Anwendungsfall · wissenschaftliches Rechnen
GPUs für wissenschaftliches Rechnen: Cluster-Rechenleistung, kein Vergabeausschuss
CFD, Molekulardynamik, Genomik, Quant-Backtests: Mieten Sie dasselbe Hopper-Silizium, auf das nationale Forschungslabore warten müssen – H200 mit 4,8 TB/s HBM3e für $3,131/Std., sekundengenau, ab sofort statt erst im nächsten Quartal.
Die HPC-Karten im Ranking
| Stufe | GPU | VRAM | On-Demand | Unterbrechbar | Warum diese Karte | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gut | A100 SXM4 | 80 GB | $0,468 | $0,234 | FP64-Tensor-Cores zum niedrigsten HBM-Preis – die Budgetlinie für doppelte Genauigkeit. | Bereitstellen |
| Besser | H100 SXM | 80 GB | $1,680 | $0,840 | ~34 TFLOPS FP64, 3,35 TB/s – Standardwahl für allgemeine Simulationen. | Bereitstellen |
| Am besten | H200 | 141 GB | $3,131 | $1,565 | Gleiche Rechenleistung, 141 GB und 4,8 TB/s – speichergebundene Codes profitieren am meisten. | Bereitstellen |
Legacy-Budget: Tesla V100 für $0,093/Std. liefert weiterhin ehrliches FP64 für Kursarbeiten und kleine Modelle.
Was hier heute läuft
- Molekulardynamik – GROMACS, AMBER, LAMMPS mit CUDA-Builds im CUDA-dev-Template.
- CFD & FEA – AmgX-beschleunigte Solver, Lattice-Boltzmann-Codes, in vollständigen VMs, wenn Lizenzen sie verlangen.
- Genomik – Pipelines im Parabricks-Stil: ein 30×-WGS-Alignment in unter einer Stunde auf einer H100.
- Quantitative Forschung – Monte-Carlo-Sweeps und Backtests, die sich auf unterbrechbaren Instanzen nahezu vollständig parallelisieren lassen.
Lizenzhinweis: Bring-Your-Own-Licence-Software läuft in VMs mit Hardware- Dongle-Passthrough, verfügbar auf reservierten Maschinen.
Eine Simulationswoche, budgetiert
| Parameter-Sweep | 40 Runs × 3 Std. auf A100 SXM4, unterbrechbar | $28,08 |
|---|---|---|
| Hero Run | 36 Std. auf 8× H100 SXM, On-Demand | $484 |
| Ergebnisdatenträger 1 TB | Trajektorien + Felder, ein Monat | $80 |
Der unterbrechbare Sweep kostet weniger als der Speicherplatz – genau das bringt sekundengenaue Abrechnung für Forschungsbudgets.
HPC-GPUs: FAQ
Welche GPUs bieten echte FP64-Leistung?
Die Datacenter-Reihe: H100/H200 (~34 TFLOPS FP64 mit Tensor Cores), A100 (~19,5 mit Tensor Cores), V100 (~7,8). Consumer-RTX-Karten drosseln FP64 auf 1/64 von FP32 – gut für ML, falsch für Simulationen mit doppelter Genauigkeit. Ist Ihr Solver FP64-gebunden, mieten Sie Hopper- oder Ampere-Datacenter-Karten.
Kann ich MPI-Jobs über mehrere Maschinen hinweg ausführen?
Ja – Cluster verbinden 8× SXM-Knoten über InfiniBand, mit CUDA-fähigem MPI und NCCL/UCX auf Anfrage vorinstalliert. Single-Node-8×-Maschinen decken einen überraschend großen Anteil mittelgroßer Simulationen allein ab.
Warum H200 für speichergebundene Codes?
Bandbreite: 4,8 TB/s HBM3e pro GPU – Stencil-Kernel, CFD- und Lattice-Codes, die auf GDDR-Karten hungern, profitieren oft von nahezu linearer Beschleunigung allein durch die Versorgung der Kerne. 141 GB halten außerdem größere Domänen im Speicher.