H100 vs A100:性能和花费的对比
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发布时间：2024-10-24 05:13
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时间：2024-10-25 15:08
在探索生成式AI的硬件选择时，NVIDIA的H100和A100是两个关键选项。A100作为Ampere架构的先驱，凭借其6912个CUDA核心和Tensor Core的提升，成为了AI项目尤其是LLM研究的首选。H100则进一步进化，搭载了Hopper架构的18,432个CUDA核心和优化的Tensor Core，为AI任务提供了新的高度，如10.6 teraflops的单精度性能。
尽管A100以高性能计算的著称，但H100的TensorRT-LLM优化使其在推理性能上更具优势。H100的内存带宽和计算性能显著优于A100，尤其是在机器学习和深度学习任务中。然而，H100的高价格让人质疑其性价比。实际上，NVIDIA声称H100在训练和推理方面的性能提升分别达到9倍和30倍，但具体测试结果可能因环境因素而异。
Databricks的基准测试显示，H100在训练速度上比A100快约3倍，特别是在FP8精度的LLM训练中，成本效益比A100更高。选择A100还是H100，取决于项目的需求，如数据类型、模型规模以及对成本和速度的优先级。对于大型语言模型，H100可能更具吸引力，尽管在某些特定情况下，A100可能更经济。
总的来说，H100和A100各有优势，A100的性价比可能更适合预算有限的用户，而H100则在性能和特定工作负载上提供了更高的价值。开发者需要根据其项目的具体需求来决定最适合的GPU型号。
