NVIDIA A30 VS NVIDIA A100 80GB
Выбор между **A30** и **A100 80GB** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. **A100 80GB** лидирует как по объему видеопамяти, так и по производительности, что делает её отличным выбором для обучения больших языковых моделей (LLM). На данный момент эти GPU можно арендовать по цене от **$0.11/час** и **$0.40/час** соответственно у 47 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | A30 | A100 80GB | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Ampere | Ampere | - |
| Техпроцесс | 7nm | 7nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | Dual-slot PCIe | SXM4 / PCIe | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 24GB | 80GB | -70% |
| Тип памяти | HBM2 | HBM2e | - |
| Пропускная способность | 933 GB/s | 2.0 TB/s | -54% |
| Ширина шины памяти | 3072-bit | 5120-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 3,584 | 6,912 | -48% |
| Тензорные ядра | 224 | 432 | -48% |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 5.2 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | -73% |
| FP16 (половинная точность) | 165 TFLOPS | 312 TFLOPS | -47% |
| TF32 (тензорная) | N/A | 156 TFLOPS | |
| FP64 (двойная точность) | N/A | 9.7 TFLOPS | |
| INT8 (целочисленная точность) | N/A | 624 TOPS | |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 165W | 400W | -59% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| Интерконнект (NVLink) | Нет | NVLink 3.0 (600 GB/s) | - |
🎯 Рекомендации по применению
Обучение LLM и больших моделей
NVIDIA A100 80GB
Больший объём VRAM и пропускная способность памяти критически важны для обучения больших языковых моделей. A100 80GB предлагает 80GB по сравнению с 24GB.
AI-инференс
NVIDIA A30
Для инференса важнее всего производительность на ватт. Учитывайте баланс между пропускной способностью FP16/INT8 и энергопотреблением.
Бюджетный выбор
NVIDIA A30
По текущим облачным ценам A30 имеет более низкую почасовую ставку.
Технический разбор: A30 vs A100 80GB
Обе видеокарты построены на архитектуре NVIDIA Ampere. Основное различие заключается в объеме памяти и количестве вычислительных ядер. **A100 80GB** имеет значительное преимущество в **56 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами. С точки зрения стоимости, **A30** сейчас примерно на **73% дешевле** в час, предлагая лучшую выгоду.
NVIDIA A30 лучше всего подходит для:
- Корпоративный ИИ-инференс
- Универсальные вычисления
- Heavy model training
NVIDIA A100 80GB лучше всего подходит для:
- Обучение ИИ-моделей
- Научные вычисления
- Задачи с новейшей точностью FP8
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: A30 или A100 80GB?
Для AI-обучения ключевыми факторами являются объём VRAM, пропускная способность памяти и производительность тензорных ядер. A30 предлагает 24GB памяти HBM2 с пропускной способностью 933 GB/s, тогда как A100 80GB — 80GB памяти HBM2e с 2.0 TB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM A100 80GB даёт преимущество.
Какова разница в цене между A30 и A100 80GB в облаке?
По нашим данным, A30 стоит от $0.11/час, а A100 80GB — от $0.40/час. Разница составляет около 73%.
Могу ли я использовать A100 80GB вместо A30?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 80GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность A30, A100 80GB может быть экономичной альтернативой. Однако для задач, требующих максимального объёма памяти или масштабирования на несколько GPU, A30 с его архитектурой может быть незаменим.
Готовы арендовать GPU?
Сравните цены у 50+ облачных провайдеров и найдите лучшее предложение.