NVIDIA H100 PCIe VS NVIDIA GH200 Grace Hopper
Выбор между **H100 PCIe** и **GH200** 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 **$0.00/час** и **$1.49/час** соответственно у 4 провайдеров.
H100 PCIe
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | H100 PCIe | GH200 | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Hopper | Hopper + Grace | - |
| Техпроцесс | 4nm | 4nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | Dual-slot PCIe | Superchip | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 80GB | 96GB | -17% |
| Тип памяти | HBM3 | HBM3 | - |
| Пропускная способность | 2.0 TB/s | 4.0 TB/s | -50% |
| Ширина шины памяти | 5120-bit | 6144-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 14,592 | 16,896 | -14% |
| Тензорные ядра | 456 | 528 | -14% |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 51 TFLOPS | 67 TFLOPS | -24% |
| FP16 (половинная точность) | 1,513 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | -24% |
| TF32 (тензорная) | N/A | 989 TFLOPS | |
| FP64 (двойная точность) | N/A | 34 TFLOPS | |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 350W | 900W | -61% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| Интерконнект (NVLink) | Нет | NVLink-C2C (900 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 H100 PCIe
Для инференса важнее всего производительность на ватт. Учитывайте баланс между пропускной способностью FP16/INT8 и энергопотреблением.
Бюджетный выбор
NVIDIA GH200 Grace Hopper
Сравните актуальные цены, чтобы найти лучшее соотношение для вашей задачи.
Технический разбор: H100 PCIe vs GH200
Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Hopper против Hopper + Grace. **GH200** имеет значительное преимущество в **16 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами.
NVIDIA H100 PCIe лучше всего подходит для:
- ИИ-инференс
- Enterprise AI
- Highest-end training
NVIDIA GH200 Grace Hopper лучше всего подходит для:
- Единые вычисления CPU+GPU
- ИИ-задачи с большой памятью
- Стандартное развертывание GPU
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: H100 PCIe или GH200?
Для AI-обучения ключевыми факторами являются объём VRAM, пропускная способность памяти и производительность тензорных ядер. H100 PCIe предлагает 80GB памяти HBM3 с пропускной способностью 2.0 TB/s, тогда как GH200 — 96GB памяти HBM3 с 4.0 TB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM GH200 даёт преимущество.
Какова разница в цене между H100 PCIe и GH200 в облаке?
Проверьте наш трекер цен для актуальных тарифов от 50+ облачных провайдеров.
Могу ли я использовать GH200 вместо H100 PCIe?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 96GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность H100 PCIe, GH200 может быть экономичной альтернативой. Однако для задач, требующих максимального объёма памяти или масштабирования на несколько GPU, H100 PCIe с его архитектурой может быть незаменим.
Готовы арендовать GPU?
Сравните цены у 50+ облачных провайдеров и найдите лучшее предложение.