NVIDIA GH200 Grace Hopper VS NVIDIA A100 80GB
Выбор между **GH200** и **A100 80GB** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. **GH200** 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 **$1.49/час** и **$0.40/час** соответственно у 45 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | GH200 | A100 80GB | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Hopper + Grace | Ampere | - |
| Техпроцесс | 4nm | 7nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | Superchip | SXM4 / PCIe | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 96GB | 80GB | +20% |
| Тип памяти | HBM3 | HBM2e | - |
| Пропускная способность | 4.0 TB/s | 2.0 TB/s | +96% |
| Ширина шины памяти | 6144-bit | 5120-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 16,896 | 6,912 | +144% |
| Тензорные ядра | 528 | 432 | +22% |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 67 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | +244% |
| FP16 (половинная точность) | 1,979 TFLOPS | 312 TFLOPS | +534% |
| TF32 (тензорная) | 989 TFLOPS | 156 TFLOPS | +534% |
| FP64 (двойная точность) | 34 TFLOPS | 9.7 TFLOPS | +251% |
| INT8 (целочисленная точность) | N/A | 624 TOPS | |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 900W | 400W | +125% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| Интерконнект (NVLink) | NVLink-C2C (900 GB/s) | NVLink 3.0 (600 GB/s) | - |
🎯 Рекомендации по применению
Обучение LLM и больших моделей
NVIDIA GH200 Grace Hopper
Больший объём VRAM и пропускная способность памяти критически важны для обучения больших языковых моделей. GH200 предлагает 96GB по сравнению с 80GB.
AI-инференс
NVIDIA GH200 Grace Hopper
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: GH200 vs A100 80GB
Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Hopper + Grace против Ampere. **GH200** имеет значительное преимущество в **16 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами. С точки зрения стоимости, **A100 80GB** сейчас примерно на **73% дешевле** в час, предлагая лучшую выгоду.
NVIDIA GH200 Grace Hopper лучше всего подходит для:
- Единые вычисления CPU+GPU
- ИИ-задачи с большой памятью
- Стандартное развертывание GPU
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: GH200 или A100 80GB?
Для AI-обучения ключевыми факторами являются объём VRAM, пропускная способность памяти и производительность тензорных ядер. GH200 предлагает 96GB памяти HBM3 с пропускной способностью 4.0 TB/s, тогда как A100 80GB — 80GB памяти HBM2e с 2.0 TB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM GH200 даёт преимущество.
Какова разница в цене между GH200 и A100 80GB в облаке?
По нашим данным, GH200 стоит от $1.49/час, а A100 80GB — от $0.40/час. Разница составляет около 272%.
Могу ли я использовать A100 80GB вместо GH200?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 80GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность GH200, A100 80GB может быть экономичной альтернативой. Однако для задач, требующих максимального объёма памяти или масштабирования на несколько GPU, GH200 с поддержкой NVLink (NVLink-C2C (900 GB/s)) может быть незаменим.
Готовы арендовать GPU?
Сравните цены у 50+ облачных провайдеров и найдите лучшее предложение.