Intel Gaudi 3: Der KI-Beschleuniger im Portrait
Der Intel Gaudi 3 ist ein leistungsstarker KI-Beschleuniger, der speziell für anspruchsvolle KI-Workloads entwickelt wurde. Der Gaudi 3 wird im 5-Nanometer-Verfahren gefertigt, verfügt über 64 Tensor-Kerne und bietet doppelt so viel FP8-Leistung sowie die vierfache KI-Rechenleistung wie sein Vorgänger. Damit eignet sich Intels Gaudi 3 optimal für Inferenzaufgaben und das Training großer KI-Modelle.
Was sind die Leistungsmerkmale des Intel Gaudi 3?
Mit dem Gaudi 3 setzt Intel neue Maßstäbe hinsichtlich Leistung und Energieeffizienz. Der KI-Beschleuniger basiert auf der Architektur des Gaudi 2, bietet jedoch deutlich mehr Rechenleistung, eine höhere Speicherbandbreite und eine bessere Energieeffizienz. Die nachfolgende Übersicht fasst die wichtigsten Leistungsmerkmale des Intel Gaudi 3 zusammen:
- FP8-Rechenleistung: Der Gaudi 3 erreicht eine FP8-Rechenleistung von 1,835 PFLOPS. Der Vorgänger kam auf etwas mehr als 0,8 PFLOPS, womit sich die Leistung für FP8-Berechnungen mehr als verdoppelt hat.
- BF16-Rechenleistung: Bei BF16-Berechnungen kommt der Intel Gaudi 3 ebenfalls auf 1,835 PFLOPS, was gegenüber dem Gaudi 2 eine Vervierfachung der Rechenleistung darstellt.
- Netzwerkbandbreite: Die bidirektionale Netzwerkbandbreite wurde auf 1200 Gigabit je Sekunde verdoppelt, was eine schnellere Kommunikation zwischen Knoten in KI-Cluster-Systemen ermöglicht.
- HBM-Kapazität und -Bandbreite: Mit seinem HBM-Speicher von 128 Gigabyte bietet der Gaudi 3 50 Prozent mehr Speicherbandbreite als die vorherige Generation. Die HBM-Bandbreite von 3,7 Terabyte pro Sekunde entspricht einem Anstieg von 33 Prozent.
PFLOPS (Peta Floating Point Operations per Second) ist eine Einheit für die Beschreibung der Verarbeitungsgeschwindigkeit von Computern. Der von IBM entwickelte Supercomputer mit dem Namen „Roadrunner“ war 2008 der Erste, dem es gelang, die PFLOP-Grenze zu durchbrechen.
Der Intel Gaudi 3 verfügt über zwei Compute Dies (spezielle Recheneinheiten), die 64 Tensor-Prozessorkerne und 8 MMEs (Matrix Multiplication Engines für Parallelverarbeitung) beinhalten. Die 24 RDMA-NIC-Ports mit jeweils 200 Gigabit pro Sekunde sorgen für eine schnelle Kommunikation über standardisierte Ethernet-Netzwerke.
Vor- und Nachteile des Intel Gaudi 3
Auf einen KI-Beschleuniger der Gaudi-3-Generation zurückzugreifen, bringt verschiedene Vorteile mit sich. Zu den wichtigsten Vorzügen zählen dabei:
- Hohe Rechenleistung: Mit 1,835 PFLOPS FP8- und BF16-Leistung bietet Intels Gaudi 3 eine enorme Performance, die dem Leistungsniveau der deutlich teureren NVIDIA H100 ähnelt. Laut einer Pressemitteilung von Intel übertrifft der hauseigene KI-Beschleuniger das NVIDIA-Flaggschiff leistungstechnisch in einigen Bereichen sogar.
- Hohe Energieeffizienz: Die Fertigung der Gaudi-3-KI-Beschleuniger erfolgt im 5-Nanometer-Verfahren (durch TSMC), was eine höhere Leistungsdichte ermöglicht. Dies reduziert den Stromverbrauch und senkt die Betriebskosten in Rechenzentren.
- Kosteneffektive KI-Skalierbarkeit: Mit Intel Gaudi 3 lassen sich Systeme flexibel vertikal und horizontal skalieren, was sich vor allem bei komplexen Bereitstellungen als Vorteil erweist.
- Unterstützung offener Standards: Da Gaudi 3 offene Standards unterstützt, lassen sich die KI-Beschleuniger flexibel in bestehende IT-Infrastrukturen integrieren. Dadurch sind Unternehmen in der Wahl ihrer KI-Plattformen unabhängiger.
Die KI-Beschleuniger weisen aber auch nennenswerte Nachteile auf. Obwohl der Intel Gaudi 3 eine erstklassige Performance besitzt, bieten die High-End-Chips von NVIDIA im Großen und Ganzen eine noch höhere Leistung. Warum spielt das eine Rolle? Weil sich im KI-Bereich aktive Unternehmen bislang eher für die leistungsstärkste und nicht die kosteneffizienteste Lösung entschieden haben. Infolgedessen ist der Intel Gaudi 3 weniger verbreitet als KI-Beschleuniger von NVIDIA, deren Ökosystem von der breiten Unterstützung durch KI-Entwicklungsteams profitiert.
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Anwendungsgebiete: Wofür eignet sich der Intel Gaudi 3 am besten?
Der Intel Gaudi 3 wurde speziell für rechenintensive KI-Workloads entwickelt und eignet sich vor allem für Inferenzaufgaben, die eine hohe Parallelverarbeitung und Speicherbandbreite erfordern. Als typische Workloads gelten beispielsweise die Texterstellung mit Large Language Models (LLMs), Bildgenerierung und Speech Synthesis. Dank der hohen Inferenzgeschwindigkeit und der optimierten FP8-Architektur ermöglicht der Gaudi 3 eine leistungsstarke und energieeffiziente Verarbeitung generativer KI-Modelle. Es gibt aber noch weitere Anwendungsgebiete. Dazu zählen vor allem:
- Grundlegendes Training großer KI-Modelle: Gaudi 3 ermöglicht es, große Datensätze effizient zu verarbeiten. Daher eignen sich die KI-Beschleuniger hervorragend, um KI-Modelle – etwa neuronale Netze für maschinelles Lernen oder Transformer-Modelle wie GPT und LLaMA – von Grund auf zu trainieren.
- Bildverarbeitung und Computer Vision: Dank seiner hohen Rechenleistung ist der Intel Gaudi 3 in der Lage, komplexe Bilddaten in Echtzeit zu verarbeiten. Dadurch eignet sich der KI-Beschleuniger auch für Anwendungen wie Sicherheitsüberwachung oder industrielle Automatisierung.
- GPU-Server und KI-Cluster in Rechenzentren: Der Intel Gaudi 3 kann für GPU-Server eingesetzt werden, um die für das KI-Training und Inferenzaufgaben erforderliche Rechenleistung bereitzustellen.
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Was sind mögliche Alternativen zum Intel Gaudi 3?
Es gibt verschiedene KI-Beschleuniger, die als Alternative zum Intel Gaudi 3 in Frage kommen. Zu den bekanntesten Alternativoptionen und Konkurrenzprodukten zählt die NVIDIA H100. Während der Intel-Beschleuniger optimal für Inferenzanwendungen geeignet ist, bietet die H100 High-End-Performance für KI- und Data-Science-Anwendungsfälle. Als weitere häufig gewählte Gaudi-3-Alternative gilt die NVIDIA A30, die ein hohes Leistungsniveau mit einem günstigen Preis kombiniert.
In unserem Guide „Server GPUs im Vergleich“ stellen wir Ihnen die besten Grafikprozessoren für den Einsatz in Rechenzentren und Hochleistungsservern vor.