NVIDIA H100 vs A100 : dévoilement du meilleur GPU pour vos besoins

Au sein de l'intelligence artificielle (IA) et du calcul haute performance (HPC), il existe un monde en évolution rapide dans lequel l'unité de traitement graphique (GPU) parfaite peut améliorer ou défaire les performances de votre application gourmande en calcul. Deux de ces modèles, les NVIDIA H100 et A100, ont dominé les esprits dans ce domaine ; tous deux ayant été créés par NVIDIA – un pionnier du développement de GPU. Cet article fournira une comparaison complète entre eux, y compris les innovations architecturales, les références de performances ainsi que l'adéquation des applications, tout en examinant lequel est meilleur qu'un autre en fonction de ce qu'il fait le mieux ou de son adéquation à différents objectifs. Notre objectif passe par la répartition de leurs fonctionnalités, mais également par l'identification des points forts et la reconnaissance des limitations potentielles, fournissant des informations utiles qui vous guideront dans le choix parmi eux du GPU qui convient le mieux à vos besoins, qu'ils relèvent de l'apprentissage profond, des calculs scientifiques ou de l'analyse de données.

NVIDIA H100 vs A100 : comprendre les bases

Qu'est-ce qui distingue NVIDIA H100 du A100 ?

Le NVIDIA H100 est rendu possible grâce aux dernières avancées technologiques qui le distinguent du A100 de plusieurs manières clés. Avant tout, il utilise l'architecture Nvidia Hopper plutôt que l'architecture Ampere présentée par son concurrent A100. Ce changement offre une puissance de calcul et une efficacité énergétique beaucoup plus élevées. Voici quelques-unes des principales différences :

• Architecture : avec son introduction de cœurs tenseurs de troisième génération ainsi que de cœurs CUDA améliorés, l'architecture Hopper utilisée dans le H100 offOffre de bien meilleures performances pour les charges de travail IA et HPC par rapport à celles de deuxième génération trouvées dans l'architecture Ampere utilisée dans l'A100.
• Mémoire : la bande passante et la taille de la mémoire ont été considérablement améliorées sur le H100 ; doté de 80 Go de mémoire HBM2e sur les options de 40 Go ou 80 Go disponibles sur l'A100. Cette augmentation accélère non seulement le traitement des données, mais permet également le traitement simultané d’ensembles de données plus volumineux.
• Performances : la capacité de Tensor Flops a été considérablement augmentée afin de répondre à des tâches d'IA plus exigeantes grâce à ce modèle de GPU qui est capable de fonctionner jusqu'à trois fois plus rapidement pendant la phase d'inférence que tout autre appareil similaire actuellement disponible, en grande partie parce que si son nouveau conception associée à un meilleur sous-système de mémoire.
• Moteurs de transformateur : les moteurs de transformateur sont une caractéristique unique de cette variante particulière ; ils ont été spécialement créés pour accélérer les modèles basés sur des transformateurs qui constituent une partie importante de la PNL parmi d'autres domaines de l'IA, ce qui en fait le choix idéal pour les travaux actuels d'IA.
• Efficacité énergétique : Il convient également de noter qu'en raison des améliorations apportées aux technologies de puces utilisées conjointement avec les systèmes de gestion de l'énergie adoptés, lorsqu'on les compare côte à côte par base de calcul uniquement, on se rend compte qu'il existe effectivement une différence significative entre l'efficacité énergétique de ces deux gadgets. On peut dire qu'ils fonctionnent dans des conditions similaires, conduisant ainsi à des dépenses opérationnelles inférieures en plus de promouvoir des pratiques informatiques vertes au sein des organisations qui les utilisent.

Essentiellement, grâce aux seules améliorations architecturales, nous pouvons décrire la nouvelle version de NVIDIA, la H cent (110), comme représentant un tout autre niveau où le GPU est concerné, plus particulièrement lorsqu'il s'agit d'opérations d'intelligence artificielle telles que l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux profonds (DNN). , analyse de mégadonnées, etc.

Efficacité énergétique : Même avec plus de puissance et de mémoire, il parvient toujours à avoir une meilleure efficacité énergétique par calcul que sa version précédente. Ce développement est important pour minimiser le coût total de possession et soutenir les pratiques informatiques vertes en réduisant la consommation d'énergie créée par les tâches de calcul hautes performances.

En un mot, le H100 de NVIDIA a connu d'énormes croissances en termes de capacité de mémoire, de puissance de calcul et d'efficacité énergétique tout en introduisant des fonctionnalités spécialisées telles que les moteurs Transformer conçus pour répondre aux besoins changeants des charges de travail IA et HPC. Ces améliorations montrent non seulement sa supériorité sur l'A100, mais indiquent également une approche tournée vers l'avenir de NVIDIA en matière de développement de GPU.

Comparaison entre les architectures H100 et A100

La comparaison des conceptions architecturales utilisées dans la construction du H100 et de l'A100 fait ressortir certaines variations clés qui indiquent à quel point NVIDIA a progressé avec ses technologies d'unités de traitement graphique (GPU). À la base, le H100 est basé sur ce qu'ils appellent l'architecture « Hopper », qui représente un progrès majeur par rapport à l'architecture Ampere utilisée par l'A100, apportant ainsi de grandes améliorations en termes d'évolutivité ainsi que des niveaux élevés d'efficacité associés à des capacités de performances auparavant inconnues dans ce secteur. ; Le nouveau système offoffre des capacités de traitement parallèle supérieures grâce à ces cœurs Tensor améliorés et à des moteurs de transformateurs d'introduction spécialement conçus pour optimiser les modèles basés sur des transformateurs qui sont des techniques largement adoptées parmi les applications d'IA modernes en termes de capacité de traitement des nombres. Il convient également de mentionner l'augmentation de la bande passante et de la taille lorsque l'on parle de mémoires car ici nous avons de la mémoire HBM3 présente en plus grandes quantités par rapport à la mémoire HBM2 présente sur l'A 100, ce qui conduit à des vitesses de récupération plus rapides, donc des temps de traitement des données plus rapides bénéficiant aux projets d'intelligence artificielle à grande échelle ainsi qu'aux efforts de calcul haute performance (les mises à niveau structurelles associées à un h 100 sur une centaine offre non seulement des performances de calcul plus élevées, mais offre également des avantages plus étendus tels que des taux d'économie d'énergie améliorés ; des taux de réponse plus rapides ou encore une plus grande flexibilité concernant l'utilisation des applications, etc.)

Repères de performances : H100 vs A100

Résultats du benchmarking face à face : H100 vs A100

En comparant les benchmarks de performances des GPU NVIDIA H100 et A100, il est clair qu'il y a eu une amélioration de la puissance de calcul ainsi que de l'efficacité. En moyenne, le H100 surpasse l'A100 de 30 % en termes de performances d'inférence d'IA et de 40 % en ce qui concerne le temps de traitement de l'analyse des données par rapport aux références standards de l'industrie. Cela est principalement dû à une meilleure architecture avec davantage de cœurs Tensor et de moteurs de transformateur intégrés dans chaque unité pour une vitesse de traitement plus rapide. Par exemple, la formation des modèles d'apprentissage en profondeur prend 25 % moins de temps avec des modèles complexes formés à l'aide de H100 qu'avec ceux formés à l'aide de A100. Dans les tâches de calcul hautes performances qui nécessitent de lourdes ressources de calcul ; cela conduit à une capacité de débit accrue en raison d'une plus grande taille de bande passante mémoire, ce qui permet de gérer efficacement de grands ensembles de données par rapport aux A100 ayant une capacité de mémoire plus petite associée à des capacités de bande passante mémoire inférieures. Les résultats de référence ci-dessus prouvent non seulement que techniquement, le H100 est supérieur à l'A00, mais également montre jusqu'où NVIDIA est allé en termes de repousser les limites des performances des GPU pour les applications IA et HPC de nouvelle génération.

Différence de performances de calcul entre H100 et A 00

La différence de performances de calcul entre ces deux cartes est due aux améliorations architecturales ainsi qu'aux progrès de la technologie de mémoire. D'après mes conclusions, Hundred possède des cœurs tenseurs plus puissants ainsi que des moteurs de transformateur spécialement conçus pour accélérer les calculs d'apprentissage en profondeur courants dans les systèmes d'intelligence artificielle. garantit que ces opérations sont non seulement plus rapides mais également économes en énergie, économisant ainsi de l'énergie pendant le raisonnement de l'IA ou même les processus de formation. De plus, l'augmentation de la bande passante de stockage ainsi que la capacité présentée par cent contribuent de manière significative à ses vitesses plus élevées, en particulier lors de la gestion de grandes quantités d'ensembles de données. lors de travaux HPC complexes, car cela affecte directement la puissance de calcul globale. On peut dire sans aucun doute que Hundred représente une percée majeure dans la technologie GPU destinée à répondre à différents besoins à différentes étapes impliquées dans la recherche et le déploiement de l'IA, établissant ainsi de nouvelles normes dans ce domaine.

Ce que le Tensor Core de NVIDIA dans H00 et A 100 signifie pour les tâches d'IA

L'introduction par NVIDIA de cœurs tenseurs dans ses unités de traitement graphique (GPU) h100 et a100 a révolutionné les tâches d'intelligence artificielle en permettant des calculs de précision mixte – une exigence clé pour accélérer les algorithmes d'apprentissage en profondeur. Ces puces spécialisées permettent aux GPU de traiter les tenseurs plus efficacement, réduisant ainsi considérablement le temps de formation sur des réseaux neuronaux complexes. Cela améliore non seulement les performances des applications d’IA, mais ouvre également de nouvelles opportunités aux chercheurs et aux développeurs qui peuvent désormais expérimenter des ensembles de données plus volumineux tout en utilisant des modèles plus avancés. Jusqu'à présent, la meilleure chose qui soit jamais arrivée dans ce segment, ce sont les moteurs de transformateur intégrés dans chaque unité, qui optimisent davantage le traitement du langage naturel (NLP) en plus de la vision par ordinateur, entre autres. Les récents développements réalisés autour de la technologie de base tensorielle de Nvidia sont donc considérés comme des étapes majeures vers la réalisation de calculs d’IA puissants, efficaces et évolutifs.

Choisir le bon GPU pour les grands modèles de langage

Pourquoi la sélection du GPU est-elle importante pour les grands modèles de langage ?

Le bon choix de GPU est important lorsqu’il s’agit de grands modèles de langage (LLM) en raison de leurs exigences de calcul élevées. Les LLM tels que GPT-3 et les futurs modèles similaires sont conçus pour traiter et générer d'énormes quantités de données ; ainsi, ils ont besoin d’une forte puissance de calcul capable de gérer rapidement et de manière adéquate tous les paramètres. La capacité d'une unité de traitement graphique à calculer rapidement, la capacité de mémoire et l'exécution de tâches parallèles déterminent si nous pouvons entraîner ces modèles et combien de temps il nous faudra pour le faire. Les modèles peuvent être entraînés beaucoup plus rapidement avec des GPU hautes performances comme le H100 ou l'A100 de NVIDIA, qui réduisent également considérablement le temps d'inférence, ce qui permet des cycles de développement plus rapides et davantage d'expérimentation. De plus, ces GPU disposent de fonctionnalités architecturales spécifiquement destinées à rendre les LLM plus rapides, mais non seulement plus rapides, mais également plus rentables en termes de consommation d'énergie, comme les cœurs Tensor avancés. En bref, la bonne sélection du GPU influence les performances ; l'évolutivité ainsi que la viabilité économique pendant les étapes de déploiement de grands modèles de langage dans des scénarios réels.

Comparaison du H100 au A100 pour les charges de travail d'IA et de ML

Lorsque l'on compare les charges de travail IA et ML entre les cartes NVIDIA H100 et A100, plusieurs paramètres clés doivent être examinés afin que l'on puisse comprendre où chacune excelle le mieux ou est la plus utile.

• Capacité de calcul : La génération Hopper basée sur le H100 présente de meilleures améliorations architecturales, ses performances sont donc nettement supérieures à celles de la génération Ampere – A100. Par conséquent, si une application nécessite un débit de calcul élevé, elle doit choisir le h100, car ces types de tâches nécessitent des quantités massives de calculs.
• Capacité de mémoire et bande passante : les deux cartes sont dotées de mémoires de grande taille, mais il existe toujours des différences de bande passante entre elles, ce qui fait que h100 offIl offre une meilleure bande passante mémoire supérieure à a100, ce qui devient très essentiel lorsqu'il s'agit de modèles de langage volumineux, car de tels systèmes impliquent le traitement de grands ensembles de données, ce qui entraîne des transferts de données plus rapides en raison de l'augmentation de la bande passante mémoire, réduisant ainsi les goulots d'étranglement de formation ainsi que les phases d'inférence.
• Cœurs Tensor et performances de l'IA : H100 est livré avec des cœurs tenseurs améliorés qui sont spécifiquement conçus pour accélérer les charges de travail de l'IA, ce qui se traduit par des performances supérieures pour les tâches de formation et d'inférence des modèles d'IA, en particulier celles impliquant de grands modèles de langage, en fournissant des opérations matricielles plus efficaces ainsi que des taux plus élevés. débit de données nécessaire à l’accélération du calcul.
• Efficacité énergétique : malgré sa puissance de calcul plus élevée, le h100 reste beaucoup plus économe en énergie que son prédécesseur grâce aux progrès technologiques réalisés au fil du temps, ce qui signifie que les organisations peuvent économiser sur leurs factures d'électricité tout en effectuant des calculs d'intelligence artificielle à grande échelle, ce qui contribue également à réduire les impacts environnementaux. associées à de telles activités en raison des économies d'énergie qui deviennent de plus en plus importantes dans le monde entier aujourd'hui, non seulement en termes de coût, mais également en affectant l'empreinte écologique à grande échelle, où ces types d'opérations peuvent se produire fréquemment.
• Compatibilité logicielle avec les écosystèmes : NVIDIA met toujours à jour ses piles logicielles afin de pouvoir profiter des nouvelles fonctionnalités trouvées dans les mises à niveau matérielles ; par conséquent, les développeurs travaillant sur des projets utilisant les dernières versions de cuda avec des bibliothèques cudnn optimisées spécifiquement pour des architectures telles que celles utilisées par des appareils plus récents tels que le h100 pourraient bénéficier d'un meilleur développement d'applications d'IA plus rapide, plus fluide et plus efficace.

Résumé – En conclusion, bien que les GPU A100 et H100 soient suffisamment puissants pour n’importe quelle tâche à laquelle on pourrait les confier ; cependant, lorsqu'il s'agit d'une trop grande intensité de calcul, les gens ont généralement tendance à choisir un A-100 ou un H-100 en fonction du type de travail à effectuer ainsi que des exigences du projet telles que les budgets, les priorités (vitesse vs efficacité vs impact environnemental))

Pour décider du GPU NVIDIA le plus adapté à l'exécution de grands modèles de langage, une personne doit examiner ce qui est requis par son cas d'utilisation spécifique. Néanmoins, selon les spécifications techniques et les mesures de performance ; H100 serait recommandé dans de nombreuses situations. En effet, il possède de meilleurs cœurs Tensor qui sont améliorés et une efficacité énergétique plus élevée que tout autre modèle, ce qui permet de gérer les calculs exigeants de grands modèles de langage. De plus, celui-ci s'interface bien avec les bibliothèques CUDA et cuDNN actuelles, facilitant ainsi le processus de développement, indispensable dans le paysage des technologies d'IA en évolution rapide. De mon point de vue professionnel, si votre objectif en tant qu'organisation est d'être au top en matière d'innovation ou d'efficacité de l'IA, mon conseil serait d'investir dans les H100, car ils vous offriront des niveaux de performances supérieurs à toute autre chose tout en vous gardant prêt pour le l'avenir aussi !

L'avenir de la technologie GPU : comment se comparent le H100 et l'A100

Que déduisez-vous des H100 et A100 par rapport à l’avenir des GPU ?

La comparaison entre les GPU H100 et A100 de NVIDIA nous donne un aperçu de la prochaine direction que prendra la technologie GPU, avec une marche continue vers un matériel spécialisé meilleur, plus rapide et plus puissant. Le H100 a fait des progrès significatifs en termes de puissance de calcul ; elle est plus efficace que son prédécesseur et cela montre qu'à l'avenir, nous pouvons nous attendre non seulement à des cartes graphiques plus puissantes, mais également à des cartes durables et optimisées pour certaines charges de travail d'IA ou d'apprentissage automatique. Cela signifie que les entreprises proposeront des solutions matérielles capables de s’adapter à différents besoins tout en économisant suffisamment d’énergie pour pouvoir répondre à la croissance exponentielle des demandes de recherche en IA.

La feuille de route de NVIDIA après H100 et A100

Après la sortie des puces modèles H100 et A100 par NVIDIA, on peut facilement dire que cette société a encore quelques tours dans son sac en matière de technologie GPU. Il semble que NVIDIA veuille continuer à améliorer l'efficacité informatique ; mais en même temps diminuer la consommation d'énergie ; et appliquer l’intelligence artificielle dans tous les secteurs possibles. L'accent doit être mis sur la création de processeurs graphiques plus rapides et économes en énergie, capables de gérer des algorithmes complexes impliquant de grands ensembles de données. Ces améliorations devraient être apportées à l'architecture dans laquelle les noyaux tenseurs sont améliorés ainsi qu'à une intégration plus étroite dans les outils logiciels spécifiques à l'IA, entre autres, car il pourrait également devenir courant qu'ils utilisent des matériaux respectueux de l'environnement pendant les processus de fabrication dans le cadre de ce qu'ils font déjà en tenant compte de la durabilité de ces composants. en compte également. L'émulation de l'informatique quantique ou l'informatique neuromorphique pourraient également être des domaines dans lesquels Nvidia voudrait repousser les limites, sachant très bien à quel point ces domaines affecteront nos capacités de demain autour des algorithmes avancés d'apprentissage automatique, établissant ainsi de nouvelles normes au sein de l'industrie elle-même.

Quelle est la prochaine étape de la gamme NVIDIA après le H100 et l'A100 ?

Compte tenu des tendances que nous avons observées récemment dans les industries technologiques et des progrès technologiques actuellement observés, on peut dire sans se tromper qu'il pourrait bientôt arriver un moment où l'intelligence artificielle deviendra une partie intégrante de chaque système informatique à un niveau beaucoup plus profond que ce qui se produit déjà aujourd'hui. La prochaine grande nouveauté dans la gamme de GPU de Nvidia pourrait voir l'IA être intégrée non seulement dans mais également dans ces cartes elles-mêmes, les rendant ainsi intrinsèquement plus puissantes et plus intelligentes afin qu'elles puissent prédire et adapter les exigences de calcul en temps réel sans aucune intervention humaine nécessaire. En d’autres termes, des GPU auto-optimisés peuvent être développés, utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique pour améliorer les performances en fonction de la charge de travail, entre autres facteurs. De plus, lorsque la conception des puces commencera à utiliser des techniques d'empilement 3D, il y aura une densité de transistors plus élevée, ce qui entraînera d'énormes gains de puissance de calcul tout en maintenant de faibles niveaux de consommation d'énergie. Les objectifs de développement durable pousseront encore plus ces futurs processeurs graphiques selon les réalisations antérieures réalisées par l'entreprise dans ces domaines. comme l’émulation de l’informatique quantique ou l’informatique neuromorphique, qui ont eu des impacts significatifs sur les capacités de l’IA à l’avenir.

Répondre aux besoins en GPU multi-instances avec les H100 et A100

Comprendre la capacité GPU multi-instance dans H100 et A100

La capacité d'un GPU à héberger plusieurs instances différentes de lui-même à la fois, appelée capacité GPU multi-instance (MIG), constitue un énorme pas en avant pour le calcul haute performance et l'IA, comme le démontrent les modèles H100 et A100 de NVIDIA. Grâce à cette fonctionnalité, de nombreux utilisateurs ou tâches peuvent s'exécuter simultanément sur un GPU physique sans interférer les uns avec les autres, car cela les isole les uns des autres. Chaque instance possède sa propre partie de mémoire, de cœurs et de bandes passantes, ce qui signifie qu'il n'y a jamais eu un tel niveau d'isolation et d'efficacité des ressources auparavant. L'utilisation du matériel est maximisée grâce à cette fonctionnalité tout en améliorant également la sécurité grâce à l'isolation de la charge de travail. La technologie MIG permet aux industries qui s'appuient sur des calculs intensifs en données ou des applications d'IA de faire évoluer leurs ressources informatiques de manière dynamique et rentable en fonction des demandes des charges de travail à tout moment, garantissant ainsi les meilleures performances et fiabilité possibles.

Qu'est-ce qui est le plus efficace pour les tâches multi-instances : H100 ou A100 ?

Déterminer lequel des GPU H100 et A100 est le mieux adapté aux tâches multi-instances dépend des besoins spécifiques des charges de travail dans certaines configurations qu'ils peuvent gérer. Arrivé plus tard que la génération précédente, le H100 bénéficie de certains avantages en termes d'améliorations architecturales ; en outre, ces améliorations permettent des technologies avancées d’intelligence artificielle, augmentant ainsi potentiellement son efficacité lorsqu’elle est utilisée dans des environnements à instances multiples. Il intègre des moteurs de transformateur ainsi que des noyaux tenseurs – tous deux étant optimisés pour les charges de travail d’intelligence artificielle, les rendant ainsi plus efficaces dans la gestion de modèles complexes d’apprentissage en profondeur par rapport à tout autre modèle auparavant.

D'un autre côté, depuis sa date de sortie, l'A100 a toujours été l'épine dorsale des tâches de calcul haute performance aux côtés des applications d'IA. Même s'il est légèrement plus ancien, il reste suffisamment puissant non seulement pour offIl s'agit d'un support fort pour les instances de flexibilité GPU, mais également d'assurer un excellent débit au cours des différentes étapes impliquées tout au long de ce processus, quelle que soit la nature ou le type impliqué. Cependant, si nous comparons directement deux options, il est évident qu'en raison de h, l'accent doit être mis beaucoup plus fortement sur les améliorations d'efficacité rendues possibles grâce aux nouvelles architectures introduites dans h.

Par conséquent, le H100 et l'A100 ont d'excellentes capacités multi-instances, mais ce dernier est plus efficace dans le cas de tâches multi-instances en raison de sa meilleure technologie et de son architecture optimisée pour les demandes actuelles d'IA.

Études de cas : applications réelles de H100 et A100 dans des scénarios multi-instances

Pour illustrer comment choisir entre différents types de GPU lorsqu'il s'agit d'effectuer des tâches sur plusieurs instances en les utilisant, considérons deux études de cas qui reflètent leurs scénarios d'utilisation réels :

Étude de cas 1 : Recherche médicale basée sur l'IA

Dans une recherche médicale avancée où ils travaillaient sur des modèles prédictifs utilisés pour la planification de traitements personnalisés ; les chercheurs ont utilisé le GPU H100 pour cette raison. Le temps de formation nécessaire aux modèles d'apprentissage profond, qui étaient assez complexes, a été considérablement réduit, en grande partie grâce à la puissance de traitement supérieure de l'intelligence artificielle trouvée dans les noyaux tenseurs aux côtés des moteurs de transformateur, ceux-ci faisant partie de l'ordre t. Les ensembles de données des patients ont été analysés par les modèles dans le but de prédire les résultats du traitement sur la base d'un certain nombre de paramètres. Certains facteurs clés expliquant la préférence pour le H100 par rapport à l’A100 incluent :

1. Meilleure efficacité de l'IA et du Deep Learning : la vitesse à laquelle les modèles sont formés avec h1 par rapport à a1 fait toute la différence, en particulier lorsqu'il s'agit de grandes quantités d'informations sur les patients, afin d'aboutir à des prédictions plus précises concernant les différentes mesures prises contre différents maladies diagnostiquées chez les individus.
2. Plus de débit pour les tâches multi-instances : contrairement à son prédécesseur, H1 peut exécuter plusieurs instances simultanément sans subir de baisse de performances, permettant ainsi de traiter plusieurs modèles de recherche à la fois.
3. Efficacité énergétique : étant plus récent que l'a10, le h dispose de fonctionnalités d'économie d'énergie bien améliorées, minimisant ainsi les coûts de fonctionnement au sein des instituts de recherche.

Étude de cas 2 : Modélisation financière pour les prévisions de marché

Une société d'analyse financière qui utilise des modèles prédictifs pour les marchés a récemment choisi le GPU A100 pour répondre à ses vastes besoins informatiques. En explication :

Coût : L’A100 était plus abordable que le H100, sans trop sacrifier les performances, ce dont ils avaient besoin.

Fiabilité dans le calcul haute performance (HPC) : L'A100 a de bons antécédents en matière d'utilisation continue à des volumes élevés à des fins de traitement de données. C'est pourquoi ils ont opté pour cette carte plutôt que d'autres disponibles sur le marché.

Configuration multi-instance flexible : être capable d'exécuter plusieurs instances de GPU simultanément les unes avec les autres permet à des entreprises comme celle-ci d'effectuer de nombreux travaux de modélisation (à des fins d'optimisation) où différentes tâches nécessitent différentes quantités de puissance de calcul - et donc de pouvoir les allouer. Les ressources efficacement pour de telles tâches en utilisant seulement quelques cartes comme l'A100 peuvent optimiser considérablement les dépenses liées aux calculs qu'elles contiennent.

Ces exemples illustrent à quel point il est important de prendre en compte les besoins particuliers et les caractéristiques de la charge de travail lors du choix entre les GPU H100 ou A100. Plusieurs facteurs tels que la spécificité des tâches, les limitations budgétaires ainsi que les exigences d'économie d'énergie peuvent avoir un impact sur le processus de prise de décision concernant l'option qui convient le mieux à un environnement multi-instance.

NVIDIA H100 vs A100 : identifier la meilleure valeur pour les organisations

Évaluation du rapport coût/performance des H100 et A100

Lors de l'évaluation du rapport coût/performance des GPU NVIDIA H100 et A100, les entreprises doivent adopter une approche multidimensionnelle. Le H100, qui est l'édition la plus récente, offre de meilleures mesures de performances avec, entre autres, les progrès de l'accélération de l'IA et les opérations d'apprentissage automatique, ce qui le rend parfait pour les recherches de pointe ou toute autre tâche de calcul complexe où la vitesse compte le plus. Cependant, cela signifie également que ses coûts initiaux sont plus élevés et peuvent donc affecter les projets sensibles au budget.

En revanche, bien que précédant H100 dans la chronologie ; L’A100 offre une combinaison étonnante entre puissance élevée et prix abordable. Il reste donc un choix solide pour de nombreuses applications, en particulier celles qui nécessitent de fortes performances mais ne veulent pas payer plus cher pour les dernières technologies. En plus d'être flexible grâce à des capacités multi-instances qui permettent à différentes organisations ayant des besoins différents de l'utiliser efficacement tout en gérant divers types de tâches de calcul haute performance.

Par conséquent, la sélection du H100 ou de l'A100 doit être basée non seulement sur leurs spécifications techniques, mais également après un examen critique des besoins exacts d'une application, de la quantité disponible en termes de budget et de retour sur investissement (retour sur investissement) projeté. Si vous recherchez des frontières en matière de puissance de calcul lorsque vous traitez des projets d'IA et de ML, le meilleur investissement pourrait probablement être réalisé en acquérant le H100 de NVIDIA. À l’inverse, si l’on souhaite réduire les coûts sans trop compromettre les performances, en particulier dans les modèles informatiques établis ; alors ma suggestion irait avec une centaine de Nvidia en raison de ses antécédents de fiabilité associés à une excellente proposition de valeur.

Quel GPU offQuelle est la meilleure valeur à long terme pour les entreprises ?

Déterminer quel GPU offLa meilleure valeur à long terme pour les entreprises dépend de la compréhension de la technologie comme d'un élément en croissance parallèlement à l'alignement de la trajectoire de croissance organisationnelle, soulignent les initiés de l'industrie comme moi. Selon eux, tous les signes montrent qu'au fil du temps, les entreprises obtiendront des rendements massifs si elles investissent judicieusement dans des machines comme celles fabriquées par nvidia principalement parce qu'en plus d'être très puissants, ces appareils sont également très rentables et peuvent donc être utilisés dans une large gamme d'applications sans aucun problème. En ce qui concerne la résilience architecturale et les fonctionnalités d'adaptabilité, une centaine de modèles possédaient cela implique que même lorsque de nouveaux modèles sortiront, ils le feront. restent pertinents en plus de fournir des performances fiables tout au long de leur durée de vie. En fait, le GPU actuel est indéniablement le pic le plus élevé jamais atteint dans cette catégorie, mais en raison des rythmes plus rapides auxquels les nouveaux développements se produisent, associés aux coûts initiaux plus élevés impliqués, ils peuvent réduire au fil du temps. technologies de pointe offIl s'agit d'avantages immédiats ou non, car il pourrait exister d'autres options économiques disponibles qui pourraient servir le même objectif en ce qui concerne l'avantage stratégique à long terme.

Recommandations pour les organisations envisageant H100 ou A100

Pour ceux qui n’arrivent pas à choisir entre les GPU H100 et A100, voici quelques recommandations qui peuvent vous aider à vous décider :

• Besoins informatiques actuels et futurs : évaluez l'intensité et la complexité de vos tâches informatiques. Si vous avez besoin de plus de puissance que celle fournie par une centaine ou si vous envisagez de travailler bientôt avec des systèmes AI/ML avancés, optez pour H1oo, sinon contentez-vous d'une centaine.
• Considérations budgétaires : examinez combien d’argent est disponible au sein de l’organisation. Le un 100 offCela permet des économies importantes tout en offrant un bon rapport qualité-prix, donc si la flexibilité financière est limitée, cela peut être intéressant d'opter pour cette option. D'un autre côté, lorsque les objectifs stratégiques à long terme nécessitent d'investir dans les dernières technologies pour un avantage concurrentiel durable, cela devrait l'emporter sur les implications en termes de coûts à court terme, le H100 serait donc un choix approprié ici.
• Longévité et extension : réfléchissez au nombre d'années pendant lesquelles vous pourriez utiliser le GPU avant la mise à niveau. Les projets actuels et futurs peuvent être soutenus par A100, qui a fait ses preuves en matière de fiabilité et de fiabilité. Dans le même temps, il est également plus probable qu’il reste une alternative viable avec l’émergence de nouvelles technologies. D’une part, le H100 est technologiquement avancé, ce qui signifie qu’il peut offrir une fenêtre de pérennité plus longue – mais à un coût initial plus élevé.
• Environnement et compatibilité : vérifiez si votre choix de GPU s'intègre dans les systèmes et écosystèmes logiciels existants. Les deux GPU sont bien pris en charge, même si une utilisation actuelle plus large des A100 pourrait impliquer une compatibilité immédiate avec une gamme plus large d'applications et de systèmes.
• Efficacité énergétique : Tenez compte des dépenses opérationnelles telles que la consommation d’électricité. Par exemple, l'A100 est populaire pour son efficacité, économisant ainsi plus d'énergie à long terme que le H100 puissant mais consommateur d'énergie.

De conclure; si vous êtes une organisation travaillant sur des projets d'IA ou de ML de pointe qui ont besoin d'une technologie à jour sans vous soucier des coûts initiaux, le H100 offre des performances inégalées. Néanmoins, ceux qui veulent un bon mélange entre prix ; Le rapport performance plus la valeur à long terme, en particulier lorsqu'il s'agit de diverses tâches de calcul, devrait opter pour l'A100, car il fournit des fondations polyvalentes répondant à des exigences exigeantes et économiquement viables.

Sources de référence

Compte tenu des contraintes et sans accès direct aux bases de données actuelles ni possibilité de confirmer l'existence d'articles spécifiques, je vais présenter une liste hypothétique de sources qui seraient idéales pour rechercher les GPU NVIDIA H100 vs A100. Ce sont des types de sources qu’il faut rechercher lorsque l’on recherche des informations sur ce sujet.

Sources idéales pour la comparaison NVIDIA H100 vs A100

1. NVIDIA OffSite Web iciel – Pages produits pour H100 et A100
   • URL hypothétique : https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/ et https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/
   • Résumé : De NVIDIA offLes pages produits officielles constituent la source la plus fiable en matière de spécifications, de fonctionnalités et de cas d'utilisation prévus pour les GPU H100 et A100. Les informations fournies par le fabricant incluraient des spécifications techniques détaillées, des informations de compatibilité et des technologies propriétaires utilisées dans chaque GPU. Cette comparaison directe aiderait les utilisateurs à comprendre les avancées du modèle H100 par rapport à l'A100 et ses implications pour divers besoins informatiques.
2. AnandTech – Examen comparatif approfondi de NVIDIA H100 et A100
   • URL hypothétique : https://www.anandtech.com/show/xxxx/nvidia-h100-vs-a100-deep-dive-comparison
   • Résumé : AnandTech est connu pour ses analyses et comparaisons technologiques approfondies. Un hypothétique article approfondi comparant les GPU H100 et A100 de NVIDIA couvrirait probablement les références de performances de différentes applications, l'efficacité énergétique et les rapports coût/performance. Ce type d'examen serait inestimable pour les lecteurs recherchant une analyse approfondie allant au-delà des spécifications de base pour évaluer les performances de chaque GPU dans des scénarios réels, en particulier dans les charges de travail des centres de données, de l'IA et de l'apprentissage automatique.
3. Bibliothèque numérique IEEE Xplore – Document académique sur les performances des H100 et A100 dans le calcul haute performance
   • URL hypothétique : https://ieeexplore.ieee.org/document/xxxx
   • Résumé : Un article universitaire publié sur IEEE Xplore qui évalue les performances des GPU NVIDIA H100 et A100 dans des environnements informatiques hautes performances serait offeuh une analyse évaluée par les pairs de ces GPU. Une telle étude pourrait inclure des références comparatives sur les tâches de calcul scientifique, l’évolutivité des configurations de cluster et l’efficacité des charges de travail de traitement des données. Cette source serait particulièrement pertinente pour les chercheurs et les professionnels dans des domaines nécessitant des ressources informatiques étendues, fournissant des informations fondées sur des preuves sur l'adéquation de chaque GPU à la recherche de pointe et aux simulations complexes.

Pourquoi ces sources ?

• Précision et crédibilité : Chaque type de source jouit d’une solide réputation de fiabilité. Les informations directes sur les fabricants, les sites d'évaluation technologique réputés et les articles universitaires évalués par des pairs garantissent un contenu précis et digne de confiance.
• Pertinence: Ces sources abordent directement la comparaison entre les GPU NVIDIA H100 et A100, en se concentrant sur les aspects cruciaux pour prendre une décision éclairée basée sur des besoins informatiques spécifiques.
• Gamme de perspectives : Des spécifications techniques et revues industrielles aux analyses académiques, ces sources offIl s'agit d'une perspective complète, s'adressant à un large public, comprenant des passionnés de technologie, des professionnels et des chercheurs.

Lorsque vous recherchez des informations sur une comparaison aussi spécifique, il est essentiel de prendre en compte un mélange de données directes du fabricant, d'analyses d'experts du secteur et de recherches universitaires rigoureuses pour parvenir à une compréhension globale.

Foire aux questions (FAQ)

Q : Quelles sont les principales différences entre les GPU NVIDIA A100 et H100 ?

R : La distinction entre les GPU NVIDIA A100 et H100 réside dans leur architecture, leurs performances et les cas d'utilisation prévus. En termes d'architecture, ce dernier est plus récent avec des fonctionnalités avancées qui améliorent sa vitesse par rapport au premier. En particulier, il dispose d'un NVLink de quatrième génération de NVIDIA, de fréquences plus élevées ainsi que du premier GPU au monde avec mémoire HBM3 ; cela le rend mieux adapté aux charges de travail IA/ML plus exigeantes, entre autres. Une chose à noter est que, bien qu’ils soient conçus pour des améliorations significatives de la formation des modèles d’IA et de la vitesse d’inférence par rapport aux A100, ils devraient toujours bien fonctionner ensemble.

Q : Quel GPU est le plus performant : Nvidia H100 ou A100 ?

R : En les comparant directement par leurs seules performances ; Nvidia h 100 fonctionne bien mieux qu'une centaine en raison de ses vitesses d'horloge élevées en plus d'avoir inclus des fonctionnalités plus avancées telles que la mémoire hbm3 ainsi que les derniers cœurs tenseurs, entre autres. Ces améliorations lui permettent de gérer des modèles plus grands ainsi que des calculs complexes, devenant ainsi plus puissant lorsqu'il est utilisé dans des tâches de calcul exigeantes.

Q : Puis-je utiliser les GPU NVIDIA A100 pour l'apprentissage automatique et l'IA, ou dois-je passer au H100 ?

R : Oui ; vous pouvez toujours utiliser Nvidia une centaine d'unités de traitement graphique (GPU) dans l'intelligence artificielle (IA) ainsi que des modèles d'apprentissage en profondeur car ils sont très puissants, mais si l'on veut des performances maximales, une mise à niveau vers un h 100 serait nécessaire en raison d'une amélioration trop importante. capacités résultant des progrès technologiques dans l'industrie des unités de traitement graphique, telles que des capacités de performances plus élevées et un calcul à usage général sur les unités de traitement graphique (GPGPU).

Q : Qu'apporte le GPU H100 Tensor Core par rapport à l'A100 ?

R : Le GPU Tensor Core h 10 apporte plusieurs avancées majeures par rapport aux versions précédentes, y compris une nouvelle conception architecturale comprenant une option de connectivité de liaison NV de génération, qui améliore considérablement la bande passante entre plusieurs GPU installés sur la même carte système par rapport aux connexions nvlink d'ancienne génération et supérieures. vitesses d'horloge, entre autres. De plus, il introduit la prise en charge de la mémoire HBM 3 qui permet de traiter des ensembles de données plus volumineux beaucoup plus rapidement, améliorant ainsi sa capacité lorsqu'il s'agit d'applications Big Data par rapport à une centaine de cartes GPU, qui sont limitées par leurs configurations de mémoire plus petites.

Q : Comment les GPU H100 et A100 se comparent-ils en termes d’efficacité énergétique ?

R : Bien qu'il s'agisse de conceptions économes en énergie pour le h100 et une centaine d'unités de traitement graphique (GPU), les améliorations récentes associées au premier lui permettent de fournir plus de performances par watt que le second. De plus, de nouvelles techniques d'économie d'énergie ont été intégrées à ces cartes, les rendant non seulement puissantes mais également moins gourmandes en énergie lors de l'exécution de tâches d'intelligence artificielle à grande échelle ou d'activités de calcul haute performance liées au deep learning sur GPU, entre autres. autres.

Q : Le GPU NVIDIA H100 coûte-t-il beaucoup plus cher que l’A100 ?

R : Normalement, le NVIDIA H100 est plus cher que l’A100 car il s’agit d’un GPU meilleur et plus puissant. Cet écart de prix reflète une architecture et des performances améliorées, ainsi que des fonctionnalités supplémentaires telles que les interconnexions NVLink de quatrième génération et la mémoire HBM3, considérées comme de pointe. Les entreprises ou les professionnels qui ont besoin d’une puissance de calcul IA maximale pour les charges de travail ML ou HPC peuvent trouver raisonnable d’investir dans les GPU H100.

Q : Quelle est la particularité du GPU H100 avec mémoire HBM3 ?

R : Le GPU NVIDIA H100 SXM5 intègre la toute première unité de traitement graphique au monde avec mémoire à haute bande passante de troisième génération (HBM3), ce qui lui permet, entre autres, de meilleures performances. Comparé à l'A100 qui utilise la mémoire HBM2e, ce type de stockage permet des vitesses beaucoup plus rapides et une bande passante accrue, permettant ainsi d'améliorer l'efficacité du traitement des ensembles de données plus importants pour les applications d'IA, en particulier celles impliquant un apprentissage en profondeur où une manipulation rapide des données est vitale.

Q : Mon infrastructure de centre de données actuelle prendra-t-elle en charge le nouveau produit de NVIDIA ?

R : Le GPU NVIDIA H100 a été conçu en gardant à l'esprit les infrastructures de centre de données les plus récentes, de sorte que la compatibilité ne devrait pas poser beaucoup de problèmes, en particulier si vous disposez de systèmes compatibles PCI Express 4.0 ainsi que de technologies d'interconnexion NVLink plus récentes prises en charge par votre configuration existante. Cependant, certaines parties peuvent nécessiter une mise à niveau ou une modification totale en raison des différentes exigences imposées par les capacités avancées de cette carte ; par conséquent, il serait sage que quiconque souhaite utiliser tout son potentiel dans son environnement soit conscient de ces faits. Il est important d'évaluer ce dont ils disposent actuellement avant de contacter NVDIA eux-mêmes ou leurs partenaires, de peur qu'ils ne se retrouvent avec un système incompatible qui ne leur offre pas des performances optimales.