DGX A100 अन्य 8x A100 सर्वरों से क्या अलग है?

हार्डवेयर GPU कॉम्प्लेक्स डिज़ाइन में समान है, क्योंकि अन्य विक्रेता NVIDIA के HGX बेसबोर्ड पर बनाते हैं। अंतर सब कुछ उसके आसपास है: NVIDIA इंजीनियर, मान्यताप्राप्त, और संपूर्ण सिस्टम का समर्थन एक उत्पाद के रूप में करते हैं, जिसमें DGX OS, Base Command ऑर्केस्ट्रेशन, और NGC प्रमाणित कंटेनर पहले से इंस्टॉल होते हैं। व्हाइट-बॉक्स सर्वर एकीकरण, OS ट्यूनिंग, और मल्टी-वेंडर समर्थन समन्वय को आपके ऊपर छोड़ते हैं। DGX उन्हें इन जोखिमों से मुक्त करता है।

मुख्य विशेषताएँ क्या हैं?

आठ NVIDIA A100 80GB SXM4 GPU के साथ कुल 640GB GPU मेमोरी, छह NVSwitches जिनमें प्रत्येक GPU के लिए 12 NVLinks हैं और 600 GB/s द्विदिश गति, 5 पेटाFLOPS एआई प्रदर्शन, डुअल 64-कोर AMD EPYC CPU (128 कोर), 2TB तक सिस्टम मेमोरी, 30TB आंतरिक Gen4 NVMe स्टोरेज, और दस Mellanox ConnectX-6 नेटवर्क इंटरफ़ेस्स के साथ 6U रैकमाउंट केस।

एनवीस्विच फाइबर ट्रेनिंग के लिए वास्तव में क्या करता है?

यह किसी भी GPU को बिना CPU या PCIe बस को शामिल किए 600 GB/s की गति से किसी भी अन्य GPU के साथ डेटा स्थानांतरित करने की अनुमति देता है, कुल बैंडविड्थ 4.8 TB/s पूरे नोड में। वितरित प्रशिक्षण प्रत्येक चरण के बाद सभी GPUs के बीच ग्रेडिएंट्स का समन्वय करता है; इस फैब्रिक पर वह समन्वय इतना तेज है कि आठ GPUs करीब आठ गुना ट्रैफ़िक मात्रा प्रदान करते हैं। PCIe-सम्पर्कित GPU सर्वर उस स्केलिंग व्यवहार की नकल नहीं कर सकते।

यह तुलना करने के लिए, कृपया ध्यान दें कि DGX A100 और Supermicro AS-4124GO-NART+ दोनों ही हाई-एंड AI और डेटा साइंस कार्यों के लिए डिजाइन किए गए हैं, लेकिन इनके बीच कुछ मुख्य अंतरों को समझना महत्वपूर्ण है: प्रदर्शन: - DGX A100 Nvidia का एक प्रमुख AI सुपर कंप्यूटर है, जिसमें कई GPU शामिल हैं, जो अत्यधिक कंप्यूटेशनल क्षमता प्रदान करते हैं। यह विशेष रूप से बड़े मॉडल ट्रेनिंग और AI इनफ्रास्ट्रक्चर के लिए अनुकूल है। - Supermicro AS-4124GO-NART+ एक हाई-एंड सर्वर है जिसमें AMD EPYC प्रोसेसर और GPU समर्थन है, लेकिन यह मुख्य रूप से व्यापक सर्वर कार्यों और वर्कलोड के लिए डिज़ाइन किया गया है, न कि केवल AI/मशीन लर्निंग के लिए। आर्किटेक्चर: - DGX A100 में NVIDIA का HGX आर्किटेक्चर और A100 Tensor Core GPU शामिल हैं, जो ट्रेंनिंग और inference दोनों में अत्यंत दक्ष हैं। - Supermicro AS-4124GO-NART+ में AMD EPYC प्रोसेसर के साथ-साथ GPU स्लॉट हैं, लेकिन GPU प्रदर्शन और एकीकृत AI विशेषताओं में DGX A100 से अलग है। कनेक्टिविटी और इंटरफ़ेस: - DGX A100 में तेज़ NVLink और NVSwitch इंटरफ़ेस हैं, जो GPU के बीच उच्च गति संचार सुनिश्चित करते हैं। - Supermicro मॉडल में भी GPU समर्थन है, लेकिन कनेक्टिविटी विकल्प और प्रदर्शन लक्ष्यों में भिन्नता हो सकती है। उपयोग का उद्देश्य: - DGX A100 का उद्देश्य विशेष रूप से AI मॉडल ट्रेनिंग औरInference के लिए अत्यधिक अनुकूलित है। - Supermicro AS-4124GO-NART+ अधिक सामान्य सर्वर कार्यों, वर्कलोड आर्किटेक्चर, डेटा प्रोसेसिंग, और हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग के लिए उपयुक्त है। सारांश: यदि आप विशेष रूप से AI ट्रेनिंग और inference के लिए एक अत्यधिक विशिष्ट और उच्च प्रदर्शन समाधान की तलाश में हैं, तो DGX A100 उपयुक्त होगा। यदि आपकी आवश्यकता अधिक सामान्य, लचीली सर्वर क्षमता और प्रबंधन की सुविधा से भरपूर है, तो Supermicro AS-4124GO-NART+ बेहतर हो सकता है।

जीपीयू का समान वर्ग जटिलता: आठ A100 80GB SXM4 जीपीयू एक NVSwitch बेसबोर्ड पर। सुपरमाइक्रो एक कॉन्फ़िगर करने योग्य प्लेटफ़ॉर्म है जहाँ आप CPU, मेमोरी, स्टोरेज, और नेटवर्किंग निर्दिष्ट करते हैं, आमतौर पर कम प्लेटफ़ॉर्म लागत पर, और आप इन्टिग्रेशन और सॉफ्टवेयर स्टैक के मालिक होते हैं। DGX एक सीलबंद NVIDIA उपकरण है जिसमें पूरे सॉफ्टवेयर स्टैक और एकल-विक्रेता समर्थन शामिल है। बजट-प्रेरित टीमें सुपरमाइक्रो चुनती हैं; निश्चितता-प्रेरित टीमें DGX चुनती हैं। MillionMiner दोनों का कोटेशन देता है।

सिस्टम पर कौन सी सॉफ़्टवेयर शिप की जाती है?

DGX OS, एक Ubuntu-आधारित वितरण जो हार्डवेयर के लिए अनुकूलित है, प्री-इंस्टॉल्ड आता है। NVIDIA Base Command नौकरी निर्धारण, संचालन, और बेड़ा प्रबंधन प्रदान करता है। NGC कैटलॉग प्रमाणित, प्रदर्शन-आधारित कंटेनर प्रदान करता है PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Triton, और सैकड़ों अन्य फ्रेमवर्क के लिए, जो DGX हार्डवेयर के खिलाफ सत्यापित हैं। व्यावहारिक परिणाम यह है कि प्रशिक्षण कार्यभार बिजली चालू करने के घंटों के भीतर चलने लगते हैं।

आप 640GB GPU मेमोरी पर कौन से मॉडल प्रशिक्षण या सेवा कर सकते हैं?

30B से 70B पैरामीटर क्लास में मॉडल का पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग नोड के पार मॉडल पैरेललिज़म के साथ, बहुत बड़े बैच साइज़ पर छोटे मॉडल का प्रशिक्षण, और कई 70B-क्लास मॉडल का समानांतर इनफेरेंस सर्विंग। MIG के साथ, सिस्टम अधिकतम 56 अलग-थलग GPU इंस्टेंसेज़ में विभाजित होता है, प्रत्येक 7B से 13B क्लास के मॉडल को सर्व करने के लिए उपयुक्त, जो एक DGX کو एक पूर्ण मल्टी-टेनेंट इनफेरेंस प्लेटफ़ॉर्म बनाता है।

क्या कई DGX A100 सिस्टम को क्लस्टर किया जा सकता है?

हाँ, और सिस्टम इसके लिए बनाया गया है। आठ सिंगल-पोर्ट 200Gb/s HDR InfiniBand ConnectX-6 एडाप्टर प्रत्येक GPU के लिए एक फैब्रीक पोर्ट प्रदान करते हैं ताकि GPUDirect RDMA के द्वारा, विभिन्न नोड्स में GPUs सीधे नेटवर्क के जरिए डेटा का आदान-प्रदान कर सकें। NVIDIA का DGX SuperPOD संदर्भ वास्तुशिल्प दस्तावेज़ एक नोड से बीस या अधिक क्लस्टर तक के मान्यताप्राप्त मार्ग को दर्शाता है, जिसमें नेटवर्क टोपोलॉजी, संग्रहण और प्रबंधन डिज़ाइन शामिल हैं।

क्या A100 पीढ़ी अभी भी एक उचित खरीद है?

वास्तविक कार्यभार के अधिक हिस्से के लिए, हाँ। A100 सबसे प्रमाणित AI एक्सेलेरेटर है जिसे कभी तैनात किया गया है, जो वर्तमान CUDA रिलीज़ और हर बड़े फ्रेमवर्क में परिपक्व समर्थन के साथ है। नई पीढ़ियाँ प्रति GPU तेज़ हैं, लेकिन DGX A100 वास्तविक NVSwitch-श्रेणी के वितरित प्रशिक्षण प्रदान करता है, जिसकी प्लेटफ़ॉर्म लागत वर्तमान-पीढ़ी के उपकरणों से बहुत कम है, जो ठीक उसी व्यापारिक समझौते को दर्शाता है जिसके लिए fine-tuning टीमें, अनुसंधान संस्थान और inference ऑपरेटर खोज रहे हैं। खरीद का निर्णय कार्यभार की अर्थशास्त्र है, पीढ़ी का पीछा करना नहीं।

यह किस शक्ति और पर्यावरण की आवश्यकता है?

यह एक 6U डेटा केन्द्र उपकरण है जिसका वजन सौ किलोग्राम से अधिक है और पूर्ण प्रशिक्षण लोड पर कई किलोवाट बिजली खींचता है, जिसमें उच्च मात्रा वाला सामने से पीछे तक ठंडक है। यह एक कार्यालय मशीन नहीं है। MillionMiner कॉन्फ़िगरेशन के दौरान सटीक शक्ति, ठंडक और रैक आवश्यकताओं की पुष्टि करता है, और अपनी खुद की डेटा केंद्रों में होस्टिंग प्रदान करता है उन टीमों के लिए जो सुविधाएँ प्रदान करने में इच्छा नहीं रखती हैं।

मैं कैसे आदेश दें, और डिलीवरी में क्या शामिल है?

अपनी कार्यभार और तैनाती विवरणों को कोट फॉर्म के माध्यम से जमा करें। एक MillionMiner विशेषज्ञ कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों, सिस्टम मेमोरी, भंडारण, समर्थन कवरेज, और तैनाती योजना की पुष्टि करता है, फिर सिस्टम दुनिया भर में DDP के साथ भेजा जाता है जिसमें ड्यूटियाँ और कस्टम प्रबंधन डिलीवरी से पहले किया जाता है। रैक इंटégrेशन मार्गदर्शन और MillionMiner सुविधाओं में होस्टेड तैनाती दोनों उपलब्ध हैं।

NVIDIA DGX A100 8x A100 640GB AI सिस्टम

Name: NVIDIA DGX A100 डीप लर्निंग सिस्टम (8x A100, 640GB)
Brand: NVIDIA
SKU: MM2026NVDGXA100640
Price: 5600.00 USD
Availability: BackOrder

DGX A100 का स्थान AI अवसंरचना का इतिहास में विशेष है: यह मशीन है जिसने 8-GPU प्रशिक्षण नोड का स्वरूप तय किया। बाजार में मौजूद हर HGX A100 सर्वर, जिसमें MillionMiner की अपने कैटलॉग में सुपरमाइक्रो प्लेटफ़ॉर्म भी शामिल हैं, इस सिस्टम के लिए डिज़ाइन किए गए GPU बेसबोर्ड के आसपास निर्मित हैं। DGX खरीदने का अर्थ है असली चीज़ खरीदना, जिसमें NVIDIA हर परत silicon के ऊपर जोड़ता है। कम्प्यूट आर्किटेक्चर। आठ NVIDIA A100 80GB SXM4 GPUs HGX बेसबोर्ड पर स्थापित होते हैं और छह NVSwitches के माध्यम से पूर्ण-मैश टोपोलॉजी में इंटरकनेक्ट होते हैं। प्रत्येक GPU 12 तृतीय-पीढ़ी NVLinks का उपयोग करता है, जो 600 GB/s द्विदिश GPU-से-GPU बैंडविड्थ प्रदान करता है, और 4.8 TB/s का समेकित बाइसेक्शन बैंडविड्थ पूरे… फैब्रिक में है। व्यावहारिक रूप से, सभी आठ GPUs के बीच ग्रेडिएंट सिंक्रनाइज़ेशन इतना तेज़ होता है कि वितरित प्रशिक्षण लगभग रैखिक रूप से स्केल हो जाता है, जो कि SXM-plus-NVSwitch सिस्टम के अस्तित्व का मुख्य कारण है। नोड में 640GB संयुक्त HBM2e GPU मेमोरी और 5 पीटाफ्लॉप AI प्रदर्शन है, जिसमें INT8 इनफेरेंस थ्रूपुट 10 पीटॉप्स तक पहुँचता है। मल्टी-इंस्टेंस GPU प्रत्येक A100 को सात तक अलग-अलग इंस्टेंस में विभाजित करता है, ताकि एक DGX लगभग 56 हार्डवेयर-पार्टिशन GPU प्रस्तुत कर सके, जिससे मल्टी-टेनेंट इनफेरेंस संभव हो जाती है, यह संरचना मशीन को रातभर प्रशिक्षण के लिए और दिन में दर्जनों अलग-अलग वर्कलोड सेव करने के लिए सक्षम बनाती है।

होस्ट प्लेटफ़ॉर्म इतना आकार का है कि GPUs कभी भी प्रतीक्षा नहीं करते। ड्यूल 64-कोर AMD EPYC 7742 प्रोसेसर 128 कोर और 256 थ्रेड प्रदान करते हैं डेटा लोडिंग, प्रीप्रोसेसिंग और ऑगमेंटेशन के लिए। सिस्टम मेमोरी 2TB DDR4 तक पहुंचती है। स्टोरेज अलग-अलग है: OS के लिए समर्पित M.2 NVMe और 30TB आंतरिक Gen4 NVMe डेटा सेट के लिए, जिससे प्रशिक्षण I/O बूट पथ से अलग रहता है। दस Mellanox ConnectX-6 इंटरफेस में से आठ एकल-पोर्ट 200Gb/s HDR InfiniBand एडाप्टर हैं, जो प्रत्येक GPU पर रखे गए GPUDirect RDMA के लिए हैं, ऐसी टोपोलॉजी जो कई DGX नोड्स को GPU मेमोरी के बीच सीधा ग्रेडिएंट एक्सचेंज करने की अनुमति देती है, बिना किसी CPU के।

सॉफ्टवेयर स्टैक, जो कि उत्पाद के सफेद-बॉक्स सर्वरों का हिस्सा नहीं है, वह भी शामिल है। DGX OS, एक Ubuntu-आधारित वितरण, हार्डवेयर के लिए ट्यून किया गया है, पहले ही स्थापित आता है। NVIDIA Base Command औरंगेट, शेड्यूलिंग और बेड़े प्रबंधन का समर्थन करता है। NGC कैटलॉग प्रमाणित कंटेनर प्रदान करता है, जो कि इस सिस्टम के खिलाफ प्रदर्शन-मान्य किए गए हैं, जिससे अनबॉक्सिंग और पहले प्रशिक्षण के बीच का अंतर घंटों में मापा जा सकता है। NVIDIA AI Enterprise समर्थन पूरे स्टैक को एक ही अनुबंध में कवर करता है: यदि कोई जॉब असफल हो, तो न तो कोई इंटीग्रेटर NVIDIA की ओर इशारा करता है और न ही NVIDIA बैक।

स्केलिंग का रास्ता वह हिस्सा है जो आप खरीदते हैं। DGX A100 NVIDIA के DGX SuperPOD संदर्भ वास्तुकला का निर्माण खण्ड है, जो एक नोड से बीस, एक सौ, या उससे अधिक क्लस्टर तक स्केलिंग के लिए प्रकाशित योजनाबद्ध योजना है, जिसमें मान्यताप्राप्त नेटवर्क टोपोलॉजी, स्टोरेज आर्किटेक्चर और प्रबंधन टूल शामिल हैं। वे संगठन जो एक DGX के साथ शुरुआत करते हैं, एक-पहली-नोड से क्लस्टर-स्केल प्रशिक्षण की ओर एक साबित रास्ता अपनाते हैं, न कि स्वयं उस रास्ते का डिजाइन करते हैं।

निर्माण-बनाम की तुलना में खरीद निर्णय, ईमानदारी से कहा जाए तो। MillionMiner दोनों पक्षों को बेचता है। इस कैटलॉग में मौजूद Supermicro AS-4124GO-NART+ वही आठ-A100 NVSwitch GPU कॉम्प्लेक्स को एक कॉन्फ़िगरेबल होस्ट पर कम लागत में प्रदान करता है, और बजट-प्रधान टीमों के लिए जो अपनी खुद की एकीकरण और सॉफ्टवेयर स्टैक के मालिक होने का जोखिम उठा सकती हैं, यह एक रैशनल विकल्प है। DGX A100 विपरीत खरीदारों के लिए है: वे उद्यम और अनुसंधान संस्थान जहां खरीदारी में एक ही विक्रेता की जिम्मेदारी वरीयता रखती है, जहां अनुपालन एक समर्थित संदर्भ प्लेटफ़ॉर्म की आवश्यकता होती है, और जहां डिवाइस की जाँच-परख में लगे इंजीनियरों की लागत उपकरण की कीमत से अधिक हो सकती है। पहली प्रशिक्षण जॉब का समय, एक बार में समाधान, और एक मान्य स्केलिंग रास्ता यही उत्पाद हैं।

DGX A100 अब तक का सबसे व्यापक रूप से तैनात AI उपकरण है, जिसकी सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र NVIDIA एक ही CUDA रिलीज़ के तहत बनाए रखता है। एक 6U रैकमाउंट सिस्टम जो पूर्ण लोड पर कई किलोवॉट ऊर्जा खपत करता है, इसे डेटा केंद्र वातावरण में होना चाहिए; MillionMiner शक्ति और शीतलन आवश्यकताओं की पुष्टि करता है, ग्राहक के परामर्श के साथ विश्वव्यापी DDP शिपिंग करता है और कस्टम्स का प्रबंधन करता है, और टीमों के लिए अपने ही सुविधाओं में होस्टिंग का विकल्प भी प्रस्तुत करता है जो स्थल पर अवसंरचना स्थापित नहीं करना चाहतीं।

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