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NVIDIA H100 vs. A100 fĂŒr AI-Computing

NVIDIA H100 vs A100
Lesezeit: 5 Minuten

Die Tech-Community ist nach wie vor fasziniert von dem anhaltenden Kampf zwischen den GPU-Titanen im High-Performance-Computing (HPC), wo Geschwindigkeit und Effizienz an erster Stelle stehen. An der Spitze dieses harten Wettbewerbs haben NVIDIAs Tensor Core GPUs die Landschaft revolutioniert, indem sie die Grenzen der Rechenleistung verschoben und neue Horizonte fĂŒr wissenschaftliche Forschung, kĂŒnstliche Intelligenz und datenintensive Anwendungen eröffnet haben.

In diesem Blog befassen wir uns mit dem spannenden KrÀftemessen zwischen zwei bekannten NVIDIA-GPUs, dem A100 und dem H100, und beleuchten ihre einzigartigen FÀhigkeiten sowie die Bedeutung ihres Vergleichs. Diese hochmodernen Grafikprozessoren haben die Möglichkeiten im HPC-Bereich neu definiert. Sie nutzen fortschrittliche Technologien, um eine noch nie dagewesene Leistung und Skalierbarkeit zu bieten.

Vergleichstabelle der technischen Daten zwischen NVIDIA A100 und H100

MerkmalNVIDIA A100NVIDIA H100
ArchitekturAmpereTrichter
CUDA Kerne6,91218,432
Tensor-Kerne432 (3. Generation)640 (4. Generation) mit Transformer Engine
Speicher40 GB / 80 GB HBM2e80 GB HBM3
Speicher-Bandbreite2,0 TB/s3,35 TB/s
FP32 Leistung~19,5 TFLOPS~51 TFLOPS
FP8 LeistungNicht unterstĂŒtztÜber 2.000 TFLOPS
NVLinkNVLink 3.0 (600 GB/s)NVLink 4.0 (900 GB/s)
Multi-Instanz-GPU (MIG)1st Gen MIG (bis zu 7 Instanzen)MIG der 2. Generation
PCIe-Leistungsaufnahme~250W~350W
SXM Stromverbrauch~400W~700W

NVIDIA A100 Technische Daten und Leistungsmerkmale

Der NVIDIA A100, der auf der Ampere-Architektur basiert, bietet bedeutende Fortschritte gegenĂŒber der vorherigen Volta-Generation. Ausgestattet mit 6.912 CUDA-Kernen, 432 Tensor-Cores der dritten Generation und 40 GB oder 80 GB HBM2e-Speicher mit hoher Bandbreite ist der A100 fĂŒr leistungsstarke KI-Workloads konzipiert. Sie bietet eine bis zu 20-mal schnellere Leistung im Vergleich zu frĂŒheren GPUs bei bestimmten Mixed-Precision-Aufgaben.

Benchmark-Ergebnisse unterstreichen seine StĂ€rke bei Deep-Learning-Anwendungen, einschließlich Bilderkennung, Verarbeitung natĂŒrlicher Sprache (NLP) und Spracherkennung.

Eine wichtige Innovation der Ampere-Architektur sind die Tensor-Cores der dritten Generation, die fĂŒr Matrixoperationen mit hohem Durchsatz in Formaten wie TF32 und FP16 optimiert sind. Der A100 fĂŒhrt auch die NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) Technologie ein, die es ermöglicht, eine einzelne GPU in bis zu sieben isolierte Instanzen zu partitionieren.

NVIDIA H100 Technische Daten und Funktionen

Der NVIDIA H100 Grafikprozessor, der auf der Hopper-Architektur basiert, bietet Spitzenleistung fĂŒr KI- und HPC-Workloads. Er verfĂŒgt ĂŒber 18.432 CUDA-Kerne, 640 Tensor-Cores der vierten Generation und 80 Streaming-Multiprozessoren (SMs). Der H100 bietet bis zu 51 Teraflops an FP32-Leistung und ĂŒber 2.000 Teraflops bei FP8-PrĂ€zision.

Sie integriert NVLink 4.0 fĂŒr bis zu 900 GB/s GPU-zu-GPU-Bandbreite und unterstĂŒtzt Workloads der nĂ€chsten Generation wie große Sprachmodelle und tiefe neuronale Netzwerke.

In Branchenbenchmarks wie MLPerf schneidet der H100 deutlich besser ab als der A100 und der V100.

Benchmark-Vergleich der Leistung (MLPerf oder Workload-basiert)

Arbeitsbelastung TypA100 LeistungH100 LeistungVerbesserung
BERT-Inferenz1×3.5-4×Bis zu 4×
GPT-3 Ausbildung1×2-3×2-3×
ResNet-50-Schulung1×2.2×2.2×
Wissenschaftliche Simulation (FP64)1×2×2×
Hinweis: Die Leistung variiert je nach StapelgrĂ¶ĂŸe, ModellkomplexitĂ€t und Framework-Optimierungen.

Architektonische Unterschiede zwischen A100 und H100

Der A100 verwendet HBM2e-Speicher (40/80 GB) mit einer Bandbreite von 2,0 TB/s. Der H100 steigt auf HBM3 (80 GB) und 3,35 TB/s Bandbreite auf. Der H100 enthÀlt Tensor-Cores der vierten Generation und FP8-PrÀzision, angetrieben von einer Transformer Engine.

Beide unterstĂŒtzen MIG, aber das MIG der 2. Generation des H100 bietet eine bessere Isolierung und Effizienz.

Vergleich der Leistungseffizienz

Die H100-GPU verbraucht mehr Strom als die A100 - bis zu 700 W im SXM-Formfaktor gegenĂŒber 400 W bei der A100. Diese höhere Leistungsaufnahme geht jedoch mit einer deutlich verbesserten Leistung einher, insbesondere bei Workloads, die fĂŒr FP8-PrĂ€zision und die Transformer Engine optimiert sind.

Beim Vergleich der Leistung pro Watt mit standardisierten Benchmarks wie MLPerf (z. B. ResNet-50-Training) liefert der H100 eine um etwa 60% höhere Effizienz als der A100. Das bedeutet, dass der H100 zwar mehr Energie verbraucht, aber auch mehr Arbeit pro verbrauchter Leistungseinheit leistet.

Was die KĂŒhlung betrifft, so erfordert der H100 aufgrund seiner höheren Leistungsdichte ein robusteres WĂ€rmemanagement, aber moderne Rechenzentren sind im Allgemeinen dafĂŒr gerĂŒstet. Die Effizienzgewinne rechtfertigen die zusĂ€tzlichen KĂŒhlungsanforderungen in leistungskritischen Umgebungen.

Beste Anwendungsszenarien (Tabellenansicht)

Anwendungsfall TypBeste WahlWarum
Allgemeines Deep Learning TrainingA100Starke Leistung, kosteneffizient
Training eines großen SprachmodellsH100FP8 + Transformer Engine, ausgezeichneter Durchsatz
Inferenz in EchtzeitH100Niedrige Latenz, schneller Speicherzugriff
Wissenschaftliche SimulationenH100Bessere FP64 und Bandbreite
Budgetbewusste AI-ProjekteA100Erschwinglicher, weithin verfĂŒgbar
Multi-Tenant-UmgebungenBeideH100 hat besseres MIG; A100 ist wirtschaftlicher

Vergleich von Preis und VerfĂŒgbarkeit A100 vs. H100

WĂ€hrend die H100 die A100 in Bezug auf die reine Rechenleistung deutlich ĂŒbertrifft, ist sie auch mit deutlich höheren Kosten verbunden - sowohl in Bezug auf den Wiederverkaufswert der Hardware als auch auf die stĂŒndlichen Cloud-Mietpreise. Um den Kompromiss zwischen Kosten und Leistung zu verdeutlichen, werden im folgenden visuellen Vergleich die A100 und die H100 in Bezug auf drei SchlĂŒsseldimensionen aufgeschlĂŒsselt: Wiederverkaufsmarktpreise, Cloud-Bereitstellungskosten und normalisierte KI-Leistung.

Abbildung: GeschĂ€tzter Wiederverkaufswert des NVIDIA A100 gegenĂŒber dem H100 im Jahr 2025. Der H100 erzielt aufgrund seiner neueren Architektur und Spitzenleistung einen deutlich höheren Wiederverkaufspreis von durchschnittlich etwa $30.000, wĂ€hrend der A100 in der Regel fĂŒr $9.000-$12.000 weiterverkauft wird.

Abbildung: StĂŒndliche Cloud-Mietpreise fĂŒr A100- und H100-GPUs bei den wichtigsten Anbietern. H100-Instanzen kosten deutlich mehr - oft um die $3,00/Stunde - im Vergleich zu den durchschnittlichen $1,40/Stunde der A100, was den verbesserten KI-Durchsatz der H100 und den neueren Infrastrukturbedarf widerspiegelt.

Abbildung: Normalisierte Leistung des NVIDIA A100 und H100 bei KI-Workloads. Der H100 liefert bis zu dreimal mehr Leistung als der A100, insbesondere bei transformatorbasierten Modellen und FP8-optimiertem Training, und ist damit ideal fĂŒr innovative KI in Unternehmen.

NVIDIA Roadmap und zukĂŒnftige Entwicklungen

Es wird erwartet, dass die zukĂŒnftigen NVIDIA-GPUs, die auf der kommenden Blackwell-Architektur (z. B. B100, B200) basieren, eine noch höhere Rechendichte und Speicherverbesserungen bieten werden.

NVIDIAs Software-Plattformen wie CUDA, TensorRT und AI Enterprise werden aktiv gewartet, um neue Workloads zu unterstĂŒtzen.

Software-Ökosystem und EntwicklerunterstĂŒtzung

Beide GPUs werden von CUDA, cuDNN, cuBLAS, TensorRT und gĂ€ngigen Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und JAX unterstĂŒtzt.

H100 profitiert von der erweiterten FP8-UnterstĂŒtzung und der Optimierung der Transformer Engine innerhalb dieser Ökosysteme. Entwickler können vorgefertigte Container auf NVIDIA NGC und robuste Dokumentation ĂŒber das NVIDIA Developer Program nutzen.

Zusammenfassung der Vor- und Nachteile

KategorieNVIDIA A100NVIDIA H100
ProfisKostengĂŒnstig, zuverlĂ€ssig, leistungsstark fĂŒr Standard-KI/HPCBeste Leistung, FP8, ĂŒberlegen fĂŒr LLMs und Echtzeit-Inferenz
NachteileFehlende neuere KI-Funktionen (z. B. FP8, Transformer Engine)Höhere Kosten, stromintensiv, erfordert möglicherweise eine AufrĂŒstung der Infrastruktur
Ideal fĂŒrBudgetbewusste Teams, traditionelles HPC, Cloud-SkalierungModernste KI-Workloads, generative KI, Unternehmensbereitstellungen

Die Wahl zwischen A100 und H100 fĂŒr KI-Workloads

Die Entscheidung zwischen dem A100 und dem H100 hĂ€ngt von Ihren Zielen, Ihrem Budget und Ihrem Anwendungsfall ab. Der A100 ist kosteneffizient und dennoch leistungsstark fĂŒr viele AI/HPC-Aufgaben. Der H100 ist ein zukunftssicheres Kraftpaket fĂŒr die anspruchsvollsten Workloads.

Wenn Sie auf einen neueren Grafikprozessor wie den H100 aufrĂŒsten, sollten Sie den Verkauf Ihrer alten Hardware an exIT Technologies in Betracht ziehen. Wir bieten sichere und effiziente Asset-Recovery-Services, mit denen Sie den Wert Ihrer ausgemusterten Infrastruktur wiederherstellen und verantwortungsvoll verwalten können.

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