NVIDIA GPUs H100 vs A100，該如何選？

作者：架構(gòu)驛站 2025-01-20 07:30:00

作為 GPU 領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，NVIDIA 推出的 H100 和 A100 兩款產(chǎn)品備受矚目。本文將深入剖析這兩款 GPU 的技術(shù)細(xì)節(jié)、性能差異以及應(yīng)用場(chǎng)景，幫助讀者全面了解 H100 和 A100，從而在實(shí)際應(yīng)用中做出明智的選擇。

Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應(yīng)用場(chǎng)景 - 構(gòu)建高效、靈活的計(jì)算架構(gòu)的 GPU 資源動(dòng)態(tài)調(diào)度。

眾所周知，近年來，我們正身處一個(gè)以人工智能（AI）技術(shù)為核心驅(qū)動(dòng)力的黃金時(shí)代，而這一時(shí)代的技術(shù)基石無疑是高性能計(jì)算芯片。芯片制造商和計(jì)算加速器的創(chuàng)新已成為推動(dòng)全球科技發(fā)展的關(guān)鍵引擎。

而在人工智能和高性能計(jì)算領(lǐng)域，GPU 扮演著至關(guān)重要的角色。作為 GPU 領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，NVIDIA 推出的 H100 和 A100 兩款產(chǎn)品備受矚目。H100 作為 A100 的繼任者，在架構(gòu)、性能和功能上都進(jìn)行了顯著的提升。本文將深入剖析這兩款 GPU 的技術(shù)細(xì)節(jié)、性能差異以及應(yīng)用場(chǎng)景，幫助讀者全面了解 H100 和 A100，從而在實(shí)際應(yīng)用中做出明智的選擇。

一、多維度解析 A100 vs H100：性能與演進(jìn)之路

根據(jù) NVIDIA 官方及其獨(dú)立機(jī)構(gòu)的基準(zhǔn)測(cè)試和效率測(cè)試，H100 的計(jì)算速度是 A100 的兩倍。即意味著模型訓(xùn)練和推理所需的時(shí)間縮短了一半，從而節(jié)省了大量的生產(chǎn)時(shí)間，加速了研發(fā)和部署周期。

雖然 H100 的成本約為 A100 的兩倍，但如果 H100 能夠以一半的時(shí)間完成任務(wù)，那么通過云模式的總支出可能相差無幾。這是因?yàn)?H100 更高的價(jià)格與其更快的處理速度相抵消，單位時(shí)間內(nèi)的計(jì)算成本可能更具優(yōu)勢(shì)。

NVIDIA 于 2020 年發(fā)布的 A100 是首款基于 Ampere 架構(gòu)的 GPU，標(biāo)志著 AI 計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)重要里程碑。在 H100 發(fā)布之前，A100 憑借其與 AI 任務(wù)的極佳兼容性，成為了模型開發(fā)者的首選平臺(tái)。A100 在多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域取得了顯著突破，特別是在 Tensor Cores 性能提升、CUDA 核心數(shù)量與并行計(jì)算能力、更大內(nèi)存與高帶寬支持以及多實(shí)例 GPU（MIG）技術(shù)等多方面。

憑借這些創(chuàng)新，A100 一度被業(yè)界視為 AI 模型訓(xùn)練的標(biāo)桿，是深度學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、自然語言處理等任務(wù)中訓(xùn)練復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理想選擇。特別是在推理相關(guān)的任務(wù)上，A100 同樣表現(xiàn)出了極佳的效率和可靠性。

然而，直到 2022 年，NVIDIA 發(fā)布的 H100 GPU 才徹底改變了這一格局。作為基于 Hopper 架構(gòu)的新一代 AI 專用芯片，H100 在性能和應(yīng)用場(chǎng)景方面進(jìn)行了全面升級(jí)，迅速成為眾多 AI 開發(fā)者的首選。H100 相較于 A100，帶來了以下顯著的提升：

更高效的計(jì)算能力：H100 在多個(gè)領(lǐng)域的計(jì)算速度上超越了 A100，尤其是在處理大規(guī)模 AI 模型（如 GPT 類大語言模型）時(shí)，展現(xiàn)出了驚人的性能。
Transformer Engine 的優(yōu)化：H100 配備了專為深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化的 Transformer Engine，極大提升了訓(xùn)練速度，尤其是在需要處理大量并行計(jì)算和數(shù)據(jù)交換的任務(wù)中，表現(xiàn)尤為突出。

因此，盡管 A100 在發(fā)布初期被認(rèn)為是訓(xùn)練 AI 模型的首選工具，H100 的推出讓人們意識(shí)到，AI 專用 GPU 的技術(shù)水平還有更大的發(fā)展空間，推動(dòng)了行業(yè)的技術(shù)革新。

與 A100 相比，H100 提供了顯著的性能改進(jìn)：

FP8 任務(wù)的性能提升了六倍，能夠達(dá)到 4 PetaFLOPS 的峰值性能。
內(nèi)存容量增加了 50%，采用 HBM3 高帶寬內(nèi)存，速度高達(dá) 3 Tbps，通過外部連接甚至接近 5 Tbps，極大地提升了數(shù)據(jù)吞吐能力。
借助其全新的 Transformer Engine，可以將模型 Transformer 的訓(xùn)練速度提高多達(dá)六倍，顯著加速了自然語言處理等任務(wù)的訓(xùn)練效率。

二、從哪些方面選擇 A100 還是 H100 ？

在實(shí)際的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景中，選擇合適的 GPU 進(jìn)行任務(wù)處理和工作負(fù)載優(yōu)化，通常并非簡單直觀的過程。為了做出最優(yōu)決策，企業(yè)需要綜合考慮多個(gè)因素，確保在性能與成本之間達(dá)到最佳平衡。以下是選購 GPU 時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注的幾個(gè)關(guān)鍵因素：

1.成本效益分析

通常而言，GPU 的成本效益不僅僅體現(xiàn)在初期采購或租賃費(fèi)用上，更應(yīng)綜合考慮其對(duì)整體業(yè)務(wù)運(yùn)營的長遠(yuǎn)影響。以 A100 與 H100 為例，雖然 H100 在單次租賃成本上通常高于 A100，大約為 A100 的兩倍，但如果 H100 能在相同工作負(fù)載下顯著縮短計(jì)算時(shí)間，其帶來的效益可能足以彌補(bǔ)這一價(jià)格差異。以下是評(píng)估成本效益時(shí)需要考慮的幾個(gè)方面：

(1) 計(jì)算效率

H100 在許多 AI 訓(xùn)練任務(wù)中能夠顯著加快計(jì)算速度，特別是在處理復(fù)雜模型（如大語言模型）時(shí)，H100 的性能提升通常可達(dá)到 2-3 倍。因此，雖然 H100 的初始租賃成本較高，但其較短的運(yùn)行時(shí)間可節(jié)省大量的計(jì)算資源和電力消耗，最終可能帶來成本上的優(yōu)勢(shì)。

(2) 任務(wù)運(yùn)行時(shí)間

在高性能任務(wù)中，GPU 的運(yùn)行效率對(duì)整體成本的影響巨大。H100 能夠減少計(jì)算時(shí)間，尤其在大規(guī)模并行計(jì)算和 AI 模型訓(xùn)練時(shí)，這種時(shí)間的節(jié)省直接轉(zhuǎn)化為成本的降低。

(3) 總體擁有成本（TCO）

在選擇 GPU 時(shí)，除了考慮租賃成本外，還需要綜合評(píng)估設(shè)備的維護(hù)、能源消耗以及升級(jí)周期等因素。通過對(duì)比 H100 與 A100 在多個(gè)維度上的表現(xiàn)，企業(yè)可以更準(zhǔn)確地評(píng)估其長期投入的回報(bào)。

2.許可成本和軟件兼容性

另一個(gè)需要重點(diǎn)考慮的因素是與 GPU 配套使用的軟件許可成本。許多企業(yè)在選擇 GPU 時(shí)，往往忽視了與之綁定的軟件許可證費(fèi)用，而這一成本有時(shí)可能大大高于硬件本身的費(fèi)用。

(1) GPU 型號(hào)與軟件兼容性

部分專業(yè)軟件（如深度學(xué)習(xí)框架、AI 訓(xùn)練工具、數(shù)據(jù)處理平臺(tái)等）會(huì)根據(jù) GPU 型號(hào)設(shè)定許可條款。這意味著，一些軟件可能針對(duì)特定 GPU 型號(hào)（如 A100）提供優(yōu)惠的許可費(fèi)用，而對(duì)于較新或較高端的 GPU 型號(hào)（如 H100），其許可費(fèi)用可能相對(duì)較高。

(2) 許可差異對(duì)成本的影響

在一些業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，尤其是那些已經(jīng)在使用 A100 并依賴特定軟件的企業(yè)，軟件的許可費(fèi)用可能成為影響選擇的關(guān)鍵因素。即使 H100 提供了更強(qiáng)的計(jì)算性能和更快的運(yùn)行速度，但如果相應(yīng)的軟件許可費(fèi)用大幅上升，綜合計(jì)算后的總成本反而可能高于繼續(xù)使用 A100。

(3) 許可條款靈活性

某些軟件許可可能允許跨多個(gè) GPU 型號(hào)使用，而有些則嚴(yán)格綁定于特定型號(hào)或架構(gòu)。因此，在為企業(yè)選擇 GPU 時(shí)，需要確保所選 GPU 與現(xiàn)有軟件的兼容性，并盡量避免因硬件升級(jí)帶來額外的許可成本。

3.其他關(guān)鍵因素

除了成本效益和許可成本外，企業(yè)在選擇適合的 GPU 時(shí)，還需考慮以下其他因素：

(1) 工作負(fù)載類型

不同 GPU 型號(hào)在不同類型的工作負(fù)載下表現(xiàn)差異顯著。比如，H100 在 AI 模型訓(xùn)練和推理方面的優(yōu)勢(shì)較為明顯，而 A100 在綜合性能和多功能任務(wù)中依然具有較高的性價(jià)比。

(2) 靈活性與可擴(kuò)展性

隨著企業(yè)需求的變化，GPU 的靈活性和可擴(kuò)展性變得尤為重要。選擇能夠適應(yīng)未來擴(kuò)展需求的 GPU，可以幫助企業(yè)更好地應(yīng)對(duì)未來技術(shù)發(fā)展和工作負(fù)載變化。

(3) 技術(shù)支持與生態(tài)系統(tǒng)

選擇 GPU 時(shí)，技術(shù)支持和生態(tài)系統(tǒng)的完整性也是重要考量因素。NVIDIA 在 AI 和數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持和豐富的軟件工具，企業(yè)應(yīng)考慮這些附加值，以確保 GPU 的最大效能。

三、為什么建議你選擇 H100 ？

眾所周知，H100 采用了革新性的芯片設(shè)計(jì)和多項(xiàng)新特性，使其與其前代產(chǎn)品 A100 存在較大差異，尤其是性能與安全方面，具體：

1.增強(qiáng)隱私性：機(jī)密計(jì)算

H100 的一項(xiàng)顯著新增功能便是引入了機(jī)密計(jì)算（Confidential Computing，CC）。雖然靜態(tài)數(shù)據(jù)加密和傳輸中數(shù)據(jù)加密是常見的安全措施，但 CC 將這種保護(hù)擴(kuò)展到了使用中的數(shù)據(jù)。

這項(xiàng)功能對(duì)于處理敏感信息的行業(yè)（例如醫(yī)療保健和金融）尤其具有吸引力，在這些行業(yè)中，維護(hù)隱私和合規(guī)性至關(guān)重要。機(jī)密計(jì)算通過在硬件層面創(chuàng)建一個(gè)可信執(zhí)行環(huán)境（TEE），確保即使在云環(huán)境中，數(shù)據(jù)在處理過程中也能得到保護(hù)，免受惡意軟件或未經(jīng)授權(quán)的訪問。

2.優(yōu)化性能：張量內(nèi)存加速器

張量內(nèi)存加速器（Tensor Memory Accelerator，TMA）是 H100 架構(gòu)的一項(xiàng)突破性創(chuàng)新。它將內(nèi)存管理任務(wù)從 GPU 線程中卸載，從而顯著提升了性能。與簡單地增加核心數(shù)量不同，TMA 代表著一次根本性的架構(gòu)轉(zhuǎn)變，通過專用硬件加速內(nèi)存訪問，減少了 CPU 和 GPU 之間的通信瓶頸，從而提高了整體計(jì)算效率。

此外，隨著對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求的增長，TMA 在不增加計(jì)算線程負(fù)擔(dān)的情況下無縫處理大型數(shù)據(jù)集的能力變得越來越有價(jià)值。此外，隨著訓(xùn)練軟件不斷發(fā)展以充分利用此功能，H100 可能會(huì)成為大規(guī)模AI模型訓(xùn)練的首選，提供增強(qiáng)的未來適用性。這意味著企業(yè)在未來部署更大規(guī)模、更復(fù)雜的AI模型時(shí)，H100 仍然能夠提供強(qiáng)大的支持。

Happy Coding ~

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