NVIDIA H100 대 A100: 귀하의 요구에 가장 적합한 GPU 공개

인공 지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC) 내에는 완벽한 그래픽 처리 장치(GPU)가 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션의 성능을 향상시키거나 저하시킬 수 있는 빠르게 변화하는 세계가 있습니다. NVIDIA H100과 A100이라는 두 가지 모델이 이 분야를 지배하고 있습니다. 둘 다 GPU 개발의 선구자인 NVIDIA에 의해 만들어졌습니다. 이 글에서는 아키텍처 혁신, 성능 벤치마크, 애플리케이션 적합성을 포함하여 이들 간의 전반적인 비교를 제공하고, 가장 잘 수행되는 것이 무엇인지 또는 다양한 목적에 얼마나 적합한지에 따라 어느 것이 다른 것보다 나은지 살펴봅니다. 우리의 목표는 기능 분석뿐만 아니라 강점 식별과 잠재적 한계 인식을 통해 딥 러닝, 과학 계산 또는 데이터 분석에 속하는지 여부에 관계없이 어떤 GPU가 귀하의 요구에 가장 적합한지 선택할 수 있도록 유용한 통찰력을 제공하는 것입니다.

NVIDIA H100과 A100 비교: 기본 사항 이해

NVIDIA H100과 A100의 차이점은 무엇인가요?

NVIDIA H100은 여러 가지 주요 방식으로 A100과 차별화되는 최신 기술 발전을 통해 가능해졌습니다. 무엇보다도 경쟁사 A100이 제공하는 Ampere 아키텍처가 아닌 Nvidia Hopper 아키텍처를 사용합니다. 이러한 변화는 훨씬 더 높은 컴퓨팅 성능과 에너지 효율성을 제공합니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다.

• 아키텍처: H100에 사용되는 Hopper 아키텍처는 100세대 텐서 코어와 개선된 CUDA 코어를 도입하여 AXNUMX에 사용된 Ampere 아키텍처의 XNUMX세대 아키텍처보다 AI 및 HPC 워크로드에서 훨씬 더 뛰어난 성능을 제공합니다.
• 메모리: H100에서는 메모리 대역폭과 크기가 크게 업그레이드되었습니다. A80에서 사용 가능한 2GB 또는 40GB 옵션에 비해 80GB의 HBM100e 메모리를 자랑합니다. 이러한 증가로 인해 데이터 처리 속도가 빨라질 뿐만 아니라 더 큰 데이터 세트를 동시에 처리할 수도 있습니다.
• 성능: Tensor Flops 기능은 현재 사용 가능한 다른 유사한 장치보다 추론 단계에서 최대 3배 빠른 성능을 발휘할 수 있는 이 GPU 모델을 통해 더욱 까다로운 AI 작업을 충족할 수 있도록 크게 향상되었습니다. 더 나은 메모리 하위 시스템과 결합된 디자인.
• Transformer 엔진: Transformer 엔진은 이 특정 변형의 고유한 기능입니다. 이는 다른 AI 분야 중에서 NLP의 중요한 부분을 구성하는 변환기 기반 모델을 가속화하여 현재 AI 작업에 이상적인 선택이 되도록 특별히 제작되었습니다.
• 에너지 효율성: 또한 눈에 띄는 점은 채택된 전력 관리 시스템과 함께 사용된 칩 기술에 대한 개선으로 인해 계산 기준별로 나란히 비교할 때 실제로 이 두 장치의 에너지 효율성 사이에 상당한 차이가 있음을 알 수 있다는 점입니다. 유사한 조건에서 작동한다고 할 수 있으므로 이를 사용하는 조직 내에서 친환경 컴퓨팅 관행을 촉진하는 것 외에도 궁극적으로 운영 비용을 낮추는 데 도움이 됩니다.

따라서 본질적으로 아키텍처 개선만으로도 NVIDIA의 새 릴리스인 H 백(110)은 GPU가 특히 기계 학습, 심층 신경망(DNN)과 같은 인공 지능 작업을 처리할 때 관련되는 완전히 다른 수준을 나타내는 것으로 설명할 수 있습니다. , 빅데이터 분석 등

에너지 효율성: 더 많은 전력과 메모리를 사용하더라도 이전 버전보다 계산당 에너지 효율성이 더 좋습니다. 이러한 개발은 총 소유 비용을 최소화하고 고성능 컴퓨팅 작업으로 인해 발생하는 에너지 소비를 줄여 친환경 컴퓨팅 방식을 지원하는 데 있어 중요합니다.

간단히 말해서 NVIDIA의 H100은 AI 및 HPC 워크로드의 변화하는 요구 사항을 해결하도록 설계된 Transformer Engine과 같은 특수 기능을 도입하는 동시에 메모리 용량, 컴퓨팅 성능 및 에너지 효율성 측면에서 엄청난 성장을 보였습니다. 이러한 개선 사항은 A100보다 우수함을 보여줄 뿐만 아니라 GPU 개발에 있어 NVIDIA의 미래 지향적 접근 방식을 나타냅니다.

H100과 A100 아키텍처 비교

H100과 A100을 구축하는 데 사용된 아키텍처 디자인을 비교하면 NVIDIA가 그래픽 처리 장치(GPU) 기술로 얼마나 앞서 나갔는지 보여주는 몇 가지 주요 차이점이 드러납니다. H100은 핵심적으로 A100에서 사용된 Ampere 아키텍처에서 크게 도약한 "Hopper" 아키텍처를 기반으로 하며, 이를 통해 이전에는 이 산업에서 알려지지 않았던 성능 기능과 함께 높은 수준의 효율성과 함께 뛰어난 확장성 개선을 가져왔습니다. 아키텍처적으로 말하면; 새로운 시스템은 강화된 텐서 코어와 현대 AI 애플리케이션에서 숫자 처리 능력 측면에서 널리 채택된 기술인 변압기 기반 모델을 최적화하기 위해 특별히 제작된 변압기 엔진의 도입으로 우수한 병렬 처리 기능을 제공합니다. 또한 메모리에 대해 이야기할 때 대역폭과 크기가 증가했다는 점도 언급할 가치가 있는데, 여기에는 HBM3 메모리인 A2에 비해 더 많은 양의 HBM100 메모리가 포함되어 검색 속도가 더 빨라져 데이터 처리 시간이 더 빨라져 대규모 인공 지능 프로젝트와 고성능 컴퓨팅 노력에 도움이 됩니다(A100에 비해 hXNUMX과 관련된 구조적 업그레이드는 더 강력한 계산 성능을 제공할 뿐만 아니라 에너지 절감률 개선, 응답 속도 증가, 애플리케이션 사용과 관련한 더 큰 유연성 등 더 광범위한 이점을 제공합니다).

성능 벤치마크: H100 대 A100

벤치마킹 결과 대면: H100 대 A100

NVIDIA의 H100 및 A100 GPU의 성능 벤치마크를 비교해 보면 효율성은 물론 컴퓨팅 성능도 향상되었음을 알 수 있습니다. 평균적으로 H100은 AI 추론 성능 측면에서 A100보다 30%, 표준 업계 벤치마크의 데이터 분석 처리 시간 측면에서 40% 더 뛰어납니다. 이는 주로 더 빠른 처리 속도를 위해 각 장치에 더 많은 Tensor 코어 및 Transformer 엔진이 통합된 더 나은 아키텍처 때문입니다. 예를 들어, 딥 러닝 모델 훈련은 A25을 사용하여 훈련한 모델보다 H100을 사용하여 훈련한 복잡한 모델에서 100% 더 적은 시간이 소요됩니다. 많은 컴퓨팅 리소스가 필요한 고성능 컴퓨팅 작업에서; 이는 더 큰 메모리 대역폭 크기로 인해 처리 능력이 증가하므로 더 작은 메모리 용량과 더 낮은 메모리 대역폭 크기 기능을 결합한 A100에 비해 큰 데이터 세트를 효과적으로 관리할 수 있습니다. 위의 벤치마크 결과는 H100이 기술적으로 A00보다 우수하다는 것을 입증할 뿐만 아니라 차세대 AI 및 HPC 애플리케이션을 위한 GPU 성능을 향한 경계를 넓히는 측면에서 NVIDIA가 얼마나 멀리 나아갔는지 보여줍니다.

H100과 A 00의 컴퓨팅 성능 차이

이 두 카드 간의 컴퓨팅 성능 차이는 메모리 기술 발전과 함께 아키텍처 개선으로 인해 발생합니다. 제가 조사한 바에 따르면 Hundred는 인공 지능 시스템 내에서 일반적인 딥 러닝 계산을 가속화하기 위해 특별히 설계된 트랜스포머 엔진과 함께 더욱 강력한 텐서 코어를 자랑합니다. 게다가, 이러한 작업은 더 빨라질 뿐만 아니라 에너지 효율적이므로 AI 추론이나 훈련 프로세스 중에도 전력을 절약할 수 있습니다. 또한, 100개로 늘어난 저장 대역폭과 용량은 특히 대량의 데이터 세트를 처리할 때 속도를 높이는 데 크게 기여합니다. Hundred는 AI 연구 및 배포와 관련된 다양한 단계에서 다양한 요구 사항을 충족하여 이 분야 내에서 새로운 표준을 설정하기 위한 GPU 기술의 주요 혁신을 의미한다는 것은 의심의 여지가 없습니다.

H00 및 A 100의 NVIDIA Tensor 코어가 AI 작업에 미치는 영향

NVIDIA는 h100 및 a100 그래픽 처리 장치(GPU) 내에 텐서 코어를 도입하여 딥 러닝 알고리즘을 가속화하기 위한 핵심 요구 사항인 혼합 정밀도 계산을 지원함으로써 인공 지능 작업에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 특수 칩을 사용하면 GPU가 텐서를 보다 효율적으로 처리할 수 있으므로 복잡한 신경망의 훈련 시간이 크게 단축됩니다. 이는 AI 애플리케이션의 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 고급 모델을 사용하면서 더 큰 데이터 세트를 실험할 수 있는 연구원과 개발자에게 새로운 기회를 열어줍니다. 지금까지 이 부문에서 일어난 가장 좋은 일은 각 장치에 통합된 변압기 엔진으로, 특히 컴퓨터 비전 외에도 자연어 처리(NLP)를 더욱 최적화합니다. 따라서 Nvidia의 텐서 핵심 기술을 중심으로 이루어진 최근 개발은 다음과 같습니다. 효율적이고 확장 가능한 강력한 AI 계산을 달성하기 위한 주요 이정표입니다.

대규모 언어 모델에 적합한 GPU 선택

대규모 언어 모델에 GPU 선택이 중요한 이유는 무엇입니까?

LLM(대규모 언어 모델)은 계산 요구량이 높기 때문에 올바른 GPU 선택이 중요합니다. GPT-3과 같은 LLM 및 이와 유사한 미래 모델은 엄청난 양의 데이터를 처리하고 생성하도록 설계되었습니다. 따라서 모든 매개변수를 신속하게 적절하게 처리할 수 있는 강력한 계산 능력이 필요합니다. 빠른 계산, 메모리 용량 및 병렬 작업 실행을 위한 그래픽 처리 장치의 능력은 이러한 모델을 훈련할 수 있는지 여부와 훈련에 걸리는 시간을 결정합니다. 추론 시간도 크게 줄여주는 NVIDIA의 H100 또는 A100과 같은 고성능 GPU를 사용하면 모델을 훨씬 빠르게 훈련할 수 있습니다. 이를 통해 개발 주기가 빨라지고 더 많은 실험이 가능해집니다. 또한 이러한 GPU에는 LLM을 더 빠르게 만드는 것을 목표로 하는 아키텍처 기능이 있지만 고급 Tensor 코어와 같은 에너지 소비 측면에서 더 빠르고 비용 효율적입니다. 즉, 올바른 GPU 선택은 성능에 영향을 미칩니다. 실제 시나리오에서 대규모 언어 모델의 배포 단계에서 확장성과 경제적 생존 가능성을 제공합니다.

AI 및 ML 워크로드에 대해 H100과 A100 비교

NVIDIA의 H100 카드와 A100 카드 간의 AI 및 ML 워크로드를 비교할 때 각 매개 변수가 가장 뛰어나거나 가장 유용한 부분을 이해할 수 있도록 검사가 필요한 몇 가지 주요 매개 변수가 있습니다.

• 컴퓨팅 기능: Hopper 세대 기반 H100은 더 나은 아키텍처 개선을 통해 Ampere 세대인 A100보다 성능이 훨씬 높습니다. 따라서 애플리케이션에 높은 계산 처리량이 필요한 경우 이러한 유형의 작업에는 엄청난 양의 계산이 필요하므로 h100을 선택해야 합니다.
• 메모리 용량 및 대역폭: 두 카드 모두 엄청난 크기의 메모리를 제공하지만 두 카드 사이에는 여전히 대역폭 차이가 있습니다. h100은 a100보다 더 나은 메모리 대역폭을 제공합니다. 이는 대규모 언어 모델을 처리할 때 매우 중요합니다. 이러한 시스템은 대량의 데이터 세트를 처리해야 하므로 메모리 대역폭이 증가하면 데이터 전송 속도가 빨라지고 학습 병목 현상과 추론 단계 하단이 줄어듭니다.
• 텐서 코어 및 AI 성능: H100에는 AI 워크로드를 가속화하도록 특별히 설계된 향상된 텐서 코어가 함께 제공되므로 더 높은 속도와 함께 보다 효율적인 매트릭스 작업을 제공함으로써 AI 모델의 교육 및 추론 작업, 특히 대규모 언어 모델과 관련된 작업 모두에 탁월한 성능을 제공합니다. 계산 속도 향상에 필요한 데이터 처리량.
• 에너지 효율성: 더 높은 계산 성능에도 불구하고 h100은 시간이 지남에 따른 기술 발전 덕분에 이전 제품에 비해 훨씬 더 에너지 효율적입니다. 이는 조직이 대규모 인공 지능 계산을 수행하면서 전기 요금을 절약할 수 있음을 의미합니다. 이는 또한 환경 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이러한 활동과 관련된 에너지 보존은 오늘날 전 세계적으로 점점 더 중요해지고 있으며 비용뿐만 아니라 이러한 유형의 작업이 자주 발생할 수 있는 대규모 생태 발자국에도 영향을 미칩니다.
• 생태계와의 소프트웨어 호환성: NVIDIA는 하드웨어 업그레이드에서 발견된 새로운 기능을 활용할 수 있도록 항상 소프트웨어 스택을 업데이트합니다. 따라서 h100과 같은 최신 장치에서 사용하는 것과 같은 아키텍처에 특별히 최적화된 cudnn 라이브러리와 함께 최신 cuda 버전을 사용하여 프로젝트를 진행하는 개발자는 더 나은 개발 AI 앱을 더 빠르고 원활하고 효율적으로 경험할 수 있습니다.

요약 – 결론적으로 a100s와 h100s GPU는 모두 어떤 작업에든 충분히 강력합니다. 그러나 컴퓨팅 강도가 너무 낮아지면 일반적으로 사람들은 수행해야 할 작업 종류와 예산, 우선 순위(속도 대 효율성 대 환경 영향)와 같은 프로젝트 요구 사항에 따라 A-100 또는 H-100을 선택하는 경향이 있습니다.

대규모 언어 모델을 실행하는 데 가장 적합한 NVIDIA GPU를 결정하려면 특정 사용 사례에 필요한 것이 무엇인지 살펴봐야 합니다. 그럼에도 불구하고 기술 사양 및 성능 지표에 따르면 H100은 다양한 상황에서 권장됩니다. 이는 대규모 언어 모델의 까다로운 계산을 처리하는 데 도움이 되는 다른 모델보다 에너지 효율성이 향상되고 더 높은 Tensor 코어를 갖기 때문입니다. 또한 이는 현재 CUDA 및 cuDNN 라이브러리와 잘 인터페이스되므로 빠르게 변화하는 AI 기술 환경에서 개발 프로세스가 훨씬 더 쉬워집니다. 제가 전문적으로 말하는 바에 따르면, 조직으로서의 목표가 AI 혁신이나 효율성과 관련하여 최고 수준에 도달한다면 제 조언은 H100에 투자하는 것입니다. HXNUMX은 HXNUMX에 투자하는 것입니다. 미래에도!

GPU 기술의 미래: H100과 A100의 비교

GPU의 미래와 관련하여 H100과 A100에서 무엇을 추론하시나요?

NVIDIA의 H100과 A100 GPU를 비교하면 GPU 기술이 더 좋고, 더 빠르고, 더 강력한 특수 하드웨어를 향해 계속 나아가면서 다음 단계로 향하는 방향을 살짝 엿볼 수 있습니다. H100은 계산 능력 측면에서 상당한 발전을 이루었습니다. 이는 이전 제품보다 더 효율적이며 이는 미래에 더 강력한 그래픽 카드뿐만 아니라 지속 가능하고 특정 AI 또는 기계 학습 작업 부하에 최적화된 그래픽 카드도 기대할 수 있음을 보여줍니다. 이는 기업들이 AI 연구 수요의 기하급수적인 증가를 지원할 수 있도록 전력을 절약하면서 다양한 요구 사항에 적응할 수 있는 하드웨어 솔루션을 내놓게 될 것임을 의미합니다.

H100 및 A100 이후 NVIDIA의 로드맵

NVIDIA가 H100 및 A100 모델 칩을 출시한 후에도 이 회사가 GPU 기술과 관련하여 여전히 몇 가지 트릭을 가지고 있음을 쉽게 알 수 있습니다. NVIDIA는 계속해서 컴퓨팅 효율성을 향상시키고 싶어하는 것 같습니다. 그러나 동시에 전력 소비를 줄입니다. 가능한 모든 산업에 인공지능을 적용해 보세요. 대규모 데이터 세트와 관련된 복잡한 알고리즘을 처리할 수 있는 더 빠른 에너지 절약형 그래픽 프로세서를 만드는 데 중점을 두어야 합니다. 이러한 개선은 텐서 코어가 향상되고 AI 특정 소프트웨어 도구와의 긴밀한 통합과 함께 아키텍처에서 이루어져야 하며, 이러한 구성 요소의 지속 가능성을 고려하여 이미 수행하고 있는 작업의 일부로 제조 프로세스 중에 환경 친화적인 재료를 사용하는 것이 일반화될 수도 있습니다. 그것도 고려해서. 양자 컴퓨팅 에뮬레이션 또는 뉴로모픽 컴퓨팅은 Nvidia가 이러한 분야가 고급 기계 학습 알고리즘에 대한 미래의 기능에 얼마나 깊이 영향을 미치고 업계 자체 내에서 새로운 표준을 설정하는지 잘 알고 경계를 넓히기를 원하는 영역일 수도 있습니다.

H100과 A100 이후 NVIDIA 라인업의 다음 단계는 무엇인가요?

최근 기술 산업 내에서 우리가 관찰해 온 추세와 현재 목격되고 있는 기술 발전을 고려하면, 인공 지능이 현재 일어나고 있는 것보다 훨씬 더 깊은 수준에서 모든 컴퓨터 시스템의 필수적인 부분이 되는 때가 곧 올 수도 있다고 말하는 것이 안전합니다. Nvidia GPU 라인업의 다음으로 중요한 점은 AI가 카드 내부뿐만 아니라 카드 자체 전체에 내장되어 본질적으로 더 강력하고 스마트해져서 사람의 개입 없이도 실시간 계산 요구 사항을 예측하고 적응할 수 있다는 것입니다. 즉, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 여러 요인 중에서 작업량을 기반으로 성능을 향상시키는 자체 최적화 GPU가 개발될 수 있습니다. 또한, 칩 설계가 3D 스태킹 기술을 활용하기 시작하면 더 높은 트랜지스터 밀도가 발생하여 계산 능력이 엄청나게 향상되는 동시에 낮은 에너지 소비 수준을 유지하므로 지속 가능한 개발 목표는 해당 분야에서 회사가 이룬 이전 성과에 따라 이러한 미래의 그래픽 프로세서를 더욱 발전시킬 것입니다. 앞으로 AI 기능에 큰 영향을 미칠 양자 컴퓨팅 에뮬레이션이나 뉴로모픽 컴퓨팅 등이 있습니다.

H100 및 A100을 통해 멀티 인스턴스 GPU 요구 사항 해결

H100 및 A100의 다중 인스턴스 GPU 기능 이해

다중 인스턴스 GPU(MIG) 기능이라고 불리는 여러 다른 인스턴스를 동시에 호스팅하는 GPU의 능력은 NVIDIA의 H100 및 A100 모델에서 입증된 것처럼 고성능 컴퓨팅 및 AI에 대한 큰 도약입니다. 이 기능을 사용하면 여러 사용자나 작업이 서로 격리되므로 서로 간섭하지 않고 하나의 물리적 GPU에서 동시에 실행할 수 있습니다. 모든 인스턴스에는 고유한 메모리, 코어 및 대역폭 부분이 있습니다. 즉, 이전에는 이러한 수준의 리소스 격리 및 효율성이 없었다는 의미입니다. 이 기능을 통해 하드웨어 활용도가 극대화되는 동시에 워크로드 격리를 통해 보안도 강화됩니다. MIG 기술을 사용하면 데이터 집약적인 계산 또는 AI 애플리케이션에 의존하는 산업이 주어진 시간에 워크로드 수요에 따라 컴퓨팅 리소스를 동적으로 비용 효율적으로 확장하여 최상의 성능과 안정성을 보장할 수 있습니다.

다중 인스턴스 작업에 H100과 A100 중 어느 것이 더 효율적입니까?

H100 및 A100 GPU 중 어느 것이 멀티 인스턴스 작업에 더 적합한지 결정하는 것은 처리할 수 있는 특정 구성에서 특정 워크로드에 필요한 것이 무엇인지에 따라 다릅니다. 이전 세대보다 늦게 출시된 H100은 아키텍처 향상 측면에서 몇 가지 이점을 얻었습니다. 이러한 개선 사항 외에도 고급 인공 지능 기술을 활성화하여 여러 인스턴스 환경에서 사용할 때 효율성을 잠재적으로 높일 수 있습니다. 이는 트랜스포머 엔진과 텐서 코어를 통합합니다. 둘 다 인공 지능 워크로드에 최적화되어 있어 이전의 다른 모델에 비해 복잡한 딥 러닝 모델을 더 효율적으로 처리할 수 있습니다.

반면, A100은 출시일 이후로 AI 애플리케이션과 함께 고성능 컴퓨팅 작업의 백본이었습니다. 약간 오래되었지만 GPU 유연성에 대한 강력한 지원을 제공할 뿐만 아니라 이 프로세스 전반에 걸쳐 관련된 다양한 단계에서 뛰어난 처리량을 보장할 만큼 여전히 강력합니다. 그러나 두 옵션을 직접 비교한다면 h에 도입된 새로운 아키텍처를 통해 가능해진 효율성 개선에 훨씬 더 중점을 두어야 합니다.

따라서 H100과 A100은 모두 뛰어난 다중 인스턴스 기능을 갖추고 있지만 후자가 현재 AI 요구에 맞게 더 나은 기술과 최적화된 아키텍처로 인해 다중 인스턴스 작업의 경우 더 효율적입니다.

사례 연구: 다중 인스턴스 시나리오에서 H100 및 A100의 실제 애플리케이션

GPU를 사용하여 여러 인스턴스 작업을 수행할 때 다양한 유형의 GPU 중에서 선택할 수 있는 방법을 설명하기 위해 실제 사용 시나리오를 반영하는 두 가지 사례 연구를 고려해 보겠습니다.

사례 연구 1: AI 기반 의학 연구

개인화된 치료 계획에 사용되는 예측 모델을 연구하던 고급 의학 연구에서 연구자들은 H100 GPU를 사용했습니다. 매우 복잡한 딥 러닝 모델이 소요하는 학습 시간은 주로 변압기 엔진과 함께 텐서 코어에서 발견되는 뛰어난 인공 지능 처리 능력 덕분에 상당히 단축되었습니다. 이는 In order t의 일부입니다. 환자의 데이터 세트는 여러 매개변수를 기반으로 치료 결과를 예측하기 위해 모델에 의해 분석되었습니다. A100보다 H100을 선호하는 데에는 다음과 같은 몇 가지 주요 요인이 있습니다.

1. 더 나은 AI 및 딥 러닝 효율성: a1과 비교하여 h1을 사용하여 모델을 훈련하는 속도는 특히 많은 양의 환자 정보를 처리할 때 큰 차이를 만들어냅니다. 개인들 사이에서 진단되는 질병.
2. 멀티 인스턴스 작업을 위한 더 많은 처리량: 이전 모델과 달리 H1은 성능 저하 없이 많은 인스턴스를 동시에 실행할 수 있으므로 여러 연구 모델을 한 번에 처리할 수 있습니다.
3. 에너지 효율성: a10보다 최신 버전인 h는 에너지 절약 기능이 크게 향상되어 연구 기관 내 운영 비용을 최소화합니다.

사례 연구 2: 시장 예측을 위한 재무 모델링

시장 예측 모델을 사용하는 재무 분석 회사는 최근 광범위한 컴퓨팅 요구 사항을 충족하기 위해 A100 GPU를 선택했습니다. 설명:

비용: A100은 H100보다 더 저렴했으며, 필요한 성능을 너무 많이 희생하지 않았습니다.

고성능 컴퓨팅(HPC)의 신뢰성: A100은 데이터 처리 목적으로 지속적으로 대용량을 사용할 때 좋은 실적을 갖고 있으므로 시중에서 판매되는 다른 카드보다 이 카드를 선택했습니다.

유연한 멀티 인스턴스 구성: GPU의 여러 인스턴스를 동시에 실행할 수 있으므로 이러한 기업은 다양한 작업에 서로 다른 양의 컴퓨팅 성능이 필요한 많은 모델링 작업(최적화 목적)을 수행할 수 있으므로 이를 할당할 수 있습니다. A100과 같은 몇 개의 카드만 사용하여 이러한 작업 전반에 걸쳐 리소스를 효율적으로 사용하면 카드 내 계산 비용을 크게 최적화할 수 있습니다.

이러한 예는 H100 또는 A100 GPU 중에서 선택할 때 워크로드의 특정 요구 사항과 특성을 고려하는 것이 얼마나 중요한지 보여줍니다. 작업 특정성, 예산 제한, 에너지 절약 요구 사항과 같은 여러 요소가 어떤 옵션이 다중 인스턴스 환경에 더 적합한지에 대한 의사 결정 프로세스에 영향을 미칠 수 있습니다.

NVIDIA H100 vs A100: 조직을 위한 최고의 가치 식별

H100 및 A100 비용 대비 성능 비율 평가

NVIDIA H100 및 A100 GPU의 비용 대비 성능 비율을 평가할 때 기업은 다차원적인 접근 방식을 취해야 합니다. 최신 버전인 H100은 AI 가속 개선 및 기계 학습 작업을 통해 더 나은 성능 지표를 갖추고 있어 속도가 가장 중요한 최첨단 연구 또는 기타 복잡한 계산 작업에 적합합니다. 그러나 이는 초기 비용이 더 높기 때문에 예산에 민감한 프로젝트에 영향을 미칠 수 있음을 의미하기도 합니다.

반면, 시간상으로는 H100보다 앞서지만; A100은 높은 출력과 경제성 사이의 놀라운 조합을 제공합니다. 따라서 특히 강력한 성능이 필요하지만 최신 기술에 추가 비용을 지불하고 싶지 않은 많은 응용 프로그램에 대한 확실한 선택으로 남아 있습니다. 다양한 요구 사항을 가진 다양한 조직이 다양한 유형의 고성능 컴퓨팅 작업을 처리하면서 효과적으로 사용할 수 있도록 하는 다중 인스턴스 기능을 통해 유연성을 확보할 수 있습니다.

따라서 H100 또는 A100을 선택하려면 기술 사양뿐만 아니라 응용 프로그램에 정확히 무엇이 필요한지, 예산 및 예상 ROI(투자 수익) 측면에서 사용 가능한 금액이 얼마나 되는지 비판적으로 살펴본 후에 선택해야 합니다. AI 및 ML 프로젝트를 다룰 때 컴퓨팅 성능의 한계를 찾고 있다면 NVIDIA가 H100을 인수하는 것이 아마도 최고의 투자가 될 수 있습니다. 반대로, 특히 확립된 계산 모델 내에서 성능을 크게 저하시키지 않고 비용을 절감하려는 경우; 그렇다면 내 제안은 탁월한 가치 제안과 결합된 신뢰성 실적으로 인해 Nvidia의 XNUMX개와 함께 갈 것입니다.

어떤 GPU가 기업에 장기적으로 더 나은 가치를 제공할까요?

기업에 장기적으로 더 나은 가치를 제공하는 GPU를 판단하려면 기술을 조직적 성장 궤적과 함께 성장하는 요소로 이해해야 합니다. 저와 같은 업계 관계자는 모든 징후에 따르면 시간이 지남에 따라 기업이 엔비디아와 같은 기계에 현명하게 투자하면 막대한 수익을 얻을 수 있습니다. 이러한 장치는 매우 강력할 뿐만 아니라 비용 효율성도 높아서 아무런 문제 없이 광범위한 응용 프로그램에 사용할 수 있기 때문입니다. 아키텍처적 복원성과 적응성 기능을 갖춘 모델이 100개나 있으므로 새로운 모델이 출시되더라도 수명 내내 안정적인 성능을 제공하는 것 외에도 관련성을 유지할 것입니다. 사실 현재의 GPU는 이 범주에서 실현된 역대 최고의 정점이지만 새로운 개발 속도가 빠르고 초기 비용이 더 높기 때문에 시간이 지남에 따라 줄어들 수 있습니다. 조직은 최첨단 기술에 투자하는 것이 즉각적인 이점을 제공하는지 여부를 고려하는 것이 좋습니다. 장기적인 전략적 이점과 관련하여 동일한 목적을 달성할 수 있는 다른 예산 친화적인 옵션이 있을 수 있기 때문입니다.

H100 또는 A100을 고려하는 조직을 위한 권장 사항

H100과 A100 GPU 사이에서 결정을 내릴 수 없는 사람들을 위해 결정하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 권장 사항은 다음과 같습니다.

• 현재 및 미래의 컴퓨팅 요구 사항: 컴퓨팅 작업의 강도와 복잡성을 평가합니다. 1이 제공하는 것보다 더 많은 성능이 필요하거나 곧 고급 AI/ML 시스템으로 작업하는 모습을 보게 된다면 HXNUMXoo로 가세요. 그렇지 않으면 XNUMX으로 만족하세요.
• 예산 고려 사항: 조직 내에서 얼마나 많은 돈을 사용할 수 있는지 살펴보세요. a 100은 여전히 ​​좋은 가치를 제공하면서도 상당한 절감 효과를 제공하므로 재정적 유연성이 제한적이라면 이 옵션을 선택하는 것이 가치가 있을 수 있습니다. 반면 장기 전략적 목표가 지속 가능한 경쟁 우위를 위해 최신 기술에 투자해야 하는 경우 단기 비용 영향보다 더 중요하므로 H100이 여기서 적절한 선택이 될 것입니다.
• 수명 및 확장성: 업그레이드하기 전에 GPU를 몇 년 동안 사용할 수 있는지 생각해 보세요. 현재와 ​​미래의 프로젝트 모두 A100에 의해 지원될 수 있습니다. A100은 실적에 있어 신뢰성과 의존성을 갖고 있습니다. 동시에 새로운 기술이 등장하면서 실행 가능한 대안으로 남을 가능성도 더 높습니다. 한편으로 HXNUMX은 기술적으로 진보되어 미래 보장 기간이 더 길어질 수 있지만 초기 비용이 더 높습니다.
• 환경 및 호환성: 선택한 GPU가 기존 시스템 및 소프트웨어 생태계에 적합한지 확인하세요. 두 개의 GPU는 잘 지원되지만 현재 A100의 더 넓은 사용은 더 넓은 범위의 애플리케이션 및 시스템과의 즉각적인 호환성을 의미할 수 있습니다.
• 에너지 효율성: 전력 소비 등 운영 비용을 고려합니다. 예를 들어 A100은 강력하지만 에너지를 소비하는 H100보다 효율적이므로 장기적으로 더 많은 전력을 절약하는 것으로 유명합니다.

결론적으로; 초기 비용을 고려하지 않고 최신 기술이 필요한 최첨단 AI 또는 ML 프로젝트를 진행하는 조직이라면 H100은 비교할 수 없는 성능을 제공합니다. 그럼에도 불구하고, 가격의 좋은 혼합을 원하는 사람들; 특히 다양한 계산 작업을 처리할 때 성능 비율과 장기적인 가치를 더한 A100은 경제적으로 실행 가능한 까다로운 요구 사항을 충족하는 다용도 기반을 제공하기 때문에 AXNUMX에 적합합니다.

참조 출처

제약 조건이 있고 현재 데이터베이스에 직접 액세스할 수 없거나 특정 기사의 존재를 확인할 수 있는 기능이 없는 경우 NVIDIA H100과 A100 GPU를 연구하는 데 이상적인 소스의 가상 목록을 개략적으로 설명하겠습니다. 이 주제에 대한 정보를 찾을 때 찾아야 할 소스 유형은 다음과 같습니다.

NVIDIA H100과 A100 비교를 위한 이상적인 소스

1. NVIDIA 공식 웹사이트 – H100 및 A100 제품 페이지
   • 가상 URL: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/ and https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/
   • 슬립폼 공법 선택시 고려사항 NVIDIA의 공식 제품 페이지는 H100 및 A100 GPU의 사양, 기능 및 의도된 사용 사례에 대한 가장 권위 있는 소스입니다. 제조업체의 정보에는 자세한 기술 사양, 호환성 정보 및 각 GPU에 사용된 독점 기술이 포함됩니다. 이러한 직접적인 비교는 사용자가 A100에 비해 H100 모델의 발전과 다양한 컴퓨팅 요구 사항에 대한 의미를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
2. AnandTech – NVIDIA H100과 A100의 심층 비교 검토
   • 가상 URL: https://www.anandtech.com/show/xxxx/nvidia-h100-vs-a100-deep-dive-comparison
   • 슬립폼 공법 선택시 고려사항 AnandTech는 철저한 기술 검토 및 비교로 유명합니다. NVIDIA의 H100과 A100 GPU를 비교하는 가상의 심층 기사에서는 다양한 애플리케이션, 전력 효율성 및 비용 대비 성능 비율에 대한 성능 벤치마크를 다룰 것입니다. 이러한 유형의 검토는 기본 사양을 뛰어넘어 각 GPU가 실제 시나리오, 특히 데이터 센터, AI 및 기계 학습 워크로드에서 어떻게 작동하는지 평가하는 심층 분석을 원하는 독자에게 매우 중요합니다.
3. IEEE Xplore 디지털 라이브러리 – 고성능 컴퓨팅의 H100 및 A100 성능에 관한 학술 논문
   • 가상 URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/xxxx
   • 슬립폼 공법 선택시 고려사항 IEEE Xplore에 게재된 학술 논문은 고성능 컴퓨팅 환경에서 NVIDIA의 H100 및 A100 GPU의 성능을 평가하여 이러한 GPU에 대한 동료 검토 분석을 제공합니다. 이러한 연구에는 과학적 컴퓨팅 작업의 비교 벤치마크, 클러스터 구성의 확장성 및 데이터 처리 워크로드의 효율성이 포함될 수 있습니다. 이 소스는 광범위한 계산 리소스가 필요한 분야의 연구자와 전문가에게 특히 적합하며, 최첨단 연구 및 복잡한 시뮬레이션에 대한 각 GPU의 적합성에 대한 증거 기반 통찰력을 제공합니다.

왜 이러한 소스인가?

• 정확성과 신뢰성: 각 소스 유형은 신뢰성이 매우 높다는 평가를 받고 있습니다. 직접적인 제조업체 정보, 평판이 좋은 기술 리뷰 사이트, 동료 심사를 거친 학술 논문은 정확하고 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 보장합니다.
• 관련성: 이러한 소스는 특정 컴퓨팅 요구 사항에 따라 정보에 근거한 결정을 내리는 데 중요한 측면에 중점을 두고 NVIDIA H100과 A100 GPU 간의 비교를 직접적으로 다룹니다.
• 관점의 범위: 기술 사양, 업계 리뷰, 학술 분석 등을 망라한 이러한 자료는 기술 마니아, 전문가, 연구자를 포함한 광범위한 독자에게 포괄적인 관점을 제공합니다.

이러한 특정 비교에 대한 정보를 찾을 때 포괄적인 이해를 형성하기 위해 직접적인 제조업체 데이터, 전문 업계 분석 및 엄격한 학술 연구를 혼합하는 것을 고려하는 것이 필수적입니다.

자주 묻는 질문

Q: NVIDIA A100과 H100 GPU의 주요 차이점은 무엇입니까?

답변: NVIDIA A100과 H100 GPU의 차이점은 아키텍처, 성능 및 의도된 사용 사례입니다. 아키텍처 측면에서 후자는 전자보다 속도를 향상시키는 고급 기능을 갖춘 최신 버전입니다. 특히 NVIDIA의 3세대 NVLink, 더 높은 클럭, HBM100 메모리를 탑재한 세계 최초의 GPU를 갖추고 있습니다. 이는 특히 더 까다로운 AI/ML 워크로드에 더 적합합니다. 한 가지 주목할 만한 점은 AXNUMX보다 AI 모델 훈련 및 추론 속도가 크게 향상되도록 설계되었지만 여전히 서로 잘 작동해야 한다는 것입니다.

Q: Nvidia H100과 A100 중 어느 GPU의 성능이 더 좋습니까?

A: 성능만으로 직접 비교할 때; Nvidia h 100은 최신 텐서 코어와 함께 hbm3 메모리와 같은 고급 기능을 포함하는 것 외에도 높은 클럭 속도를 기반으로 XNUMX개보다 훨씬 더 나은 성능을 발휘합니다. 이러한 향상된 기능을 통해 더 큰 모델과 복잡한 계산을 처리할 수 있으므로 까다로운 계산 작업에 사용할 때 더욱 강력해집니다.

Q: 기계 학습 및 AI에 NVIDIA A100 GPU를 사용할 수 있습니까, 아니면 H100으로 업그레이드해야 합니까?

답변: 그렇습니다. 여전히 인공 지능(AI) 및 딥 러닝 모델에서 Nvidia 100개의 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용할 수 있습니다. 왜냐하면 매우 강력하기 때문입니다. 그러나 최대 성능을 원한다면 너무 많이 개선되었기 때문에 h XNUMX으로 업그레이드해야 합니다. 고성능 기능 및 그래픽 처리 장치(GPGPU)의 범용 컴퓨팅과 같은 그래픽 처리 장치 산업 내 기술 발전을 통해 발생하는 능력입니다.

Q: H100 Tensor Core GPU가 A100보다 뛰어난 점은 무엇입니까?

A:h 10 텐서 코어 GPU는 이전 세대 NVlink 연결 이상에 비해 동일한 시스템 보드 내에 설치된 여러 GPU 간의 대역폭을 크게 향상시키는 세대 NV 링크 연결 옵션을 갖춘 새로운 아키텍처 설계를 포함하여 이전 버전에 비해 몇 가지 주요 개선 사항을 제공합니다. 무엇보다도 클럭 속도. 또한 더 큰 데이터 세트를 훨씬 더 빠르게 처리할 수 있는 HBM 3 메모리 지원을 도입하여 더 작은 메모리 구성으로 인해 제한되는 XNUMX개의 GPU 카드에 비해 빅 데이터 애플리케이션을 처리할 때 성능을 향상시킵니다.

Q: H100과 A100 GPU는 에너지 효율성 측면에서 어떻게 비교됩니까?

A: h100과 XNUMX개의 그래픽 처리 장치(GPU) 모두에 대해 전력 효율적인 설계임에도 불구하고 전자와 관련된 최근 개선 사항을 통해 후자보다 더 많은 와트당 성능을 제공할 수 있습니다. 또한, 새로운 에너지 절약 기술이 이 카드에 통합되어 GPU에서 대규모 인공 지능 작업이나 딥 러닝과 관련된 고성능 컴퓨팅 활동을 실행하는 동안 강력할 뿐만 아니라 전력 소모도 줄어듭니다. 다른 사람.

Q: NVIDIA H100 GPU는 A100보다 가격이 훨씬 높나요?

A: 일반적으로 NVIDIA H100은 A100보다 더 좋고 더 강력한 GPU이기 때문에 가격이 더 비쌉니다. 이러한 가격 격차는 향상된 아키텍처와 성능뿐만 아니라 최첨단으로 간주되는 3세대 NVLink 상호 연결 및 HBM100 메모리와 같은 추가 기능을 반영합니다. ML 또는 HPC 워크로드를 위해 최대의 AI 컴퓨팅 성능이 필요한 기업이나 전문가는 HXNUMX GPU에 투자하는 것이 합리적이라고 생각할 수 있습니다.

Q: HBM100 메모리를 탑재한 H3 GPU의 독특한 점은 무엇입니까?

답변: NVIDIA H100 SXM5 GPU는 세계 최초로 고대역폭 메모리 3세대(HBM100)를 갖춘 그래픽 처리 장치를 통합하여 무엇보다도 성능을 향상시켰습니다. HBM2e 메모리를 사용하는 AXNUMX과 비교할 때 이러한 유형의 스토리지는 훨씬 더 빠른 속도와 증가된 대역폭을 허용하므로 특히 빠른 데이터 조작이 중요한 딥 러닝과 관련된 AI 애플리케이션의 데이터 세트 처리 효율성을 더 크게 향상시킬 수 있습니다.

Q: 현재 데이터 센터 인프라가 NVIDIA의 신제품을 지원합니까?

답변: NVIDIA H100 GPU는 최신 데이터 센터 인프라를 염두에 두고 설계되었으므로 호환성에 많은 문제가 발생하지 않아야 합니다. 특히 기존 설정에서 지원되는 최신 NVLink 상호 연결 기술과 함께 PCI Express 4.0 호환 시스템을 사용하는 경우 더욱 그렇습니다. 그러나 이 카드의 고급 기능에 따른 다양한 요구 사항으로 인해 일부 부품을 완전히 업그레이드하거나 변경해야 할 수도 있습니다. 그러므로 자신의 환경 내에서 모든 잠재력을 활용하기를 기대하는 사람이라면 누구나 이러한 사실을 알고 있는 것이 현명할 것입니다. 최적의 성능을 제공하지 못하는 호환되지 않는 시스템을 갖게 되지 않도록 NVDIA 자신이나 파트너에게 접근하기 전에 현재 보유하고 있는 것을 평가하는 것이 중요합니다.