So sánh DGX H200 và DGX B200: Nền tảng AI nào phù hợp với bạn?

Tham khảo thêm bài viết: https://cnttshop.vn/blogs/kien-thuc/so-sanh-may-chu-ai-nvidia-dgx-h100-va-dgx-h200

3. So sánh chi tiết DGX H200 và DGX B200

Dù đều là máy chủ AI hiệu suất cao, DGX H200 và DGX B200 được thiết kế với cấu hình chuyên biệt nhằm tối ưu hoá cho từng nhu cầu cụ thể. Sự khác biệt về phần cứng cũng như phần mềm không chỉ tác động đến hiệu suất tổng thể mà còn ảnh hưởng đến khả năng mở rộng và tối ưu hoá theo từng yêu cầu ứng dụng cụ thể. Nắm rõ những yếu tố này sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn khi lựa chọn giải pháp AI phù hợp với mục tiêu phát triển.

3.1. Công nghệ kết nối GPU trên DGX H200 và DGX B200

NVIDIA DGX H200 và DGX B200 đều sử dụng công nghệ kết nối GPU bằng NVLink thông qua NVSwitch để cải thiện tốc độ truyền dữ liệu. Tuy nhiên, thế hệ của NVSwitch cũng tạo nên sự khác biệt đáng kể giữa băng thông của 2 dòng máy chủ này:

NVIDIA DGX H200: Máy chủ AI sử dụng 4 NVLink thế hệ 4 với băng thông 3.6 TB/s, giúp đảm bảo luồng dữ liệu ổn định, hạn chế hiện tượng tắc nghẽn, và mang lại hiệu suất tốt cho các tác vụ AI quy mô vừa.

NVIDIA DGX B200: Được trang bị NVLink thế hệ 5 với băng thông lên đến 14.4TB/s, công nghệ này không chỉ gia tăng tốc độ truyền tải mà còn giảm độ trễ, giúp xử lý đồng bộ hiệu quả hơn.

3.2. Hiệu năng xử lý AI của DGX H200 và DGX B200

Hiệu năng tính toán đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá khả năng đáp ứng nhu cầu xử lý của các máy chủ AI hiện đại. DGX H200 và DGX B200 đều là những giải pháp tối ưu cho các tác vụ AI, nhưng chúng khác biệt rõ rệt về khả năng xử lý và mục tiêu sử dụng.

Máy chủ AI DGX H200 được trang bị hiệu năng tính toán 32 petaFLOPS FP8, cho thấy sự tối ưu hoá tập trung vào các tác vụ suy luận thời gian thực. Trong khi đó, DGX B200 có khả năng xử lý vượt trội hơn với 72 petaFLOPS FP8 cho việc huấn luyện và 144 petaFLOPS FP8 cho suy luận. Có thể thấy dòng máy chủ AI DGX B200 tối ưu hơn trong cả hai giai đoạn quan trọng của quy trình AI là huấn luyện, tinh chỉnh và suy luận.

3.3. GPU của siêu máy chủ AI DGX H200 và DGX B200

DGX H200 và DGX B200 đều là những máy chủ AI tiên tiến với sự khác biệt rõ rệt về khả năng xử lý và dung lượng bộ nhớ, mang đến sự linh hoạt cho các doanh nghiệp trong việc lựa chọn giải pháp phù hợp.

Dòng máy chủ DGX H200, NVIDIA cung cấp 8 GPU NVIDIA H200 Tensor Core trong khi đó DGX B200 sử dụng 8 GPU NVIDIA Blackwell, một thế hệ GPU tiên tiến với công nghệ tối ưu hơn. Blackwell không chỉ cung cấp khả năng tính toán vượt trội mà còn hỗ trợ các tác vụ đào tạo và suy luận trên các mô hình AI quy mô lớn một cách trơn tru và hiệu quả hơn.

Dung lượng bộ nhớ GPU là một điểm đáng chú ý đối với các dòng máy chủ AI. DGX H200 sở hữu bộ nhớ GPU tổng cộng 1,128GB, đủ mạnh để xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Tuy nhiên, DGX B200 lại vượt xa với bộ nhớ 1,440GB, giúp nó dễ dàng đáp ứng các tác vụ AI phức tạp nhất mà không gặp trở ngại về lưu trữ dữ liệu tạm thời.

Điểm nhấn ấn tượng nhất chính là băng thông truyền tải dữ liệu. DGX H200 đạt băng thông 38.4TB/s, một thông số đáng nể cho các môi trường AI trung cấp. Trong khi đó, DGX B200 với băng thông 64TB/s.

3.4. CPU và bộ nhớ hệ thống 

Hai dòng máy chủ này của NVIDIA đều sở hữu các bộ vi xử lý Intel Xeon Platinum cao cấp, nhưng mỗi dòng máy chủ lại nhắm đến các nhu cầu AI khác nhau về quy mô và độ phức tạp. DGX H200 được trang bị 2 bộ xử lý Intel Xeon Platinum 8480C, với 112 lõi, tốc độ cơ bản 2.00 GHz và tối đa 3.80 GHz khi cần tăng tốc. Với cấu hình này, DGX H200 phù hợp xử lý các tác vụ AI truyền thống và quy mô vừa như phân tích dữ liệu, nhận dạng hình ảnh cơ bản, dự đoán chuỗi thời gian, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân loại dữ liệu – những tác vụ không yêu cầu dung lượng dữ liệu quá lớn hoặc đào tạo các mô hình phức tạp. Bộ nhớ hệ thống 2TB cũng cung cấp không gian đủ rộng cho việc lưu trữ và xử lý các mô hình tầm trung một cách hiệu quả.

Trong khi đó, NVIDIA DGX B200 được nâng cấp đáng kể với 2 bộ xử lý Intel Xeon Platinum 8570, vẫn sở hữu 112 lõi nhưng có tốc độ cơ bản 2.1 GHz và đạt tối đa 4.00 GHz khi xử lý khối lượng công việc lớn. Hiệu suất này lý tưởng cho các tác vụ AI phức tạp hơn, chẳng hạn như phát triển mô hình Deep Learning, triển khai mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hay mô phỏng đa tác vụ quy mô lớn. Khả năng mở rộng bộ nhớ hệ thống lên 4TB cũng cho phép DGX B200 xử lý các mô hình AI với hàng tỷ tham số, hỗ trợ doanh nghiệp phát triển các ứng dụng AI tối ưu hơn.

4.5. Hệ thống cổng kết nối của DGX H200 và DGX B200

Cả DGX H200 và DGX B200 đều hỗ trợ kết nối InfiniBand và Ethernet với tốc độ lên đến 400Gb/s, đáp ứng nhu cầu truyền tải dữ liệu tốc độ cao trong các môi trường AI hiện đại. Hai máy chủ AI đều được trang bị 4 cổng OSFP, mỗi cổng hỗ trợ 8 kết nối đơn thông qua card ConnectX-7 VPI với tốc độ tối đa 400Gb/s, đảm bảo hiệu suất truyền tải dữ liệu tối ưu giữa các GPU hoặc giữa các máy chủ trong cùng cụm.

Sự khác biệt giữa hai dòng máy chủ này nằm ở hệ thống cổng kết nối bổ sung:

• DGX H200 có 2 cổng kép QSFP112 ConnectX-7 VPI hỗ trợ tốc độ 400Gb/s, cung cấp kết nối mạng tốc độ cao ổn định.
• DGX B200 sử dụng 2 cổng kép QSFP112 NVIDIA BlueField-3 DPU, không chỉ hỗ trợ tốc độ 400Gb/s mà còn bổ sung các tính năng bảo mật, quản lý mạng thông minh và tăng tốc xử lý dữ liệu, phù hợp với các tác vụ AI quy mô lớn và yêu cầu cao về khả năng ảo hóa.

3.6. Khả năng hỗ trợ hệ điều hành

DGX H200 có thể hỗ trợ nhiều hệ điều hành hơn, cho thấy sự linh hoạt và khả năng tích hợp vào các môi trường công nghệ đa dạng tốt hơn. Trong khi đó, máy chủ AI DGX B200 chỉ hỗ trợ DGX OS và Ubuntu, đây là 2 hệ điều hành tập trung vào các môi trường AI tiêu chuẩn hoặc môi trường mã nguồn mở hiện đại. 

4. Nên chọn NVIDIA DGX H200 hay DGX B200 cho hệ thống của bạn?

Việc lựa chọn máy chủ AI nào cho doanh nghiệp phụ thuộc vào loại mô hình AI mà bạn đang triển khai và phát triển. Dưới đây là một vài gợi ý về việc lựa chọn máy chủ cho từng loại mô hình AI cụ thể để bạn tham khảo: 

4.1. Khi nào nên chọn DGX H200?

• Mô hình huấn luyện AI tiêu chuẩn: DGX H200 với băng thông NVLink 3.6 TB/s và khả năng kết nối linh hoạt rất phù hợp cho các mô hình AI truyền thống, chẳng hạn như nhận diện hình ảnh (image classification), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), và dự đoán thời gian thực.
• Mô hình nghiên cứu thử nghiệm: Nếu doanh nghiệp đang trong giai đoạn nghiên cứu các mô hình AI mới hoặc cần thử nghiệm trên nhiều loại dữ liệu khác nhau, khả năng hỗ trợ nhiều hệ điều hành của DGX H200 giúp tối ưu hóa môi trường phát triển.
• Mô hình AI quy mô trung bình: Các bài toán không yêu cầu quy mô cực lớn hoặc luồng dữ liệu tốc độ cao giữa các GPU sẽ tối ưu chi phí khi sử dụng DGX H200.

4.2. Khi nào nên chọn DGX B200? 

• Mô hình học sâu (Deep Learning) khổng lồ: Với băng thông NVLink thế hệ 5 lên đến 14.4 TB/s, DGX B200 phù hợp cho các mô hình deep learning đòi hỏi khối lượng dữ liệu khổng lồ và tốc độ trao đổi thông tin cao giữa GPU, chẳng hạn như GPT-3 hoặc các mô hình tạo ngôn ngữ tự động lớn.
• Mô hình AI phân tán: Các ứng dụng AI yêu cầu mô hình phân tán trên nhiều node, với khả năng mở rộng theo thời gian, sẽ được tối ưu nhờ vào công nghệ NVIDIA BlueField-3 DPU tích hợp, hỗ trợ kết nối mạng thông minh và giảm thiểu độ trễ trong việc truyền dữ liệu.
• Mô hình AI thời gian thực: Những bài toán AI cần xử lý lượng dữ liệu lớn trong thời gian thực như hệ thống giám sát an ninh bằng camera thông minh hoặc xe tự hành sẽ được hỗ trợ tối ưu nhờ vào khả năng truyền dữ liệu nhanh và tính năng bảo mật, quản lý nâng cao của DGX B200.

5. Kết luận

NVIDIA DGX H200 và DGX B200 đại diện cho hai thế hệ máy chủ tiên tiến, mỗi dòng sản phẩm đều tối ưu hóa cho các nhu cầu điện toán khác nhau. DGX H200, với kiến trúc Hopper, chứng minh sức mạnh vượt trội trong các tác vụ tính toán hiệu năng cao và mô hình AI phức tạp, đặc biệt là với bộ nhớ HBM3e tiên tiến. Trong khi đó, DGX B200, dựa trên kiến trúc Blackwell đột phá, mở ra kỷ nguyên mới của Generative AI.

CNTTShop tự hào là đơn vị hàng đầu Việt Nam cung cấp các dòng máy chủ NVIDIA chính hãng. Với kinh nghiệm dày dặn và đội ngũ chuyên gia am hiểu sâu sắc về công nghệ AI, chúng tôi sẽ giúp doanh nghiệp bạn lựa chọn được giải pháp máy chủ tối ưu, đáp ứng mọi yêu cầu về hiệu suất và chi phí.

5.1. Địa chỉ phân phối máy chủ NVIDIA DGX H200 và DGX B200 tại Hà Nội

5.2. Địa phỉ phân phối máy chủ NVIDIA DGX H200 và DGX B200 tại TP. Hồ Chí Minh