Тест на выбывание: выбираем лучшие из девяти новых GPU
Весной 2021 года NVIDIA представила новую линейку видеокарт RTX Ax000 и Ax0 на архитектуре Ampere, с тензорными ядрами третьего поколения. На тот момент в Selectel уже можно было арендовать выделенные и облачные серверы с GPU Tesla M60, T4, V100 и даже топовыми NVIDIA A100.
Поскольку мы стараемся предоставлять клиентам только актуальное железо с современными технологиями, решили, что пора обновить линейку видеокарт. Предлагать все анонсированные NVIDIA видеокарты нерационально как для нас, так и для клиентов. Под катом расскажу, как мы выбирали лучших из лучших и поделюсь результатами нашего бенчмарка на тестовой сборке.
Подход, с помощью которого мы в Selectel выбираем железо — видеокарты, процессоры и другие комплектующие, — довольно прост. Мы предполагаем, что клиент хочет решить свои бизнес-задачи эффективно и с минимальными затратами. Соответственно, отталкиваемся от следующей формулы:
По ней же мы выбирали лидеров среди новых видеокарт.
Какие видеокарты рассматривали
Сравнивали девять GPU: видеокарты RTX от А2000 до А6000, А10, А16, А30, А40 и A100 PCIe. A2000 вышла только летом этого года, но это не помешало рассмотреть характеристики чипа и протестировать образец.
Тут у нас «семья» RTX Ax000 — от старшей A5000 до младшей А2000.
Все участники тестирования — серверные видеокарты, десктопных GeForce RTX 3080 и 3090 в списке нет. Эти карты (а если быть точным, установка драйверов NVIDIA) запрещены к использованию в серверах в дата-центрах. Производитель строго следит за соблюдением ограничений: санкции за нарушение применяются не только к провайдеру, но и клиенту, который арендует сервер с десктопным железом или устанавливает на нем ПО NVIDIA.
Для оценки видеокарт мы отталкивались от нескольких характеристик, которые важны для решения задач, часто возникающих у клиентов. То есть смотрели на то, за что, вообще, берут эти GPU. Назначение ядер представлено в упрощенной форме, каждый тип влияет на производительность видеокарты.
Среди них:
- Число ядер CUDA (для тех, кто не знает, это условное обозначение скалярных вычислительных блоков в видеочипах NVIDIA). Чем больше ядер, тем лучше карта справляется с работой с графикой и вычислениями в целом.
- Число тензорных ядер, которые динамически оптимизируют вычисления и здорово справляются с нагрузками, характерными для работы с ИИ, перемножением матриц для обучения нейросетей и анализа данных.
- Число RT (Ray Tracing) ядер, которые обеспечивают высокую точность рендеринга.
К слову, NVIDIA не всегда указывает точное количество CUDA, RT и тензорных ядер. Для сравнения мы использовали данные сторонних источников.
- Объем памяти.
- Пропускная способность памяти. Эти два пункта логично влияют на производительность видеокарты.
- Поддержка виртуальных GPU VDI. Этот пункт важен, поскольку инфраструктуру виртуальных рабочих столов нередко используют наши клиенты.
- Энергопотребление. Это, скорее, пунктик для нас: для дата-центра этот показатель важен при выборе корпуса, питания для сервера и стойки.
Вот что получилось по цифрам:
Данные не предоставляются NVIDIA, взяты из открытых сторонних источников (pny.eu, techpowerup.com).
Какие выводы можно сделать из этой таблички
Для линейки RTX Ax000 характеристики растут почти линейно с ростом индекса модели.
A16 — это четыре видеокарты в одной. NVIDIA позиционирует устройство как специальное решение для VDI.
A30, на первый взгляд, менее производительная, чем A10, однако тип памяти HBM2 имеет большую пропускную способность. NVIDIA позиционирует A30 как решение для ИИ. По обоим устройствам компания не публикует данные по количеству тензорных и других ядер (характеристики получены из сторонних источников).
В сравнение с другими видеокартами в таблице, топовое решение A100 в форм-факторе PCIe имеет максимальную пропускную способность памяти и максимальное количество тензорных ядер, что ожидаемо. Очевидно, что основное назначение этой GPU — работа с искусственным интеллектом и сложными вычислениями. В линейке NVIDIA это самая производительная видеокарта на сегодняшний день, особенно версия с 80 ГБ памяти в форм-факторе SXM. Но последняя распаивается на плате, и из соображений унификации мы рассматривали только вариант в форм-факторе PCIe.
NVIDIA A4000.
А сколько стоит
Следуя уже озвученной формуле по выбору комплектующих, рассмотрим цены. Сложно писать о них в 2021 году, который запомнился кризисом чипов и постоянными перебоями поставок.
Точных цифр не будет по двум причинам. Во-первых, это коммерческая тайна. Во-вторых, и это главное, с момента анонсирования карт весной цены успели измениться (и, уверен, продолжат меняться далее).
Будем использовать такой подход: примем за эталон GPU A5000 — его цена в сравнительной таблице будет равняться 1 «попугаю». Цены на остальные карты я представлю через отношение к цене A5000. A10 и A16 в близком ценовом диапазоне, поэтому «стоят» столько же.
На этом этапе соотношение цен и заявленных характеристик ожидаемо. Первый кандидат на добавление в линейку видеокарт Selectel, на роль младшей модели, — А2000. Также вызывает интерес паритет между A5000, A10 и A16.
Изнанка наших GPU.
Перейдем к тестированию производительности претендентов.
Тестирование видеокарт
Проводить тесты оборудования — обычная практика для Selectel. Мы используем большое количество железа в различных продуктах компании, поэтому тестируем его как на совместимость друг с другом и ПО, так и на производительность.
Для этого у нас есть своя «лаборатория» — Selectel Lab. Некоторое оборудование мы даже предоставляем клиентам для бесплатного тестирования в их проектах. Из свежих примеров: отдаем на тест настоящего монстра DGX A100 c 8 одноименными видеокартами. Подробней о его бенчмарке можно прочитать по ссылке.
Для тестирования новых видеокарт мы собрали тестовые серверы с двумя мощными процессорами от Intel и достаточным количеством оперативной памяти.
Вот один из серверов для тестирования.
Характеристики следующие:
- 2 × Intel® Xeon® Gold 6240: 18 ядер с частотой 2.6 ГГц
- 192–384 ГБ DDR4;
- 240–480 ГБ SSD SATA;
- 1 × выбранный GPU
Бенчмарки, которые мы выбрали:
GeekBench 5 — общий тест, моделирующий выполнение задач и определяющий производительность GPU.
AI-benchmark — тест производительности, который замеряет скорость обучения и применения различных нейронных сетей на задачах распознавания и классификации.
V-Ray Benchmark — тест для проверки скорости рендеринга.
ffmpeg NVENC — тест на производительность при транскодинге видео.
Результаты тестирования представлены в таблице. Выделили лидеров по каждому пункту.
На время написания статьи видеокарт A16 и RTX A6000 на руках у нас не было, поэтому в таблицу они не вошли. Их бенчмарк планируется позже.
Лидеры бенчмарка
По результатам тестирования A5000 побеждает по соотношению цены и качества. Лучший результат в OpenCL Compute Score, незначительно уступает более дорогим A40 и A100 в CUDA Compute Score и подойдет для работы с графикой. Второе место в AI-benchmark после A100. Лидер в V-Ray тесте на скорость рендеринга, лидер в тесте на транскодинг. Поддерживает VDI. Безоговорочно наш вариант, если сопоставить с таблицей цен.
A2000 — в пять раз дешевле A5000, при этом демонстрирует приемлемые результаты бенчмарка для базовой модели. Не поддерживает VDI, но подходит для работы с графикой и задач ИИ.
A4000 — «середнячок» по производительности между A2000 и A5000, не поддерживает VDI, но в остальном выдерживает критику по соотношению цены и результатов бенчмарков.
A100, как я уже писал, — безоговорочный лидер для работы с искусственным интеллектом, обучением моделей, инференсом, анализом данных и сложными вычислениями. Оптимален для инфраструктуры удаленных рабочих столов.
Остальные GPU при сравнении бенчмарков и цены показали меньшие результаты.
Финал
На пьедестале победителей (которые, кстати, уже можно заказать на сайте) — четыре видеокарты. Нашей формуле соответствуют RTX A2000, RTX A4000, RTX A5000 и A100.
Мы хотим предоставить клиентам свободу выбора: от недорогих серверов с одним GPU до кластеров с несколькими видеокартами на борту. Если нужен «крепкий» сервер для рендеринга, добавьте в него A2000 — выполнит работу на пять и не «съест» бюджет. А для амбициозных задач со сложными вычислениями, ИИ, крупными VDI-проектами есть сервер с восемью А100. Уже есть готовый конфиг. Несмотря на наш строгий отбор, мы готовы предоставить клиенту любую карту NVIDIA (кроме десктопных RTX 3080 и 3090, конечно).
Выбранные карты в наличии на складе, а это значит, что кастомный сервер с ними вы получите в течение пяти дней. Если подойдет уже собранный сервер с GPU, он будет готов для работы уже через 2–60 минут.
