ITequipment.ruсетевое и серверное оборудование · МоскваПерейти в каталог →

NVIDIA H100 vs A100

Два самых востребованных ускорителя для ИИ. H100 (Hopper) заметно быстрее для больших моделей, A100 (Ampere) дешевле и всё ещё актуален. Разберём отличия.

ПараметрNVIDIA A100NVIDIA H100
ПоколениеAmpereHopper
Память40 / 80 ГБ HBM2e80 ГБ HBM3
ФорматыSXM4, PCIeSXM5, PCIe
FP8 / Transformer EngineНетДа — кратно ускоряет LLM
Производительность на LLMБазаСущественно выше
NVLinkЕстьБыстрее
Когда братьБюджет, зрелые задачиОбучение современных LLM, максимум скорости

Вывод

H100 — стандарт для обучения больших языковых моделей: Transformer Engine и FP8 дают кратный прирост. A100 остаётся разумным выбором при ограниченном бюджете и для многих задач инференса и классического ML. Если всё упирается в память под инференс — смотрите ещё и на H200 (141 ГБ HBM3e).

Смотреть в наличии → Полный гайд по выбору →

Вопросы по теме

Насколько H100 быстрее A100?
Зависит от задачи, но на обучении LLM с FP8/Transformer Engine прирост многократный. На части классических нагрузок разница скромнее.
Стоит ли брать A100 сейчас?
Да, если бюджет ограничен — A100 80 ГБ всё ещё хорошо справляется с обучением и инференсом многих моделей.
А если всё упирается в память?
Тогда смотрите H200 (141 ГБ HBM3e) — тот же Hopper, но памяти почти вдвое больше, что важно для инференса крупных моделей.