NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA A30
Выбор между **H100 SXM** и **A30** 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 **$0.11/час** соответственно у 52 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | H100 SXM | A30 | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Hopper | Ampere | - |
| Техпроцесс | 4nm | 7nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | SXM5 | Dual-slot PCIe | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 80GB | 24GB | +233% |
| Тип памяти | HBM3 | HBM2 | - |
| Пропускная способность | 3.35 TB/s | 933 GB/s | +259% |
| Ширина шины памяти | 5120-bit | 3072-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 16,896 | 3,584 | +371% |
| Тензорные ядра | 528 | 224 | +136% |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 67 TFLOPS | 5.2 TFLOPS | +1188% |
| FP16 (половинная точность) | 1,979 TFLOPS | 165 TFLOPS | +1099% |
| 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 | 165W | +324% |
| 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 24GB.
AI-инференс
NVIDIA H100 SXM
Для инференса важнее всего производительность на ватт. Учитывайте баланс между пропускной способностью FP16/INT8 и энергопотреблением.
Бюджетный выбор
NVIDIA A30
По текущим облачным ценам A30 имеет более низкую почасовую ставку.
Технический разбор: H100 SXM vs A30
Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Hopper против Ampere. **H100 SXM** имеет значительное преимущество в **56 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами. С точки зрения стоимости, **A30** сейчас примерно на **85% дешевле** в час, предлагая лучшую выгоду.
NVIDIA H100 SXM лучше всего подходит для:
- Обучение LLM
- Пре-тренировка базовых моделей
- Маломасштабный инференс
NVIDIA A30 лучше всего подходит для:
- Корпоративный ИИ-инференс
- Универсальные вычисления
- Heavy model training
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: H100 SXM или A30?
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 A30 — 24GB памяти HBM2 с 933 GB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM H100 SXM даёт преимущество.
Какова разница в цене между H100 SXM и A30 в облаке?
По нашим данным, H100 SXM стоит от $0.73/час, а A30 — от $0.11/час. Разница составляет около 564%.
Могу ли я использовать A30 вместо H100 SXM?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 24GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность H100 SXM, A30 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.