NVIDIA GH200 Grace Hopper VS NVIDIA T4
Выбор между **GH200** и **T4** 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 **$0.11/час** соответственно у 14 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | GH200 | T4 | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Hopper + Grace | Turing | - |
| Техпроцесс | 4nm | 12nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | Superchip | Single-slot PCIe | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 96GB | 16GB | +500% |
| Тип памяти | HBM3 | GDDR6 | - |
| Пропускная способность | 4.0 TB/s | 320 GB/s | +1150% |
| Ширина шины памяти | 6144-bit | 256-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 16,896 | 2,560 | +560% |
| Тензорные ядра | 528 | 320 | +65% |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 67 TFLOPS | 8.1 TFLOPS | +727% |
| FP16 (половинная точность) | 1,979 TFLOPS | 65 TFLOPS | +2945% |
| TF32 (тензорная) | 989 TFLOPS | N/A | |
| FP64 (двойная точность) | 34 TFLOPS | N/A | |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 900W | 70W | +1186% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
| Интерконнект (NVLink) | NVLink-C2C (900 GB/s) | Нет | - |
🎯 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 16GB.
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 T4
По текущим облачным ценам T4 имеет более низкую почасовую ставку.
Технический разбор: GH200 vs T4
Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Hopper + Grace против Turing. **GH200** имеет значительное преимущество в **80 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами. С точки зрения стоимости, **T4** сейчас примерно на **93% 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 T4 лучше всего подходит для:
- ИИ-инференс
- Транскодирование видео
- Обучение больших моделей
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: GH200 или T4?
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 T4 — 16GB памяти GDDR6 с 320 GB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM GH200 даёт преимущество.
Какова разница в цене между GH200 и T4 в облаке?
По нашим данным, GH200 стоит от $1.49/час, а T4 — от $0.11/час. Разница составляет около 1255%.
Могу ли я использовать T4 вместо GH200?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 16GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность GH200, T4 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.