Come scegliere il miglior server GPU per i carichi di lavoro AI

Quando si tratta di carichi di lavoro AI, la scelta del server GPU giusto può determinare l'efficienza e la scalabilità del progetto. Ecco cosa occorre sapere:

• Comprendere il caso d'uso dell'intelligenza artificiale: i modelli di addestramento richiedono memoria e potenza di elaborazione elevate, mentre l'inferenza si concentra su velocità ed efficienza. La preelaborazione dei dati beneficia dell'elaborazione parallela, ma è meno impegnativa dal punto di vista delle risorse.
• Valutare le esigenze dell'hardware: I modelli più grandi hanno bisogno di più VRAM, di una memoria più veloce e di GPU robuste con funzioni come i core Tensor. Per l'archiviazione, le unità SSD NVMe sono l'ideale, mentre una quantità sufficiente di RAM e di corsie PCIe è fondamentale per un funzionamento fluido.
• Pianificare la crescita: Iniziate con un hardware in grado di scalare. Con l'aumento del carico di lavoro potrebbero essere necessarie configurazioni o cluster con più GPU.
• Garantire la compatibilità: Il server deve supportare framework chiave come TensorFlow e PyTorch, oltre a strumenti come Docker per i flussi di lavoro containerizzati.
• Considerare i costi operativi: Le GPU ad alte prestazioni richiedono alimentazione e raffreddamento affidabili e possono aumentare i costi dell'elettricità.

FDC Servers offre server GPU personalizzabili a partire da 1.124 dollari al mese, con larghezza di banda non misurata, distribuzione rapida e supporto 24/7 in tutto il mondo. Queste caratteristiche li rendono una scelta importante per i progetti di AI e machine learning.

La scelta di un server GPU su misura per il vostro carico di lavoro garantisce un'elaborazione più rapida, una migliore scalabilità e una riduzione dei colli di bottiglia, consentendo di mantenere i vostri progetti di AI in linea con i tempi.

Guida all'acquisto di GPU per l'AI nel 2025: le migliori prestazioni per il vostro budget

Titolo: Guida all'acquisto di GPU per l'AI nel 2025: le migliori prestazioni per il vostro budget<br>

Valutazione delle esigenze del carico di lavoro dell'IA

Prima di immergersi nelle specifiche delle GPU, è fondamentale fare un passo indietro e valutare quali sono le reali esigenze dei carichi di lavoro dell'IA. Questa valutazione getta le basi per fare scelte informate sull'hardware che siano in linea con gli obiettivi e il budget del progetto.

Identificare il caso d'uso dell'IA

I carichi di lavoro dell'IA si presentano in forme diverse, ognuna con una propria richiesta di risorse:

• Carichi di lavoro di formazione: Sono intensivi. La creazione di reti neurali da zero o la messa a punto di modelli esistenti comporta l'elaborazione di enormi serie di dati e l'esecuzione di calcoli complessi per periodi prolungati. Ad esempio, l'addestramento di un modello linguistico di grandi dimensioni può richiedere settimane di calcoli continui e richiede GPU con un'elevata larghezza di banda di memoria e una notevole capacità di VRAM.
• Carichi di lavoro di inferenza: Una volta addestrato il modello, l'attenzione si sposta sulla velocità e sull'efficienza. Le applicazioni in tempo reale, come i chatbot o i sistemi di riconoscimento delle immagini, richiedono GPU in grado di gestire rapidamente le singole richieste e di gestire centinaia o migliaia di query contemporaneamente.
• Preelaborazione dei dati: Sebbene questa fase non richieda lo stesso livello di risorse dell'addestramento, trae grande vantaggio dalle capacità di elaborazione in parallelo delle GPU. Attività come la pulizia dei dati, l'estrazione delle caratteristiche e la preparazione dei set di dati per la formazione comportano la trasformazione di grandi volumi di dati grezzi in formati utilizzabili.

Negli ambienti di ricerca, è comune gestire tutti e tre i tipi di carichi di lavoro contemporaneamente. Le istituzioni accademiche e i team di ricerca e sviluppo hanno spesso bisogno di configurazioni flessibili, in grado di passare senza problemi dall'esecuzione di training sperimentali all'inferenza a livello di produzione, senza che l'hardware diventi un collo di bottiglia.

Una volta identificato il caso d'uso, il passo successivo è quello di approfondire i requisiti specifici di calcolo e memoria dei modelli.

Calcolo dei requisiti di calcolo e memoria

I requisiti dei carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale dipendono in larga misura da fattori quali le dimensioni del modello, il tipo di set di dati e le strategie di ottimizzazione:

• Dimensione del modello: I modelli più grandi richiedono più memoria. Ad esempio, i modelli di trasformatori con miliardi di parametri richiedono una notevole quantità di VRAM. Un modello da 7 miliardi di parametri potrebbe utilizzare 14 GB per l'inferenza e da 40 a 80 GB per l'addestramento, a seconda delle dimensioni del batch e delle tecniche di ottimizzazione.
• Caratteristiche del set di dati: Anche il tipo di dati con cui si lavora influisce sul fabbisogno di risorse. I dataset di immagini, soprattutto quelli ad alta risoluzione, consumano più memoria per campione. D'altro canto, i dati di testo o di serie temporali possono richiedere meno memoria ma una maggiore potenza di elaborazione sequenziale.
• Ottimizzazione delle dimensioni dei batch: Trovare il giusto equilibrio con le dimensioni dei batch è fondamentale per una formazione efficiente. Batch più grandi migliorano l'utilizzo della GPU ma richiedono più memoria. Iniziate con batch più piccoli per ridurre al minimo l'uso della memoria, quindi aumentate gradualmente per massimizzare le prestazioni entro i limiti dell'hardware.
• Requisiti di precisione: La regolazione della precisione può avere un impatto significativo sull'utilizzo della memoria. L'addestramento a precisione mista, che combina numeri in virgola mobile a 16 e 32 bit, può quasi raddoppiare la capacità di memoria effettiva senza sacrificare la precisione. Per l'inferenza, l'uso della quantizzazione a 8 bit può migliorare ulteriormente l'efficienza.

Pianificazione della tempistica e della crescita del progetto

Anche la tempistica del progetto e gli obiettivi a lungo termine dovrebbero influenzare le decisioni sull'hardware:

• Progetti a breve termine: Per i progetti di portata limitata che durano pochi mesi, il noleggio di server GPU ad alte prestazioni può essere più conveniente dell'acquisto di hardware che potrebbe poi rimanere inattivo.
• Iniziative a lungo termine: Le implementazioni dell'intelligenza artificiale a livello aziendale spesso iniziano in piccolo ma crescono nel tempo. Considerate se la vostra configurazione iniziale di GPU può ospitare schede aggiuntive o se dovrete passare a sistemi più potenti man mano che i carichi di lavoro si espandono.
• Team in crescita: Un singolo ricercatore potrebbe lavorare bene con una GPU di fascia alta, ma un team di cinque persone potrebbe trarre vantaggio da più GPU di fascia media per supportare esperimenti in parallelo. Con la crescita dei team, la condivisione delle risorse e la gestione delle code diventano sempre più importanti.
• Evoluzione dei modelli: I modelli di intelligenza artificiale tendono a diventare più complessi nel tempo. Ciò che inizia come una semplice attività di classificazione potrebbe evolvere in un'elaborazione multimodale o in un'inferenza in tempo reale. Pianificare questa crescita scegliendo un hardware con una capacità aggiuntiva può evitare migrazioni costose in un secondo momento.

Infine, non dimenticate di considerare i costi operativi. Le GPU di fascia alta consumano più energia e generano più calore, il che può far lievitare le spese di raffreddamento e di elettricità, soprattutto per i sistemi in funzione 24 ore su 24 e 7 giorni su 7 negli ambienti di produzione. L'inclusione di questi costi nel budget totale vi fornirà un quadro più preciso del vostro investimento.

Con una chiara comprensione delle esigenze del vostro carico di lavoro e dei vostri piani di crescita futuri, siete pronti a immergervi nelle specifiche dell'hardware delle GPU.

Specifiche hardware importanti

Una volta definiti i requisiti del carico di lavoro, è il momento di concentrarsi sulle specifiche hardware che influenzano direttamente le prestazioni dell'intelligenza artificiale. La scelta dei componenti giusti assicura che il vostro server GPU sia in grado di gestire le esigenze attuali e di essere pronto per quelle future.

Specifiche delle prestazioni delle GPU

Le moderne GPU sono costruite per affrontare il lavoro pesante dell'IA e la loro architettura gioca un ruolo fondamentale. I core CUDA sono fondamentali per l'elaborazione in parallelo, ma i core Tensor, progettati specificamente per le operazioni matriciali alla base delle reti neurali, portano le prestazioni a un livello superiore. Anche se la velocità di clock ha una certa importanza, il numero di core è molto più critico per le computazioni parallele richieste dai carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale. Non dimenticate di valutare la capacità e la velocità della memoria della GPU, che sono importanti quanto i core stessi.

Dimensioni e velocità della memoria

Per quanto riguarda la memoria della GPU, sia la dimensione che la velocità sono determinanti per le attività di IA. Una grande quantità di VRAM consente di addestrare modelli più grandi e di eseguire l'inferenza senza un continuo scambio di memoria, che può rallentare tutto. Inoltre, un'elevata larghezza di banda della memoria garantisce un rapido flusso di dati verso i core della GPU, mantenendoli efficienti. Per gli ambienti professionali, le GPU dotate di tecnologia di correzione degli errori (ECC) aiutano a mantenere l'accuratezza dei dati durante le lunghe sessioni di training - un must per i sistemi di livello produttivo.

Ma non si tratta solo di GPU. Anche il resto del sistema deve tenere il passo.

Requisiti di CPU, RAM, storage e rete

Mentre la GPU fa il lavoro pesante, la CPU è un elemento di supporto fondamentale. Un buon sistema dovrebbe offrire numerose corsie PCIe per massimizzare le prestazioni della GPU. Per quanto riguarda la RAM, la presenza di una quantità sufficiente di memoria di sistema garantisce una preelaborazione fluida dei dati ed evita i colli di bottiglia durante le attività che richiedono l'uso della CPU.

Per quanto riguarda l'archiviazione, le unità SSD NVMe sono fondamentali. Riducono i tempi di accesso ai dati e prevengono i ritardi quando si lavora con enormi insiemi di dati. Se il flusso di lavoro prevede l'accesso remoto ai dati o la configurazione di più nodi, una solida connettività di rete è essenziale. Una soluzione di rete robusta garantisce una comunicazione continua tra i nodi o con le fonti di dati remote.

Infine, non trascurate l'alimentazione e il raffreddamento. Le GPU ad alte prestazioni richiedono un'alimentazione affidabile e un raffreddamento efficiente per mantenere il funzionamento regolare anche in presenza di carichi di lavoro elevati.

Pianificare la crescita e le esigenze future

Una volta definite le specifiche principali, è ora di pensare al futuro. I progetti di IA tendono a crescere, e in fretta. Quello che inizia come un proof-of-concept con una sola GPU può rapidamente evolversi in una configurazione che richiede più GPU o addirittura interi cluster. La pianificazione di questo tipo di crescita assicura che l'infrastruttura sia in grado di tenere il passo con l'aumento delle richieste, basandosi sulle scelte hardware iniziali per mantenere le prestazioni a lungo termine.

Opzioni di configurazione multi-GPU

Passare da una singola GPU a una configurazione multi-GPU può aumentare significativamente le capacità dell'intelligenza artificiale, ma non tutti i server sono costruiti per gestire questa transizione senza problemi. Per evitare problemi, cercate sistemi con più slot PCIe e una distanza sufficiente per evitare il surriscaldamento. Le schede madri progettate per le attività di IA sono spesso dotate di 4, 8 o addirittura 16 slot per GPU, offrendo la flessibilità necessaria per scalare le prestazioni.

L'alimentazione è un altro fattore critico. Le GPU di fascia alta consumano in genere 300-400 watt ciascuna, il che significa che una configurazione a quattro GPU potrebbe richiedere oltre 1.600 watt di potenza. Assicuratevi che la vostra configurazione includa un alimentatore in grado di gestire questa richiesta.

La scalabilità della memoria è altrettanto importante quando si aggiungono GPU. Mentre ogni scheda è dotata della propria VRAM, i modelli di intelligenza artificiale più grandi utilizzano spesso il parallelismo dei modelli, che divide il carico di lavoro tra le GPU. Affinché questo funzioni in modo efficace, ogni GPU deve disporre di un'ampia memoria: 24 GB o più sono un buon punto di partenza per le attività di AI più impegnative.

Impostazione del cluster e connessioni veloci

Quando un singolo server non è sufficiente, è il momento di pensare a configurazioni distribuite. Framework di IA come PyTorch e TensorFlow supportano l'addestramento su più server, ma questo richiede una comunicazione veloce ed efficiente per evitare colli di bottiglia.

Per i trasferimenti all'interno del server, NVLink è un'ottima opzione. Per le configurazioni a più server, considerate InfiniBand o RDMA (Remote Direct Memory Access) per una comunicazione a bassa latenza. Mentre l'Ethernet può andare bene per i cluster più piccoli, la scalata oltre i pochi nodi spesso richiede connessioni da 100 Gigabit per mantenere il funzionamento regolare.

I server con supporto RDMA sono particolarmente utili nei carichi di lavoro AI distribuiti. RDMA consente alle GPU di comunicare direttamente sulla rete senza coinvolgere la CPU, riducendo la latenza e garantendo che la potenza di elaborazione rimanga concentrata sulle attività di AI piuttosto che sul movimento dei dati.

Prepararsi alle modifiche del framework AI

Così come l'hardware deve essere scalabile, anche l'ambiente software deve rimanere adattabile. Il panorama dell'IA è in continua evoluzione e gli strumenti su cui fate affidamento oggi potrebbero essere obsoleti domani. Per essere a prova di futuro, scegliete un hardware che offra un'ampia compatibilità e che sia supportato da un solido supporto del fornitore per le tecnologie emergenti.

Il supporto dei driver è un'altra considerazione fondamentale. L'ecosistema CUDA di NVIDIA, ad esempio, viene aggiornato frequentemente, ma le architetture di GPU più vecchie finiscono per perdere l'accesso alle nuove funzionalità. Optando per le ultime generazioni di GPU, è possibile beneficiare dei continui aggiornamenti del framework e dei miglioramenti delle prestazioni.

Anche la containerizzazione è un fattore determinante per l'implementazione dell'intelligenza artificiale. I server che si integrano bene con strumenti come Docker e Kubernetes rendono più facile passare da un framework all'altro o eseguire più progetti contemporaneamente. Se l'hardware supporta la virtualizzazione delle GPU, si ottiene una flessibilità ancora maggiore grazie alla possibilità di partizionare le GPU per compiti diversi.

Infine, tenete d'occhio le piattaforme di calcolo emergenti. Sebbene NVIDIA sia attualmente in testa al mercato dell'AI, disporre di hardware in grado di adattarsi alle nuove piattaforme aiuterà a proteggere il vostro investimento con la continua evoluzione del settore.

Compatibilità del framework e del software di IA

È essenziale assicurarsi che il server GPU funzioni senza problemi con i framework e gli strumenti software di IA su cui si fa affidamento. L'incompatibilità può provocare rallentamenti o intoppi nelle prestazioni, quindi è fondamentale verificare che tutti i componenti della configurazione siano allineati. Ecco una panoramica delle considerazioni più importanti per mantenere sincronizzati driver e software.

Supporto del framework e del driver

I framework di intelligenza artificiale come TensorFlow e PyTorch hanno requisiti hardware e driver specifici. Il server GPU deve soddisfare questi requisiti per dare il meglio di sé. Ad esempio, assicuratevi che l'architettura e i driver della vostra GPU corrispondano alle linee guida di compatibilità del framework. Inoltre, bisogna tenere conto dei requisiti del sistema operativo: molti framework funzionano al meglio su distribuzioni Linux selezionate, anche se Windows potrebbe richiedere configurazioni di driver aggiuntive.

Consultate sempre la documentazione sulla compatibilità del framework per verificare che le librerie e i driver necessari siano installati e aggiornati. Questo passo aiuta a evitare inutili problemi in futuro.

Supporto per container e virtualizzazione

Con la crescita dei progetti di intelligenza artificiale, la containerizzazione e la virtualizzazione diventano fondamentali per gestire le dipendenze e scalare in modo efficiente. Gli strumenti di container come Docker sono spesso utilizzati nei flussi di lavoro di IA perché semplificano la gestione delle dipendenze e migliorano la riproducibilità. Assicuratevi che il vostro server GPU supporti questi strumenti e consenta l'accesso diretto alla GPU all'interno dei container. Una configurazione adeguata è fondamentale per la condivisione delle risorse, soprattutto quando si eseguono più esperimenti uno accanto all'altro.

Se si usa la virtualizzazione, verificare che il server supporti il GPU Passthrough e altre funzioni di virtualizzazione per massimizzare le prestazioni. Per le implementazioni più grandi, vale la pena di assicurarsi che il server si integri bene con le piattaforme di orchestrazione dei container, che possono ottimizzare la programmazione delle GPU e l'allocazione delle risorse.

Per gli ambienti condivisi, considerate le opzioni di multi-tenancy e di partizionamento delle risorse. Queste funzioni aiutano a mantenere l'isolamento tra i team o i progetti e a prevenire i rallentamenti delle prestazioni causati da conflitti di risorse.

Opzioni del server GPU e confronto tra i fornitori

FDC Servers offre sistemi di server GPU altamente personalizzabili, progettati per gestire le esigenze dei progetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. A partire da 1.124 dollari al mese, i loro server sono dotati di larghezza di banda non misurata e sono disponibili per l'implementazione immediata in più di 70 sedi mondiali. Questa combinazione di potenza, velocità e accessibilità li rende una scelta forte per la gestione di carichi di lavoro AI su larga scala.

Ecco un rapido sguardo a ciò che FDC Servers offre:

Server FDC: Caratteristiche principali

Conclusione: Scegliere il server GPU giusto

La scelta del server GPU giusto inizia con la comprensione del carico di lavoro dell'IA e l'abbinamento con l'hardware e il provider appropriati. Iniziate definendo il vostro caso d'uso dell'intelligenza artificiale, stimando i requisiti di calcolo e memoria e tenendo conto della vostra tempistica e delle potenziali esigenze future.

Prestate molta attenzione alle prestazioni delle GPU, alla capacità di memoria e ai componenti di supporto per evitare colli di bottiglia. Se i vostri progetti richiedono prestazioni più elevate, prendete in considerazione configurazioni multi-GPU o cluster fin dalle prime fasi del processo di pianificazione. In questo modo, l'infrastruttura può adattarsi ai cambiamenti dei framework e ai progressi delle tecnologie AI senza richiedere una revisione completa.

La compatibilità con i framework di IA è fondamentale. Assicuratevi che il server GPU scelto supporti framework chiave come TensorFlow o PyTorch, oltre ai driver necessari e alle tecnologie di container su cui il vostro team fa affidamento per lo sviluppo.

Per rispondere a queste esigenze, FDC Servers offre soluzioni GPU su misura progettate specificamente per i carichi di lavoro di AI e machine learning. Forniscono una larghezza di banda senza limiti e un supporto di esperti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per affrontare le sfide dell'elaborazione dell'intelligenza artificiale. Con una presenza globale in oltre 70 sedi, FDC Servers assicura che le implementazioni siano vicine ai dati e agli utenti. La trasparenza dei prezzi, a partire da 1.124 dollari al mese, semplifica inoltre la pianificazione del budget.

La scelta del server GPU giusto può accelerare in modo significativo lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, garantendo al contempo l'affidabilità e la scalabilità richieste dai progetti. Prendetevi il tempo necessario per valutare attentamente le vostre esigenze e collaborate con un fornitore che comprenda veramente le esigenze dei carichi di lavoro AI.

Domande frequenti

Come posso assicurarmi che il mio server GPU funzioni perfettamente con framework di IA come TensorFlow e PyTorch?

Per assicurarsi che il server GPU funzioni perfettamente con framework AI come TensorFlow e PyTorch, è necessaria una GPU NVIDIA che supporti CUDA, poiché entrambi i framework dipendono da CUDA per l'accelerazione della GPU. Assicuratevi che la vostra GPU soddisfi la necessaria CUDA Compute Capability - in genere 3.7 o superiore - per ottenere le migliori prestazioni.

È inoltre necessario installare i driver della GPU, il toolkit CUDA e le librerie cuDNN appropriate. La corrispondenza delle versioni del framework AI, del driver GPU e del toolkit CUDA è fondamentale per evitare problemi di compatibilità. Con la giusta configurazione, è possibile ottenere il massimo dai carichi di lavoro AI.

Come posso pianificare la crescita futura quando inizio con un singolo server GPU per i carichi di lavoro AI?

Quando si inizia con un server a GPU singola, è fondamentale scegliere un hardware che offra spazio di crescita. Scegliete una configurazione che renda semplice l'aggiunta di altre GPU o l'espansione della memoria. Inoltre, assicuratevi che il server sia compatibile con i framework di IA più diffusi, come TensorFlow o PyTorch, in modo da non essere limitati nella scelta del software.

Tenete d'occhio l'utilizzo delle GPU per sapere quando è il momento di scalare. Per prepararsi alla crescita dei carichi di lavoro, si possono prendere in considerazione opzioni come le configurazioni di cloud ibrido o le architetture modulari. Queste soluzioni consentono di espandere l'infrastruttura in base alle esigenze, senza richiedere grandi investimenti iniziali, offrendo la flessibilità necessaria per soddisfare in modo efficiente le crescenti richieste.

Quali sono le considerazioni sui costi per l'esecuzione di server GPU ad alte prestazioni per carichi di lavoro AI?

L'esecuzione di server GPU ad alte prestazioni per l'IA può far lievitare rapidamente le spese operative. Questi server si basano su GPU potenti, alcune delle quali possono assorbire fino a 700 watt ciascuna. Quando si eseguono progetti 24 ore su 24, questo consumo di energia si traduce in bollette elettriche salate.

Inoltre, per evitare che questi server si surriscaldino e per garantire prestazioni affidabili, è necessario disporre di sistemi di raffreddamento efficaci. Ma il raffreddamento non è economico e aggiunge un ulteriore livello ai costi complessivi dell'infrastruttura. Insieme, il consumo di energia e il raffreddamento rappresentano una parte significativa delle spese legate alla gestione dei server GPU per l'IA.