NVIDIA or AMD？GPUサーバに最適なグラボの選び方

2022年4月6日 12:35

　グラボ、グラフィックボードの略称で、ビデオカード、GPUなどと呼ばれていることもあります。データセンターに基づく多種多様なニーズの急増に、CPUサーバの計算能力がみるみる追いつかなくなってしまいます。
　並列計算に優れたGPUの導入により、処理性能のギャップを埋め、AR環境の基盤改善、AI機械学習、3Dシミュレーションなどの活用を後押しすることが期待されています。
　ただし、GPUサーバの構築には適切なグラボが必要。

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GPUサーバ vs CPUサーバの違い

CPU（Central Processing Unit）：中央プロセッサとして、入出力装置に接続して機器内の演算・制御を行います。
GPU（Graphics Processing Unit）：3Dグラフィックス・画像関連の演算に優れ、一部の処理負担をCPUからGPUにオフロードすることができます。
違い：CPUの連続的計算処理とは違い、GPUは並列計算に強い。そのため、GPUは同時に複数のタスクを処理し、数百倍以上の計算速度を実現できます。

GPUサーバの活用

AI機械学習

人工知能の開発分野において、データ分析の膨大化に伴うGPUの導入が必要となっています。開発環境の基盤を整え、優れた演算能力による並列処理の高速化は画像処理、進展演算、気候予測などの分野での利用に繋がります。

レンダリング

デジタルデータをプログラムによって演算し、画像としてィスプレイ上に具現化させるようにすることはレンダリングです。物体の形状、物体を捉える視点、物体表面の質感や光源及び光源の位置から影を付けるための処理には大量の演算・解析が必要です。

HPC（ハイパフォーマンス・コンピューティング）

地震の予測、流体力学のシミュレーション、行動分析などのデータ運用・解析にデータに基づく複雑な演算が必要です。GPUを搭載した大規模システムによる高速・高パフォーマンスの演算が可能になります。

VR/3D環境に必須の映像処理能力

映像処理に膨大な計算タスクが発生するため、CPUだけでは対応できなくなります。滑らかで低遅延の映像を表現させるにはGPUによる高速処理が求められています

グラボの選びポイント

接続端子

　HDMI、DisplayPort、DVI、VGA、MTP、ST、FC、LC、SCなど、端子の種類が複数存在します。種類や数を確認した上でグラボを選びます。

メーカー

NVIDIA：GeForceシリーズ、Tシリーズ、Quadro・Quadro SYNCシリーズなど、シリーズごとに多くの型番を開発して基本性能も異なります。
AMD：Radeonシリーズが有名で、プロセッサーの開発にも従事しています。

消費電力

　GPUサーバには複数のグラボを組み入れる場合、総消費電力が電源供給力を上回らないように確認する必要があります。最大消費電力内に収まらなければ、機器全体はシャットダウンしたり、正常に動作できなくなったりすることがあります。

GPUメモリ

　GPUメモリは映像や画像の処理のグラフィック計算に用いられます。現在では大規模で並列化の計算領域において、高メモリ帯域幅で AI や演算システムを駆動しなければなりません。
　通常の個人向けグラボとは違い、40Gないしは80Gに達したHPC向けGPUも提供し始めました。

サポート対象内

　サーバのスロットは選定されたブランドをサポートしているのかを確認しします。対象外の場合、グラボが動作できなくなりかねません。
　また、使用されたソフトウェアやシステムの動作環境をチェックして、対象のNVIDIA・AMDに対応しているどうかを確認。

グラボ本体のサイズ

　サーバのスロットに差し込むため、グラボが大き過ぎると入れない可能性があります。また、サーバのスロット数を確認してから、対応のグラボを購入した方がいいだと。