Inicio Tecnología Ampere A100 Vs Instinct MI250, Nvidia está muy por delante… según Nvidia

Ampere A100 Vs Instinct MI250, Nvidia está muy por delante… según Nvidia

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Nvidia no da tregua a AMD. En un artículo reciente, la firma compara su solución Ampere A100 con el Instinct MI250. El balance es rápido.

Nvidia afirma que su «acelerador» ofrece el doble de rendimiento y casi el triple de eficiencia en comparación con la oferta de su competidor. Esta postura es interesante sabiendo que Nvidia ya ha anunciado la sucesión con su GPU H100 basada en la arquitectura gráfica Hopper. El lanzamiento se espera para los próximos meses.

Las expectativas son altas y la impaciencia evidente al saber que Hopper sería 26 veces más eficiente que la solución Pascal P100 lanzada hace seis años.

Evolución del rendimiento entre el P100 y el H100

Evolución del rendimiento entre el P100 y el H100

Esta progresión es impresionante sabiendo que estamos en una trayectoria 3 veces más rápida que ese año por la ley de Moore.

A100 contra el instinto MI250

Volviendo al estudio A100, Nvidia se basó en configuraciones de GPU únicas y múltiples y algunas cargas de trabajo de centros de datos populares. Encontramos por ejemplo LAMMPS, NAMD, openMM, GROMACS y AMBER.

Rendimiento de AMD A100 frente a Instinct MI250

Rendimiento de AMD A100 frente a Instinct MI250

La GPU Ampere A100 es hasta 1,9 veces más rápida que el acelerador de GPU AMD Instinct MI250, mientras que un sistema de GPU cuádruple ofrecería hasta 2,1 veces el rendimiento de una solución Quad Instinct MI250.

Rendimiento AMD A100 Vs Instinct MI250 en modo Multi GPU

Rendimiento AMD A100 Vs Instinct MI250 en modo Multi GPU

Finalmente, Nvidia afirma que un módulo equipado con cuatro GPU Ampere A100 ofrece 2,8 veces la eficiencia de una solución con cuatro GPU Instinct MI250.

Rendimiento/vatio de AMD A100 frente a Instinct MI250

Rendimiento/vatio de AMD A100 frente a Instinct MI250

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Calificación de Nvidia

Se muestra la relación de eficiencia de A100 a MI250: más alto es mejor para NVIDIA. Geomean sobre múltiples conjuntos de datos (varía) por aplicación. La eficiencia es el rendimiento/consumo de energía (vatios) medido para las GPU usando NVIDIA SMI y funcionalidad equivalente en ROCm |

AMD MI250 medido en un GIGABYTE M262-HD5-00 con (2) AMD EPYC 7763 con 4 GPU AMD Instinct™ MI250 OAM (128 GB HBM2e) de 500 W con tecnología AMD Infinity Fabric™. NVIDIA se ejecuta en ProLiant XL645d Gen10 Plus con CPU dual EPYC 7713 y 4x A100 (80 GB) SXM4

LAMMPS desarrolla_db00b49(AMD) desarrolla_2a35ec2(NVIDIA) conjuntos de datos ReaxFF/c, Tersoff, Leonard-Jones, SNAP | Conjunto de datos NAMD 3.0alpha9 STMV_NVE | OpenMM 7.7.0 Ensemble se ejecuta para conjuntos de datos: amber20-stmv, amber20-celulosa, apoa1pme, pme|

GROMACS 2021.1(AMD) 2022(NVIDIA) conjuntos de datos ADH-Dodec (h-bond), STMV (h-bond) | Conjuntos de datos AMBER 20.xx_rocm_mr_202108(AMD) y 20.12-AT_21.12 (NVIDIA) Cellulose_NVE, STMV_NVE | 1x MI250 tiene 2x GCD

Tenga en cuenta que el Instinct MI250 no es el acelerador definitivo de AMD, es el MI250X.

Fuente: Nvidia

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Apasionado del running, vegano a los 25 años y comercial de la ropa, me incorporé al equipo de redacción de AltaVision.news en noviembre de 2021