NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA A100 80GB
Выбор между **H100 SXM** и **A100 80GB** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. На данный момент эти GPU можно арендовать по цене от **$0.73/час** и **$0.40/час** соответственно у 87 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | H100 SXM | A100 80GB | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Hopper | Ampere | - |
| Техпроцесс | 4nm | 7nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | SXM5 | SXM4 / PCIe | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 80GB | 80GB | |
| Тип памяти | HBM3 | HBM2e | - |
| Пропускная способность | 3.35 TB/s | 2.0 TB/s | +64% |
| Ширина шины памяти | 5120-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) | 3,958 TOPS | 624 TOPS | +534% |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 700W | 400W | +75% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| Интерконнект (NVLink) | NVLink 4.0 (900 GB/s) | NVLink 3.0 (600 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. A100 80GB 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: H100 SXM vs A100 80GB
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 H100 SXM лучше всего подходит для:
- Обучение LLM
- Пре-тренировка базовых моделей
- Маломасштабный инференс
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: H100 SXM или A100 80GB?
Для AI-обучения ключевыми факторами являются объём VRAM, пропускная способность памяти и производительность тензорных ядер. H100 SXM предлагает 80GB памяти HBM3 с пропускной способностью 3.35 TB/s, тогда как A100 80GB — 80GB памяти HBM2e с 2.0 TB/s. Объём VRAM у обоих GPU сопоставим, поэтому решающими становятся другие характеристики.
Какова разница в цене между H100 SXM и A100 80GB в облаке?
По нашим данным, H100 SXM стоит от $0.73/час, а A100 80GB — от $0.40/час. Разница составляет около 82%.
Могу ли я использовать A100 80GB вместо H100 SXM?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 80GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность H100 SXM, A100 80GB может быть экономичной альтернативой. Однако для задач, требующих максимального объёма памяти или масштабирования на несколько GPU, H100 SXM с поддержкой NVLink (NVLink 4.0 (900 GB/s)) может быть незаменим.
Готовы арендовать GPU?
Сравните цены у 50+ облачных провайдеров и найдите лучшее предложение.