NVIDIA Blackwell mění pravidla pro výpočty umělé inteligence

Na českém trhu se pronajímají také GPU starších generací, jejichž kapacita VRAM může být pro moderní AI modely omezující. Ty totiž často potřebují výrazně výkonnější hardware. V našem srovnání se podíváme na to, jaké limity mají běžně nabízené karty a co přinášejí NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell a GeForce RTX 5090, které si můžete pronajmout u ZonerCloudu.

Trh s výpočetním výkonem a umělou inteligencí v Česku se rychle mění. Zatímco dříve pro řadu úloh stačily běžné herní karty nebo starší profesionální akcelerátory, dnešní AI modely kladou mnohem vyšší nároky na kapacitu VRAM i propustnost paměti.

U pokročilých modelů se 70 miliardami a více parametrů může být limitujícím faktorem samotná paměť grafické karty. Ta přitom neslouží jen k načtení modelu, ale také k ukládání kontextu a takzvané KV cache. Pokud má karta například 24 GB VRAM a model z nich zabere 22 GB, zbývá jen malý prostor pro další části výpočtu, delší konverzaci nebo souběžné zpracování více dotazů. Správná konfigurace je proto zásadní pro efektivní provoz.

Podívejme se, jaké grafické karty si lze pronajmout na českém trhu a jak si vedou ve srovnání s kartami ZonerCloudu. Zaměříme se na naše vlajkové modely s architekturou NVIDIA Blackwell a ukážeme, pro jaké úlohy se hodí.

Srovnání parametrů GPU na českém trhu

Na českém trhu se dnes potkávají různé generace grafických karet. Abyste okamžitě viděli hlavní rozdíly v kapacitě VRAM, propustnosti i podpoře moderních AI instrukcí, vytvořili jsme přehledné srovnání:

Proč starší karty v nabídce narážejí na limity

Pokud chcete provozovat AI v produkčním prostředí nebo spouštět vlastní jazykové modely, starší GPU mohou narazit na několik limitů:

1) Kapacita VRAM omezuje velikost modelu i kontext

Grafické karty s 20 až 24 GB VRAM mají omezený prostor pro model, kontext i KV cache. Například váhy 10B modelu v přesnosti FP16 zaberou přibližně 20 GB paměti. Model se na kartu může vejít, pro delší konverzaci nebo souběžné požadavky už ale zbývá jen malá rezerva. Pomoci může kvantizace – samotné váhy 10B modelu mohou zabírat zhruba 10 GB ve FP8 nebo 5 GB ve FP4. Výsledná spotřeba závisí také na formátu a režii konkrétního řešení. Při agresivnější kvantizaci, například na 2 bity, se může snížit kvalita výstupů. Pokud se model nevejde do VRAM a část výpočtů se přesune do systémové RAM, generování se může výrazně zpomalit.

2) Propustnost paměti ovlivňuje rychlost generování

Při generování odpovědi GPU opakovaně přistupuje k datům modelu, takže rychlost závisí mimo jiné na propustnosti paměti. U některých starších karet může být paměťové rozhraní úzkým hrdlem. Karty s architekturou Blackwell a pamětí GDDR7 dosahují propustnosti až 1,79 TB/s, což může zrychlit zpracování úloh. Skutečný přínos závisí na konkrétní kartě, modelu i způsobu nasazení.

 3) Starší architektury nepodporují výpočty FP4

Architektury Ampere a Ada Lovelace nemají podporu pro výpočty FP4 na úrovni tensorových jader. GPU Blackwell s tensorovými jádry páté generace FP4 podporují. Tento formát může snížit nároky modelu na paměť a zvýšit výpočetní propustnost; výsledný efekt závisí na modelu a použitém softwaru.

GPU servery od ZonerCloudu bez kompromisů

V ZonerCloudu dlouhodobě vybíráme hardware, který zvládne i náročné AI úlohy. K pronájmu nabízíme servery s kartami GeForce RTX 5090 a NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell – pro samostatný vývoj i provoz firemních aplikací.

Profesionální RTX PRO 6000 Blackwell nabízí 96 GB paměti GDDR7 s ochranou ECC. Jedna karta může stačit pro vývoj nebo menší modely. Pro náročnější produkční nasazení jsou k dispozici také servery až se čtyřmi kartami RTX PRO 6000.

Tuto konfiguraci jsme podle našich informací přinesli do Česka jako první a jsme jediným poskytovatelem, který ji nabízí. Při vhodném rozložení modelu mezi GPU tak můžete využít až 384 GB VRAM v jednom serveru. To otevírá prostor pro větší modely, rozsáhlejší kontexty i obsluhu více požadavků současně.

S výběrem konfigurace vám pomůže náš průvodce, který ukazuje, kolik grafických karet zvolit pro různé LLM modely.

Bezpečnost a datová suverenita v českých datacentrech

Výkon je důležitý, stejně jako kontrola nad daty. U veřejných AI služeb a cloudových platforem záleží na jejich podmínkách, jak se s vloženými informacemi nakládá. Pokud pracujete se zdrojovým kódem, interní dokumentací nebo zákaznickými údaji, potřebujete mít jasno, kdo k nim má přístup a zda se používají k trénování modelů.

Všechny AI/GPU servery ZonerCloudu provozujeme ve vlastních datacentrech v České republice. Data tak zůstávají v prostředí podléhajícím českému a evropskému právu včetně GDPR. K serverům a uloženým datům nemáme přístup, data neprodáváme ani nepoužíváme k trénování modelů. Získáte tak izolované prostředí a vyhrazený výkon pro své AI projekty.

Ověřte si výkon na vlastním projektu

Tabulky a parametry jsou skvělý základ, ale nejlepším testem je vždy reálná zátěž. Připravte si svůj vlastní LLM model, vývojové prostředí nebo 3D scénu a vyzkoušejte si, jak bleskově běží na architektuře Blackwell. Objednávejte zde.