Привет, Хабр! Сегодня углубимся в различия между GPU NVIDIA TESLA V100 и видеокартами RTХ 3090/4090 и поймём, какие системы лучше подходят для обучения больших языковых моделей. 

Рассмотрим, какие особенности серверных графических процессоров c Nvlink делают их профессиональным решением для старта в глубоком машинном обучении. Выявим преимущества GPU NVIDIA V100 над RTХ 3090/4090 с помощью сравнения по 5 основным характеристикам:

1. Межчиповое соединение: NVLink vs РСIе

В обучении больших языковых моделей скорость и эффективность обмена данными — главные факторы производительности. Уже на этом этапе GPU c Nvlink проявляют себя практически на порядок лучше. Фактически они становятся скоростной автострадой для данных.

Высокоскоростная линия NVLink 2.0, разработанная компанией NVIDIA, обеспечивает пропускную способность до 300 Гб/с между графическими процессорами. А это примерно в 10 раз быстрее РСIе 4.0/5.0 (для видеокарт). 

С NVLink 2.0 скорость передачи данных для канала — 50 Гб/с. Поскольку каждый GPU V100 поддерживает до 6 каналов, общая двунаправленная пропускная способность — до 300 Гб/с. Тут речь идёт о реальном показателе, а не о теоретическом максимуме. 

Благодаря технологии NVLink (анонсирована в 2014 г.), прямая связь GPU-to-GPU доступна сразу шести графическим процессорам. Они могут обмениваться данными напрямую, без задержек, минуя CPU, и это критично для обучения больших языковых моделей.

В видеокартах RТХ 4090 отсутствует NVLink (есть только у RТХ 3090). В RТХ 4090 применена более старая технология РСIе (разработана в 90-е гг.), давно исчерпавшая свой ресурс наращивания пропускной способности. Особенность этой высокоскоростной шины — в двунаправленной передаче данных по каналам (линиям РСIе). Чем больше линий, тем выше пропускная способность шины (х1, х2 … х32). Видеокарты ограничены РСIе 4.0/5.0, то есть максимальная скорость — примерно 32 Гб/с.

Но и это ещё не всё. Краеугольный камень машинного обучения — технология RDMA (Remote Direct Memory Access), которая обеспечивает прямой доступ к памяти в пределах системы. Благодаря этому, один GPU может непосредственно читать и писать в память другого GPU, обходя CPU и драйверы ОС. В серверных GPU c Nvlink реализована поддержка RDMA, а в игровых картах — нет. 

Итак, быстрая передача огромного объёма данных между всеми GPU критична в машинном обучении, так как обеспечивает параллелизм процессов. NVLink — не просто «более быстрая шина». Это фундаментальная технология, позволяющая эффективно распределять обучение больших моделей ИИ на нескольких GPU. Группа GPU становится единым мощным вычислительным узлом с высокой пропускной способностью.

PCIe, используемая в игровых GPU (даже топовых RTX 4090), — непреодолимый коммуникационный барьер для профессионального обучения. С такой технологией неизбежно формирование «узкого горлышка», которое приводит к огромным потерям времени на синхронизацию и простоям GPU. Системы на игровых картах непригодны для создания современных LLM и диффузионных моделей. Без NVLink профессиональное мульти-GPU обучение больших моделей ИИ попросту неэффективно.

2. Память: объём, пропускная способность и ЕСС

Графический процессор NVIDIA V100 SXM2 c NVLink оснащён 32 Гб видеопамяти типа HBM2 с разрядностью шины памяти 4096 бит. Это очень широкая магистраль для данных. 

Память HBM2 отличается высокой пропускной способностью второго поколения (900 Гб/с). Такой показатель критичен для быстрой загрузки данных и минимизации простоев при вычислениях. 

Ещё одна важная функция — ECC (Error Correction Code), то есть система коррекции, позволяющая автоматически исправлять некоторые ошибки, неизбежные в процессе работы оперативной памяти. Они накапливаются из-за программных сбоев, неточностей, электромагнитных помех или радиационного излучения. В долгих вычислениях такие ошибки приводят к сбою модели или неверным результатам. Поэтому функция ECC обязательна для серверных систем. Но в игровых картах она отсутствует.

И вишенка на торте — в графических процессорах NVIDIA V100 c NVLink реализована поддержка объединённой памяти. NVLink позволяет GРU видеть память друг друга как единое пространство. А в игровых картах память изолирована (отсутствует единое адресное пространство).

Итак, HBM2 + ECC V100 SXM2 служат залогом стабильности и предсказуемости, без которых невозможны длительные вычисления и обучение ИИ. Игровые карты, обладающие высокой скоростью (24 ГБ GDDR6Х, у RТХ 4090, пропускная способность ~1 ТБ/с), не выдерживают конкуренции с серверными NVIDIA V100 c NVLink. Изолированность памяти и отсутствие ECC — непреодолимые препятствия для организации LM. Объединённая память через NVLink — огромное преимущество для работы с большими языковыми моделями.

3. Вычислительная мощность: Теnsоr Соrеs, точность и реальная производительность в задачах ИИ

Высокие значения в теххарактеристиках часто становятся решающим фактором при выборе оборудования. Однако это лишь «цифры на бумаге», которым нельзя слепо доверять. Иногда важнее изучить архитектуру ядер, поддержку оптимальных форматов данных и оценить реальную эффективность того или иного варианта в задачах ИИ.

Графические процессоры NVIDIA V100 c NVLink оснащены ядрами 5120 СUDА — мощные универсальные ядра, выполняющие разные вычислительные операции (от простых арифметических до сложных действий с плавающей запятой). Но секретное оружие графических процессоров NVIDIA V100 c NVLink — это ядра 640 Теnsоr Соrеs. Они существенно ускоряют операции матричного умножения, которые составляют более 90% вычислений в нейронных сетях, особенно в свёрточных слоях CNN и полносвязных слоях трансформеров LLM. 

Игровые видеокарты RТХ 4090 оснащены огромным количеством универсальных ядер 16384 СUDА (более чем втрое больше, чем у серверных GPU). Однако эти ядра оптимизированы под параллельный рендеринг графики с высокой частотой кадров.

То же самое касается 512 Tensor Cores, которыми оснащены RТХ 4090. Их основное назначение в игровых картах — повысить FPS в играх. Архитектура оптимизирована под паттерны доступа, необходимые для улучшения изображения в реальном времени, а не для интенсивного обучения.

Также важный момент — формат вычислений с плавающей запятой. В зависимости от задачи необходимо правильно выбрать тип floating point, чтобы оптимизировать ресурсы. Серверные GPU NVIDIA поддерживают тип FР16, который позволяет повысить скорость благодаря небольшому снижению точности. 

Вся линейка поддерживаемых форматов у серверных GPU выглядит так: FР16, FР32, FР64, INТ8, INТ4. А у игровых карт только ограниченная поддержка FР64. Каждый тип может потребоваться в том или ином случае. Так, в машинном обучении часто используется 16-битный формат. Или например, тип FР64, который критически важен для особо точных вычислений. 

Итак, если ваша цель — надёжное эффективное обучение моделей ИИ (особенно среднего размера или требующих FP16) на начальном уровне без астрономических затрат, серверные GPU с NVLink обеспечат оптимальный баланс вычислительной мощности, точности и системной интеграции. Игровые карты — это инструмент для других задач.

4. Масштабируемость и кластерные вычисления: V100 SХМ2 как фундамент для роста

Способность к масштабированию — критически важна для машинного обучения больших языковых моделей, где вычислительные ресурсы одного сервера — лишь капля в море. И тут снова V100 SXM2 существенно превосходят игровые карты. Если первые служат строительными блоками для суперкомпьютеров, то вторые ограничены возможностями одного сервера.

Причин несколько. Во-первых, в серверных GPU V100 SXM2 реализована поддержка NССL (NVIDIA Collective Communications Library) — это оптимизированная библиотека для коллективных операций (all-reduce, all-gather, broadcast) между GPU. Компания NVIDIA разработала NССL для ускорения обмена данными и синхронизации между графическими процессорами. Это основа эффективной работы с фреймворками на нескольких GPU.

Во-вторых, серверные GPU V100 совместимы с InfiniBand, высокоскоростной сетевой технологией, которая используется для соединения компонентов суперкомпьютеров и кластеров в различных средах. Технология InfiniBand особенно актуальна там, где нужна передача больших объёмов данных между GPU. Благодаря InfiniBand, кластер из сотен GPU надёжно работает с высокой пропускной способностью и низкой задержкой.

В-третьих, в GPU V100 поддерживается технология Multi-instance GPU (MIG), которая позволяет разделять GPU на сеть виртуальных ускорителей, обладающих изолированной памятью, кэш, пропускной способностью и вычислительными ядрами. Это позволяет оптимизировать ресурсы при совместном использовании нескольких графических процессоров.

Системы на видеокартах не поддерживают InfiniBand, а значит, с ними невозможно эффективное масштабирование. А отсутствие поддержки МIG для видеокарт не позволит разделить GPU между задачами.

Итак, для начального обучения, где важен потенциал роста, серверное решение GPU V100 SXM2 становится технологическим фундаментом, которые игровые видеокарты обеспечить не могут. Если V100 подходят для дата-центров и суперкомпьютеров, то игровые видеокарты — для одиночных серверов.

5. Надёжность и долговечность: инвестиции в стабильность 24/7

Обучение современных моделей ИИ — это не спринт, а марафон. Запуски могут длиться дни, недели, а иногда и месяцы. В этом контексте способность оборудования работать без сбоев под 100%-ной нагрузкой 24/7 становится обязательным требованием. Здесь пропасть между серверными GPU V100 SXM2 и игровыми GPU (RTX 3090/4090) становится особенно очевидной.

В GPU V100 SXM2 12-нм процессор обеспечивает более «зрелый» техпроцесс, чем 7 нм и 3 нм. При нагреве чипа 12 нм более устойчивы к атомной эмиссии.

Графические процессоры V100 SXM2 рассчитаны на стабильную бесперебойную работу под нагрузкой. В серверных стойках реализовано пассивное охлаждение. Дата-центры TIER III также служат залогом стабильной работы.

Напротив, активные кулеры в игровых видеокартах довольно шумные и подвержены перегреву. В целом они не предназначены для постоянных вычислений.

Итак, северные V100 служат долгие годы. Игровые видеокарты при длительных нагрузках  проработают 2-3 года.

Заключение: GPU V100 SXM2 — стратегический выбор для начала пути в глубоком машинном обучении

Проведённое сравнение служит яркой иллюстрацией того, что серверные GPU V100 SXM2 с NVLink — профессиональное решение для старта в глубоком машинном обучении нейросетей (LLM, Stаblе Diffusiоn, GАN), кластерных вычислений (НРС, суперкомпьютеры), и в целом для задач, где критична высокая точность (FР64, научные расчёты) и надёжность 24/7. Вовсе не обязательно покупать такой графический процессор — аренда сервера с GPU может стать отличным вариантом. А вот покупка/аренда игровых видеокарт не может быть достойной альтернативой серверным GPU. Их стоит выбирать для принципиально других задач.

Системы, построенные на игровых видеокартах, могут позволить себе энтузиасты, готовые мириться с рисками. Также они подходят для задач, где сбой не катастрофичен (короткие эксперименты, инференс (запуск готовых моделей), бюджетные решения без необходимости масштабирования).