NVIDIA A100 80GB VS NVIDIA H100 SXM
Выбор между **A100 80GB** и **H100 SXM** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. На данный момент эти GPU можно арендовать по цене от **$0.40/час** и **$0.73/час** соответственно у 87 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | A100 80GB | H100 SXM | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Ampere | Hopper | - |
| Техпроцесс | 7nm | 4nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | SXM4 / PCIe | SXM5 | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 80GB | 80GB | |
| Тип памяти | HBM2e | HBM3 | - |
| Пропускная способность | 2.0 TB/s | 3.35 TB/s | -39% |
| Ширина шины памяти | 5120-bit | 5120-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 6,912 | 16,896 | -59% |
| Тензорные ядра | 432 | 528 | -18% |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 19.5 TFLOPS | 67 TFLOPS | -71% |
| FP16 (половинная точность) | 312 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | -84% |
| TF32 (тензорная) | 156 TFLOPS | 989 TFLOPS | -84% |
| FP64 (двойная точность) | 9.7 TFLOPS | 34 TFLOPS | -71% |
| INT8 (целочисленная точность) | 624 TOPS | 3,958 TOPS | -84% |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 400W | 700W | -43% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| Интерконнект (NVLink) | NVLink 3.0 (600 GB/s) | NVLink 4.0 (900 GB/s) | - |
🎯 Рекомендации по применению
Обучение LLM и больших моделей
NVIDIA H100 SXM
Больший объём VRAM и пропускная способность памяти критически важны для обучения больших языковых моделей. H100 SXM предлагает 80GB по сравнению с 80GB.
AI-инференс
NVIDIA H100 SXM
Для инференса важнее всего производительность на ватт. Учитывайте баланс между пропускной способностью FP16/INT8 и энергопотреблением.
Бюджетный выбор
NVIDIA A100 80GB
По текущим облачным ценам A100 80GB имеет более низкую почасовую ставку.
Технический разбор: A100 80GB vs H100 SXM
Архитектурный скачок
Переход от A100 (Ampere) к H100 (Hopper) представляет собой огромный скачок в производительности ИИ. H100 представляет Transformer Engine, который может автоматически управлять точностью, ускоряя обучение LLM до 9 раз. Хотя A100 остается рабочей лошадкой со своими 80 ГБ памяти HBM2e, 80 ГБ HBM3 в H100 обеспечивают почти вдвое большую пропускную способность (3,35 ТБ/с против 2,0 ТБ/с).
NVIDIA A100 80GB лучше всего подходит для:
- Обучение ИИ-моделей
- Научные вычисления
- Задачи с новейшей точностью FP8
NVIDIA H100 SXM лучше всего подходит для:
- Обучение LLM
- Пре-тренировка базовых моделей
- Маломасштабный инференс
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: A100 80GB или H100 SXM?
Для AI-обучения ключевыми факторами являются объём VRAM, пропускная способность памяти и производительность тензорных ядер. A100 80GB предлагает 80GB памяти HBM2e с пропускной способностью 2.0 TB/s, тогда как H100 SXM — 80GB памяти HBM3 с 3.35 TB/s. Объём VRAM у обоих GPU сопоставим, поэтому решающими становятся другие характеристики.
Какова разница в цене между A100 80GB и H100 SXM в облаке?
По нашим данным, A100 80GB стоит от $0.40/час, а H100 SXM — от $0.73/час. Разница составляет около 45%.
Могу ли я использовать H100 SXM вместо A100 80GB?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 80GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность A100 80GB, H100 SXM может быть экономичной альтернативой. Однако для задач, требующих максимального объёма памяти или масштабирования на несколько GPU, A100 80GB с поддержкой NVLink (NVLink 3.0 (600 GB/s)) может быть незаменим.
Готовы арендовать GPU?
Сравните цены у 50+ облачных провайдеров и найдите лучшее предложение.