HPC Systems, produttore nipponico, ha annunciato che la sua nuova workstation è equipaggiata con il processore EPYC di AMD con un massimo di 64 core e fino a due schede grafiche NVIDIA GeForce RTX 3080 o RTX 3090. PAW-300 è stata progettata principalmente per gli sviluppatori AI, ma può certamente essere utilizzata per altre applicazioni, come la creazione di contenuti digitali.
L'HPC Systems PAW-300 è sicuramente una delle workstation più potenti disponibili ad oggi. Nella sua configurazione massima, il sistema può essere dotato di una CPU della serie EPYC 7002 di AMD con un massimo di 64 core che può essere accompagnata da un massimo di 512GB di memoria ECC DDR4-3200. Il reparto grafico include una o due schede grafiche GeForce RTX 3090 con supporto all'interfaccia NVLink per configurazioni multi-GPU o schede GeForce RTX 3080. Sulla base di un'immagine fornita da HPC, il PAW-300 utilizza un sistema di raffreddamento a liquido a circuito chiuso per tutti i suoi componenti. Per quanto riguarda l'archiviazione, il computer ha uno slot M.2 per un SSD e una porta U.2 per un'unità di livello workstation.
Per ciò che concerne la connettività, PAW-300 disponibile di due connettori 10 GbE controllati dall’Intel X550-AT2, quattro porte USB 3.1 Gen 2 (due Type-A e due Type-C) e due porte USB 3.0 Type-A, una porta COM e jack audio. Il sistema è inoltre dotato di AST2500 BMC di Aspeed (insieme a un IPMI RJ45 e un connettore D-Sub) per la gestione remota.
HPC inizierà le vendite delle sue workstation PAW-300 alla fine di ottobre. Il prezzo non è stato annunciato, ma data la presenza di un processore AMD EPYC 7742 a 64 core e due Nvidia GeForce RTX 3090 sicuramente le configurazioni più spinte avranno un costo decisamente sostenuto.
Dopo che NVIDIA ha lanciato le sue nuove schede grafiche da gioco, di solito l'azienda impiega un po' di tempo per rendere disponibili sul mercato le schede Quadro per professionisti CAD e DCC, e forse schede Titan per prosumer e modelli HPC specializzati per applicazioni AI e HPC. Questo non è il caso della famiglia Ampere. La NVIDIA A100 è stata mostrata lo scorso maggio e PN ha appena commercializzato schede per sviluppatori AI e HPC.
HPC Systems sta essenzialmente proponendo alle persone di utilizzare la sua workstation GeForce RTX per gli stessi carichi di lavoro per cui è stato progettato A100. Le schede NVIDIA A100 di PNY sono utili solo per il calcolo, ma sono scarsamente disponibili al momento e decisamente costose. Ma ha senso utilizzare le schede grafiche GeForce RTX serie 30 'Ampere' per l'elaborazione AI/ML invece di A100?
Le schede GeForce di NVIDIA tradizionalmente non supportano correttamente FP64, quindi l'A100 non è confrontabile per i carichi di lavoro HPC. Inoltre, la serie GeForce RTX 30 non sembra supportare le istruzioni INT4 e INT8 per AI/ML, quindi A100 ha di nuovo un vantaggio in questo ambito. Infine, l'A100 offre 40GB di SDRAM HBM2, una quantità di memoria significativamente maggiore rispetto alle controparti della serie GeForce RTX 30, che è importante per i set di dati di elevate dimensioni.
Ma le schede GeForce RTX 3080/3090 offrono prestazioni FP32 notevolmente superiori rispetto all'A100: 35,7/29,8 TFLOPS contro 19,5 TFLOPS. Inoltre, sono capaci di erogare performance FP16 piuttosto decenti e due schede RTX 3090 potrebbero effettivamente sfidare una A100 ad un prezzo molto inferiore.
Se abbia senso o meno per gli sviluppatori AI/ML utilizzare un paio di schede grafiche GeForce RTX 3090/3080 invece di una singola A100 dipende interamente dai progetti su cui lavorano. Le GPU GA100 e GA102 sono state progettate per carichi di lavoro completamente diversi e la prima è ottimizzata anche per il funzionamento prolungato sotto sforzo, quindi l'utilizzo di schede da gioco per le workstation non è sempre l'ideale.
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