Сценарий использования · научные вычисления
GPU для научных вычислений: вычисления кластерного уровня, без комитета по распределению ресурсов
CFD, молекулярная динамика, геномика, количественные бэктесты: арендуйте тот же кремний Hopper, за который выстраивается очередь в национальных лабораториях, — H200 с 4,8 TB/s HBM3e по $3,131/ч, посекундно, начиная прямо сейчас, а не в следующем квартале.
Рейтинг карт для HPC
| Уровень | GPU | VRAM | По требованию | Прерываемые | Почему эта карта | Действие |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Хороший | A100 SXM4 | 80 GB | $0,468 | $0,234 | Тензорные ядра FP64 по самой низкой цене за HBM — бюджетный вариант для двойной точности. | Развернуть |
| Лучший | H100 SXM | 80 GB | $1,680 | $0,840 | ~34 TFLOPS FP64, 3,35 TB/s — стандартный вариант для симуляций общего назначения. | Развернуть |
| Самый лучший | H200 | 141 GB | $3,131 | $1,565 | Те же вычисления, 141 GB и 4,8 TB/s — коды, ограниченные памятью, получают наибольший скачок. | Развернуть |
Бюджетный вариант из прошлого поколения: Tesla V100 за $0,093/ч всё ещё выдаёт честную производительность FP64 для учебных курсов и небольших моделей.
Что здесь работает сегодня
- Молекулярная динамика — GROMACS, AMBER, LAMMPS со сборками CUDA в шаблоне CUDA-dev.
- CFD & FEA — решатели с ускорением AmgX, решёточно-больцмановские коды, в полноценных VM, когда это требует лицензия.
- Геномика — пайплайны в духе Parabricks: выравнивание WGS с 30-кратным покрытием менее чем за час на одной H100.
- Количественные исследования — прогоны Монте-Карло и бэктесты, которые отлично распараллеливаются на прерываемых инстансах.
Примечание о лицензировании: ПО с собственной лицензией работает в VM с пробросом аппаратного донгла на зарезервированных машинах.
Неделя симуляций, с расчётом бюджета
| Перебор параметров | 40 запусков × 3 ч на A100 SXM4, прерываемый | $28,08 |
|---|---|---|
| Флагманский прогон | 36 ч на 8× H100 SXM, по требованию | $484 |
| Объём результатов 1 TB | траектории + поля, один месяц | $80 |
Перебор на прерываемой мощности обходится дешевле, чем хранение, — вот что посекундная тарификация даёт исследовательским бюджетам.
GPU для HPC: FAQ
У каких GPU реальная производительность FP64?
Линейка datacenter-карт: H100/H200 (~34 TFLOPS FP64 на тензорных ядрах), A100 (~19,5 с тензорными ядрами), V100 (~7,8). Потребительские карты RTX урезают FP64 до 1/64 от FP32 — нормально для ML, не подходит для симуляций с двойной точностью. Если ваш решатель упирается в FP64, арендуйте datacenter-карты Hopper или Ampere.
Можно ли запускать задачи MPI на нескольких машинах?
Да — кластеры соединяют узлы 8× SXM через InfiniBand с поддержкой CUDA-aware MPI и предустановленными по запросу NCCL/UCX. Одноузловые машины 8× сами по себе покрывают неожиданно большую долю симуляций среднего размера.
Почему H200 для кодов, ограниченных памятью?
Пропускная способность: 4,8 TB/s HBM3e на GPU — stencil-ядра, CFD и решёточные коды, которые упираются в пропускную способность на картах с GDDR, часто получают почти линейное ускорение просто за счёт того, что вычислительные ядра получают достаточно данных. 141 GB также позволяет держать в памяти домены большего размера.