H100 vs A100: Глубокое погружение в выбор GPU для ИИ
NVIDIA H100 и A100 — это высокопроизводительные GPU, разработанные для требовательных задач ИИ и машинного обучения. Хотя оба являются отличным выбором, их архитектуры, характеристики производительности и цены значительно различаются. Это руководство поможет вам разобраться в этих различиях и выбрать оптимальный GPU для вашей рабочей нагрузки.
Сравнение технических характеристик
Вот подробное сравнение ключевых технических характеристик GPU H100 и A100:
| Характеристика | NVIDIA H100 | NVIDIA A100 |
|---|---|---|
| Архитектура | Hopper | Ampere |
| Транзисторы | 80 миллиардов | 54 миллиарда |
| Память | 80GB HBM3 / 120GB HBM3e | 40GB/80GB HBM2e |
| Пропускная способность памяти | До 3.35 TB/s | До 2 TB/s |
| Тензорные ядра | 4-го поколения | 3-го поколения |
| Производительность тензорных ядер FP16 | ~1,000 TFLOPS (FP8 ~2,000 TFLOPS) | 312 TFLOPS |
| Производительность тензорных ядер TF32 | ~500 TFLOPS | 156 TFLOPS |
| Производительность тензорных ядер FP64 | ~67 TFLOPS | 19.5 TFLOPS |
| Межсоединение | NVLink 4.0 | NVLink 3.0 |
| Пропускная способность NVLink | 900 GB/s | 600 GB/s |
| PCIe Gen | Gen5 | Gen4 |
| Типичная мощность платы | 700W | 400W |
Основные выводы:
- H100, основанный на архитектуре Hopper, предлагает значительно более высокую производительность почти по всем показателям по сравнению с A100 (Ampere).
- H100 может похвастаться более быстрой памятью, более высокой пропускной способностью памяти и более продвинутыми тензорными ядрами.
- H100 использует NVLink 4.0 для более высокой скорости межсоединений.
- H100 потребляет больше энергии, чем A100.
Тесты производительности
Результаты тестов варьируются в зависимости от конкретной рабочей нагрузки и оптимизации программного обеспечения. Однако можно наблюдать общие тенденции. H100 обычно обеспечивает:
- 2-6x более быстрое время обучения для больших языковых моделей (LLM) по сравнению с A100.
- Значительные улучшения в производительности инференса, особенно для больших моделей.
- Повышенная производительность в научных вычислениях и задачах анализа данных.
Например, обучение большой модели-трансформера может занять несколько дней на A100, в то время как H100 может сократить это время до дня или меньше. Это может значительно ускорить циклы исследований и разработок.
Имейте в виду, что конкретный прирост производительности сильно зависит от рабочей нагрузки. Для небольших моделей или задач, которые не ограничены памятью, разница в производительности может быть менее выраженной. Ищите тесты, специфичные для вашего варианта использования, при принятии решения.
Лучшие варианты использования
H100: Идеально подходит для
- Обучение больших языковых моделей (LLM): Превосходная производительность H100 делает его идеальным для обучения массивных моделей, таких как GPT-3, LLaMA и PaLM.
- Инференс LLM в масштабе: При обслуживании LLM для большого числа пользователей высокая пропускная способность и низкая задержка H100 имеют важное значение.
- Генеративный ИИ: Задачи, такие как генерация изображений (Stable Diffusion, DALL-E), генерация видео и 3D-моделирование, выигрывают от повышенной производительности тензорных ядер H100.
- Научные вычисления: Сложные симуляции и задачи анализа данных в таких областях, как моделирование климата, открытие лекарств и астрофизика.
A100: Идеально подходит для
- Обучение моделей (модели среднего размера): A100 остается мощным GPU для обучения моделей, которые не требуют экстремального масштаба H100.
- Инференс: Подходит для обслуживания моделей, где требования к задержке не являются чрезвычайно строгими.
- Вычисления на GPU общего назначения: A100 — это универсальный GPU, который может обрабатывать широкий спектр задач, включая обработку данных, научные вычисления и обработку изображений.
- Приложения, чувствительные к стоимости: Когда бюджет является основным фактором, A100 предлагает хороший баланс производительности и стоимости.
Доступность и цены у провайдеров
Несколько облачных провайдеров предлагают экземпляры H100 и A100. Вот обзор некоторых популярных вариантов:
- RunPod: Предлагает экземпляры H100 и A100 по конкурентоспособным ценам. Предоставляет почасовые и спотовые варианты экземпляров. Известен своей гибкостью и широким спектром предложений GPU.
- Vast.ai: Торговая площадка для аренды GPU, предлагающая широкий диапазон цен и конфигураций. Может быть значительно дешевле, чем традиционные облачные провайдеры, но доступность может колебаться.
- Lambda Labs: Специализируется на облачных и локальных решениях GPU для ИИ. Предлагает выделенные экземпляры H100 и A100. Известен своим акцентом на инфраструктуре ИИ.
- Vultr: Предоставляет ряд экземпляров GPU, включая A100. Предлагает простую и удобную платформу.
Цены (приблизительные, по состоянию на 26 октября 2023 г. - цены могут варьироваться):
- RunPod: A100: ~$3-$5/час, H100: ~$15-$25/час
- Vast.ai: A100: ~$1-$4/час, H100: ~$8-$20/час (в зависимости от доступности)
- Lambda Labs: A100: ~$4-$6/час, H100: ~$20-$30/час
- Vultr: A100: ~$3.50/час
Важные соображения:
- Цены могут значительно варьироваться в зависимости от провайдера, типа экземпляра и региона.
- Спотовые экземпляры (предлагаемые RunPod и Vast.ai) могут быть дешевле, но подвержены прерываниям.
- Учитывайте общую стоимость владения, включая хранилище, сеть и лицензии на программное обеспечение.
Анализ цены/производительности
Хотя H100 значительно дороже, чем A100, его превосходная производительность часто может оправдать более высокую стоимость. Например, если H100 сокращает время обучения в 5 раз, вы потенциально можете сэкономить деньги, используя H100, даже при более высокой почасовой ставке.
Чтобы определить наилучший вариант для ваших конкретных потребностей, проведите анализ затрат и выгод. Оцените общую стоимость выполнения вашей рабочей нагрузки на обоих GPU, принимая во внимание почасовую ставку, время выполнения и любые другие связанные с этим затраты. Также учтите ценность сокращения времени разработки и более быстрого выхода на рынок.
Реальные варианты использования
- Stable Diffusion: Использование H100 может значительно сократить время генерации изображений с помощью Stable Diffusion, что позволяет быстрее итерировать и экспериментировать.
- Инференс LLM: Компании, использующие LLM для чат-ботов или других приложений, могут извлечь выгоду из способности H100 обрабатывать большой объем запросов с низкой задержкой.
- Обучение моделей: Исследователи, обучающие большие языковые модели или другие сложные модели, могут значительно сократить время обучения, используя H100.