Изначально вендоры создавали графические процессоры (GPU) для рендеринга графики и 3D-анимации в высоком разрешении. Позже за счет их возможности быстрых параллельных вычислений GPU стали использовать как в медицине, так и в автомобильной промышленности.
В прошлой статье мы подробно рассказали, что такое GPU и в каких отраслях их применяют, а в этом материале рассмотрим конкретные модели, которые лучше всего подходят для различных задач.
Рендеринг графики и игровая индустрия
В игровой индустрии, дизайне и медиа GPU отвечают за растущие потребности в качественном контенте и ускоряют производственные процессы: создание анимации, визуальных эффектов, пост-продакшн, трансляция потокового видео, трассировка лучей в реальном времени.
Для рендеринга 3D-анимации и визуальных эффектов подходят модели GPU — NVIDIA Quadro RTX 6000 или AMD Radeon Pro W6800 с производительностью 15-50 TFLOPS и большим объемом памяти. Например, Nvidia RTX A6000 имеет 48 ГБ GDDR6 памяти, что оптимально для работы с текстурами.
В разработке игр для динамичного игрового процесса с детальной графикой и частотой 60+ кадров в секунду используют NVIDIA RTX 3090 или AMD Radeon 6950 XT. Для виртуальной реальности применяют конфигурации с несколькими GPU, которые предоставляют минимум 25 TFLOPS для рендеринга видео 360°.
Научные исследования и HCI
В научных исследованиях GPU ускоряют вычисления и анализ данных. Например, в химии и биологии моделирование молекулярной динамики раскрывает микровзаимодействия и химические процессы.
В физике GPU обрабатывают данные экспериментов, таких как Большой адронный коллайдер, обеспечивая производительность до 150 TFLOPS. В астрономии GPU помогают в исследованиях неба, выявляя редкие явления с помощью глубокого обучения.
Один из ярких примеров применения GPU и ИИ в научных исследованиях — это работа ученых. С помощью глубоких нейронных сетей они проанализировали медицинские изображения мозга и успешно выявили начальные стадии дегенеративных заболеваний мозга за несколько лет до появления первых симптомов.
Если резюмировать, то для глубокого обучения, работы с искусственным интеллектом, обработки больших данных и моделирования сложных систем подходит модель NVIDIA A100 с 6912 CUDA ядер, 40 ГБ HBM2 памяти и 312 тензорных ядер.
Промышленность и производство
Производство активно использует GPU на всех этапах: от разработки концепций до оптимизации процессов. С помощью параллельных вычислений на базе GPU инженеры могут оперативно создавать цифровых двойников, физические модели, контролировать работу оборудования.
AMD Instinct MI200 и MI210 имеют производительность 47 TFLOPS, что делает их идеальными GPU для механического и 3D-моделирования. Цифровые двойники, которые воссоздают характеристики изделий, эффективно работают на NVIDIA Quadro RTX или AMD Radeon Pro с производительностью 50-100 TFLOPS.
Для контроля качества и мониторинга аномалий обычно используют устройства на GPU, которые анализируют данные датчиков оборудования в реальном времени. GPU, например, NVIDIA Jetson, помогают быстро выявлять проблемы и увеличивают время безотказной работы.
Финансы и криптовалюта
В финансовой отрасли графические ускорители помогают моделировать риски, вычислять мошеннические схемы и анализировать торги. Благодаря быстрой обработке данных на GPU принятие решений становится более обоснованным и быстрым.
Для майнинга криптовалют важна энергоэффективность, и здесь лидируют NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, AMD Radeon RX 5700 XT и NVIDIA GeForce GTX 1660 Super. Моделирование рисков методом Монте-Карло на базе NVIDIA A40 или AMD Instinct обеспечивает производительность 50-250 TFLOPS, что ускоряет оценку портфеля.
Чтобы выявлять случаи мошенничества с применением глубокого обучения, используют NVIDIA Jetson. С их помощью можно оперативно обнаруживать аномалии в транзакциях. Высокочастотная торговля на NVIDIA A100 или A800 позволяет быстро реагировать на рыночные изменения.
Технология автономного вождения
С развитием технологий в автомобильной промышленность стали использовать GPU, особенно в области автономного вождения. Графические ускорители могут оперативно обрабатывают алгоритмы компьютерного зрения и искусственного интеллекта.
Для полного автономного управления автомобилем требуется производительность более 250 TFLOPS. Система Drive AGX Pegasus от NVIDIA, созданная для этой цели, обеспечивает более 320 триллионов операций в секунду.
Для систем помощи водителю, например, автоматического экстренного торможения, необходимы GPU, которые смогут обрабатывать данные в режиме реального времени. Например, NVIDIA Jetson Xavier с производительностью 20-30 TFLOPS.
Обучение моделей глубокого обучения для автономного вождения требует обработки больших объемов данных. GPU мощностью в сотни TFLOPS, такие как NVIDIA DGX A800, значительно ускоряют этот процесс.
Медицина и биотехнологии
GPU используют в медицине для ускорения медицинской визуализации, молекулярного моделирование при создании лекарств и геномного анализа. Для последнего обычно используют NVIDIA A100 или A800 с производительностью 100-600 TFLOPS. Это ускоряет процесс секвенирования, который на CPU занимает 30 часов.
Визуализация медицинских изображений становится эффективнее с NVIDIA A40 с производительностью 50-100 TFLOPS. Молекулярное моделирование в фармацевтике становится быстрее в 5-10 раз с NVIDIA A40 или AMD Instinct MI50.
Облачные серверы с GPU как альтернатива приобретения дорогого оборудования
Выбор правильного GPU зависит от конкретной отрасли и задачи, определения основной рабочей нагрузки и требований к производительности. С развитием технологий и появлением новых в будущем вендоры будут разрабатывать и выпускать на рынок новые модели GPU.
Однако из-за высокой стоимости GPU (около 800 000 – 1 млн рублей) не все участники рынка смогут себе позволить покупку и обслуживание такого оборудования. Оптимизировать бюджеты можно с помощью облачных серверов с GPU, которые предлагают облачные enterprise-провайдеры.
Например, в портфеле услуг ITGLOBAL.COM есть сервис AI Cloud, в рамках которого бизнес может арендовать облачные серверы с графическими видеокартами NVIDIA A800 на базе 2-х сокетного сервера vStack-R и дисковой подсистемы на Hi-End СХД NetApp.
Предыдущая статья
