимости

Ценовая политика и доступность

Стоимость является важным фактором при выборе между DGX и HGX:

Ценообразование DGX

Серверы DGX имеют фиксированную стоимость в зависимости от модели:

• DGX A100 стоит от $199,000 за базовую 8-GPU конфигурацию
• DGX Station (настольная версия) стоит от $149,000
• В стоимость включена полная поддержка и оптимизированное программное обеспечение
• Доступны различные опции обслуживания и гарантии

Ценообразование HGX

Стоимость решений на базе HGX более вариативна:

• Цена зависит от конкретной реализации и выбранных компонентов
• Возможность оптимизации затрат под конкретные задачи
• Стоимость может быть ниже при крупных объемах закупки
• Требуются дополнительные затраты на интеграцию и настройку

Заключение: какой сервер выбрать?