NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA T4G
Выбор между **H100 SXM** и **T4G** 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 **$0.23/час** соответственно у 47 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | H100 SXM | T4G | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Hopper | Turing | - |
| Техпроцесс | 4nm | 12nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | SXM5 | AWS Instance | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 80GB | 16GB | +400% |
| Тип памяти | HBM3 | GDDR6 | - |
| Пропускная способность | 3.35 TB/s | 320 GB/s | +947% |
| Ширина шины памяти | 5120-bit | 256-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 16,896 | 2,560 | +560% |
| Тензорные ядра | 528 | N/A | |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 67 TFLOPS | 8.1 TFLOPS | +727% |
| FP16 (половинная точность) | 1,979 TFLOPS | N/A | |
| 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 | 70W | +900% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 3.0 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 16GB.
AI-инференс
NVIDIA H100 SXM
Для инференса важнее всего производительность на ватт. Учитывайте баланс между пропускной способностью FP16/INT8 и энергопотреблением.
Бюджетный выбор
NVIDIA T4G
По текущим облачным ценам T4G имеет более низкую почасовую ставку.
Технический разбор: H100 SXM vs T4G
Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Hopper против Turing. **H100 SXM** имеет значительное преимущество в **64 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами. С точки зрения стоимости, **T4G** сейчас примерно на **68% дешевле** в час, предлагая лучшую выгоду.
NVIDIA H100 SXM лучше всего подходит для:
- Обучение LLM
- Пре-тренировка базовых моделей
- Маломасштабный инференс
NVIDIA T4G лучше всего подходит для:
- ARM-based AI inference
- x86 native workloads
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: H100 SXM или T4G?
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 T4G — 16GB памяти GDDR6 с 320 GB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM H100 SXM даёт преимущество.
Какова разница в цене между H100 SXM и T4G в облаке?
По нашим данным, H100 SXM стоит от $0.73/час, а T4G — от $0.23/час. Разница составляет около 217%.
Могу ли я использовать T4G вместо H100 SXM?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 16GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность H100 SXM, T4G 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.