NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA A100 40GB
Выбор между **H100 SXM** и **A100 40GB** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. **H100 SXM** 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 **$0.73/час** и **$0.00/час** соответственно у 46 провайдеров.
A100 40GB
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | H100 SXM | A100 40GB | 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 | 40GB | +100% |
| Тип памяти | HBM3 | HBM2 | - |
| Пропускная способность | 3.35 TB/s | 1.5 TB/s | +115% |
| 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 | N/A | |
| FP64 (двойная точность) | 34 TFLOPS | N/A | |
| INT8 (целочисленная точность) | 3,958 TOPS | N/A | |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 700W | 250W | +180% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| Интерконнект (NVLink) | NVLink 4.0 (900 GB/s) | Нет | - |
🎯 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. H100 SXM предлагает 80GB по сравнению с 40GB.
AI-инференс
NVIDIA H100 SXM
Для инференса важнее всего производительность на ватт. Учитывайте баланс между пропускной способностью FP16/INT8 и энергопотреблением.
Бюджетный выбор
NVIDIA H100 SXM
Сравните актуальные цены, чтобы найти лучшее соотношение для вашей задачи.
Технический разбор: H100 SXM vs A100 40GB
Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Hopper против Ampere. **H100 SXM** имеет значительное преимущество в **40 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами.
NVIDIA H100 SXM лучше всего подходит для:
- Обучение LLM
- Пре-тренировка базовых моделей
- Маломасштабный инференс
NVIDIA A100 40GB лучше всего подходит для:
- Mainstream AI training
- Научные вычисления
- Memory-intensive LLM training
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: H100 SXM или A100 40GB?
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 40GB — 40GB памяти HBM2 с 1.5 TB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM H100 SXM даёт преимущество.
Какова разница в цене между H100 SXM и A100 40GB в облаке?
Проверьте наш трекер цен для актуальных тарифов от 50+ облачных провайдеров.
Могу ли я использовать A100 40GB вместо H100 SXM?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 40GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность H100 SXM, A100 40GB 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.