Penyedia GPU Awan Terbaik dengan NVIDIA A100

Apa sebenarnya NVIDIA A100 itu

NVIDIA A100 adalah pemecut pusat data yang dibina berdasarkan seni bina Ampere (GPU GA100) dan masih merupakan salah satu kad yang paling banyak disewa untuk beban kerja AI dan HPC. Ia adalah kuda kerja dari generasi sebelum Hopper (H100), dan kedudukan itu adalah sebab mengapa ia kekal relevan apabila anda menyewa: ia matang, tersedia secara meluas di kalangan penyedia, dan berharga lebih rendah daripada silikon terbaru sambil masih benar-benar mampu untuk latihan dan inferens serius.

A100 dihantar dalam dua konfigurasi memori yang sangat penting apabila anda membaca perbandingan di atas:

• varian 40 GB menggunakan memori HBM2.
• varian 80 GB menggunakan memori HBM2e yang lebih pantas, dengan lebar jalur memori dalam julat rendah 2 TB/s berbanding kira-kira 1.5–1.6 TB/s pada kad 40 GB.

Kedua-duanya berkongsi die pengiraan yang sama, jadi perbezaannya adalah kapasiti dan lebar jalur dan bukannya kelajuan aritmetik mentah. Untuk kerja yang terikat memori dan model yang lebih besar, versi 80 GB adalah lebih baik dengan ketara, dan adalah berbaloi untuk mengesahkan varian yang ditawarkan dalam senarai sebelum anda membuat komitmen.

Sokongan pengiraan dan ketepatan

A100 memperkenalkan Teras Tensor generasi ketiga dan beberapa ciri yang penting untuk AI moden:

• TF32 untuk matematik latihan gaya FP32 yang dipercepat tanpa perubahan kod.
• FP16 dan BF16 ketepatan campuran, piawai untuk kebanyakan latihan pembelajaran mendalam.
• INT8 (dan INT4) untuk kelajuan inferens berkuantiti.
• Sokongan sparsit struktur yang boleh menggandakan anggaran kelajuan tensor yang berkesan pada model yang sesuai.
• FP64 pada Teras Tensor, sebab itulah A100 masih biasa digunakan dalam kluster saintifik dan HPC.

Satu had penting yang perlu diingat: A100 wujud sebelum jenis data FP8 yang diperkenalkan dengan Hopper. Jika aliran kerja anda bergantung secara khusus pada latihan atau inferens FP8 asli (biasa untuk resipi model besar terbaru), A100 tidak boleh melakukannya dalam perkakasan dan anda harus melihat kad yang lebih baru dalam senarai di atas.

Sambungan antara dan penskalaan multi-GPU

A100 menyokong NVLink (generasi ketiga) dan, dalam papan asas HGX NVIDIA, NVSwitch, memberikan komunikasi GPU-ke-GPU berlebar jalur tinggi jauh melebihi apa yang disediakan oleh PCIe sahaja. Ini penting kerana latihan model besar dan paralelisme tensor/pipeline sangat sensitif terhadap lebar jalur antara GPU. Apabila menyewa, periksa sama ada nod multi-GPU benar-benar disambungkan NVLink/NVSwitch atau hanya beberapa kad PCIe dalam satu kotak, kerana perbezaan itu akan kelihatan terus dalam kecekapan penskalaan.

A100 juga menawarkan Multi-Instance GPU (MIG), yang membahagikan satu GPU fizikal kepada sebanyak tujuh instans yang terasing. Sesetengah penyedia menawarkan hirisan MIG sebagai sewaan pecahan yang lebih murah, yang sangat baik untuk kerja inferens kecil, buku nota, atau pembangunan di mana satu kad 40/80 GB penuh akan terbuang.

Beban kerja yang sesuai untuk A100

A100 berada di tempat yang sesuai untuk pelbagai jenis kerja:

• Latihan dan penalaan halus model sederhana hingga besar. Varian 80 GB dengan selesa mengendalikan penalaan halus banyak model bahasa besar berat terbuka, terutamanya dengan kaedah cekap parameter, dan nod multi-GPU NVLink boleh diskalakan untuk latihan pra-penuh model yang besar.
• Inferens kelompok berkelajuan tinggi di mana INT8/FP16 dan VRAM besar membolehkan anda menyajikan model besar atau kelompok besar dengan cekap.
• Pengkomputeran saintifik dan HPC, terima kasih kepada prestasi FP64 yang kuat.

Ia boleh dikatakan terlalu berlebihan untuk eksperimen ringan, model kecil, atau inferens masa nyata berselang bagi rangkaian padat, di mana kad yang lebih kecil atau lebih lama (atau hirisan MIG) jauh lebih menjimatkan kos. Ia kurang berkuasa berbanding kad teratas semasa hanya untuk latihan skala sempadan terbesar atau beban kerja yang bergantung pada FP8 dan generasi sambungan terbaru.

Menyewa A100: kos, ketersediaan, dan apa yang perlu diperiksa

Dalam spektrum kos sewaan, A100 biasanya berada di peringkat pertengahan ke atas: jelas di atas kad pengguna dan GPU pusat data lama, tetapi biasanya lebih murah daripada bahagian Hopper dan Blackwell terkini. Oleh kerana ia telah berada di pasaran selama beberapa tahun, bekalan agak sihat dan anda biasanya akan menjumpainya atas permintaan di banyak penyedia, serta pada peringkat spot atau boleh diganggu dengan diskaun untuk kerja tahan ralat atau yang menggunakan checkpoint. Kadar tepat sentiasa berubah dan berbeza mengikut wilayah dan varian, jadi gunakan perbandingan langsung di atas dan bukannya angka tetap.

Sebelum anda menyewa, sahkan butiran yang benar-benar mengubah keputusan anda:

• Varian memori: 40 GB vs 80 GB, kerana ini menentukan saiz model dan saiz kelompok yang boleh anda jalankan.
• Sambungan pada nod multi-GPU: NVLink/NVSwitch sebenar berbanding hanya PCIe.
• Ketelitian bil (per saat vs per jam) dan sama ada gangguan spot mesra checkpoint untuk kerja anda.
• Penyimpanan dan egress: NVMe tempatan yang pantas untuk set data dan sebarang yuran pemindahan data yang boleh melebihi kos GPU.
• Wilayah dan kuota, yang mempengaruhi harga dan seberapa cepat anda boleh skala ke beberapa kad.

Soalan lazim

Apakah perbezaan antara A100 40 GB dan 80 GB?

Kedua-duanya menggunakan die pengiraan Ampere yang sama, jadi puncak kelajuan aritmetik adalah serupa. Model 80 GB menggunakan memori HBM2e yang lebih pantas dengan lebar jalur lebih tinggi (sekitar 2 TB/s) dan kapasiti dua kali ganda, yang membantu kerja terikat memori, model lebih besar, dan saiz kelompok lebih besar. Jika model atau konteks anda besar, pilih varian 80 GB.

Adakah masih berbaloi menyewa A100 berbanding GPU yang lebih baru?

Seringkali, ya. Untuk kebanyakan penalaan halus, latihan sederhana hingga besar, dan inferens berkelajuan tinggi, A100 memberikan prestasi kuat pada kadar sewaan lebih rendah dan dengan ketersediaan lebih luas daripada kad terbaru. Sebab utama memilih silikon baru adalah sokongan FP8 asli, memori per kad yang lebih besar, atau latihan skala sempadan terpantas mutlak.

Bolehkah A100 melakukan latihan atau inferens FP8?

Tidak. Sokongan perkakasan FP8 asli tiba dengan generasi Hopper, selepas Ampere. A100 menyokong TF32, FP16, BF16, INT8 dan FP64, serta sparsit struktur, tetapi jika resipi anda memerlukan FP8 dalam perkakasan, anda harus memilih GPU yang lebih baru dari perbandingan di atas.

Berapa banyak A100 yang saya perlukan untuk latihan multi-GPU?

Ia bergantung pada saiz model dan strategi paralelisme, tetapi kuncinya adalah memilih nod dengan sambungan NVLink atau NVSwitch sebenar dan bukan kotak hanya PCIe, kerana lebar jalur antara GPU sangat mempengaruhi kecekapan penskalaan. Sahkan sambungan dan gunakan checkpoint jika anda menyewa kapasiti boleh diganggu/spot.