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NVIDIA H100 frente a A100 para cálculo de IA

NVIDIA H100 vs A100
Tiempo de lectura: 5 minutos

La comunidad tecnológica sigue cautivada por la actual batalla entre titanes de la GPU en la alta computación (HPC), donde la velocidad y la eficiencia son primordiales. En la vanguardia de esta feroz competición, las GPU Tensor Core de NVIDIA han revolucionado el panorama, ampliando los límites de la capacidad de cálculo y abriendo nuevos horizontes para la investigación científica, la inteligencia artificial y las aplicaciones de gran volumen de datos.

En este blog, nos adentramos en el apasionante enfrentamiento entre dos destacadas GPU NVIDIA, la A100 y la H100, arrojando luz sobre sus capacidades únicas y explorando la importancia de su comparación. Estas GPU de última generación han redefinido las posibilidades de la alta computación, aprovechando tecnologías avanzadas para proporcionar un rendimiento y una escalabilidad sin precedentes.

Tabla comparativa de especificaciones técnicas de NVIDIA A100 vs H100

CaracterísticaNVIDIA A100NVIDIA H100
ArquitecturaAmperiosTolva
Núcleos CUDA6,91218,432
Núcleos tensores432 (3ª generación)640 (4ª generación) con Transformer Engine
Memoria40 GB / 80 GB HBM2e80 GB HBM3
Ancho de banda de memoria2,0 TB/s3,35 TB/s
Rendimiento de FP32~19,5 TFLOPS~51 TFLOPS
Rendimiento FP8No se admiteMás de 2.000 TFLOPS
NVLinkNVLink 3.0 (600 GB/s)NVLink 4.0 (900 GB/s)
GPU multiinstancia (MIG)MIG de 1ª generación (hasta 7 instancias)MIG de 2ª generación
Consumo de energía PCIe~250W~350W
Consumo de energía SXM~400W~700W

Especificaciones y funciones de NVIDIA A100

La NVIDIA A100, basada en la arquitectura Ampere, ofrece importantes avances con respecto a la anterior generación Volta. Equipada con 6.912 núcleos CUDA, 432 Tensor Cores de tercera generación y 40 GB u 80 GB de memoria HBM2e de alto ancho de banda, la A100 está diseñada para cargas de trabajo de IA de alto rendimiento. Ofrece hasta 20 veces más rendimiento que las GPU anteriores en tareas específicas de precisión mixta.

Los resultados de pruebas comparativas ponen de relieve su fortaleza en aplicaciones de aprendizaje profundo, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el reconocimiento del habla.

Una innovación clave de la arquitectura Ampere es su tercera generación de Tensor Cores, optimizados para operaciones matriciales de alto rendimiento utilizando formatos como TF32 y FP16. La A100 también introduce la tecnología NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG), que permite particionar una única GPU en hasta siete instancias aisladas.

Especificaciones y funciones de NVIDIA H100

La GPU NVIDIA H100, basada en la arquitectura Hopper, ofrece un rendimiento de vanguardia para cargas de trabajo de IA y HPC. Cuenta con 18.432 núcleos CUDA, 640 núcleos tensoriales de cuarta generación y 80 multiprocesadores de streaming (SM). El H100 proporciona hasta 51 teraflops de rendimiento FP32 y más de 2.000 teraflops utilizando precisión FP8.

Integra NVLink 4.0 para proporcionar hasta 900 GB/s de ancho de banda GPU-GPU y admite cargas de trabajo de última generación, como grandes modelos lingüísticos y redes neuronales profundas.

En las pruebas comparativas del sector, como MLPerf, la H100 supera significativamente a la A100 y la V100.

Comparación del rendimiento (MLPerf o basado en la carga de trabajo)

Tipo de carga de trabajoRendimiento A100Rendimiento del H100Mejora
Inferencia BERT3.5-4×Hasta 4×
Formación GPT-32-3×2-3×
Formación ResNet-502.2×2.2×
Simulación científica (FP64)
Nota: El rendimiento varía en función del tamaño del lote, la complejidad del modelo y las optimizaciones del marco.

Diferencias arquitectónicas entre A100 y H100

La A100 utiliza memoria HBM2e (40/80 GB) con un ancho de banda de 2,0 TB/s. La H100 sube a HBM3 (80 GB) y 3,35 TB/s de ancho de banda. El H100 incluye Tensor Cores de cuarta generación y precisión FP8, impulsados por un Transformer Engine.

Ambos admiten MIG, pero el MIG de 2ª generación de H100 ofrece mejor aislamiento y eficacia.

Comparación de la eficiencia energética

La GPU H100 consume más energía que la A100: hasta 700 W en el formato SXM frente a los 400 W de la A100. Sin embargo, este mayor consumo va acompañado de una mejora significativa del rendimiento, especialmente en las cargas de trabajo optimizadas para la precisión FP8 y el motor Transformer Engine.

Cuando se compara el rendimiento por vatio utilizando pruebas de referencia estandarizadas como MLPerf (por ejemplo, entrenamiento de ResNet-50), el H100 ofrece aproximadamente 60% más de eficiencia que el A100. Esto significa que, aunque el H100 consume más energía, también realiza más trabajo por unidad de potencia consumida.

En cuanto a la refrigeración, el H100 requiere una gestión térmica más robusta debido a su mayor densidad de potencia, pero los centros de datos modernos suelen estar equipados para ello. El aumento de la eficiencia justifica los requisitos de refrigeración adicionales en entornos de rendimiento crítico.

Escenarios de los mejores casos de uso (vista de tabla)

Tipo de caso de usoLa mejor elecciónPor qué
Formación general en aprendizaje profundoA100Gran rendimiento y rentabilidad
Formación de grandes modelos lingüísticosH100FP8 + Transformer Engine, excelente rendimiento
Inferencia en tiempo realH100Acceso rápido y de baja latencia a la memoria
Simulaciones científicasH100Mejor FP64 y ancho de banda
Proyectos de IA con presupuesto ajustadoA100Más asequible, ampliamente disponible
Entornos multiusuarioAmbosH100 tiene mejor MIG; A100 es más económico

Comparación de precios y disponibilidad A100 Vs H100

Aunque el H100 supera claramente al A100 en términos de potencia computacional bruta, también conlleva un coste significativamente superior, tanto en términos de valor de reventa del hardware como de tarifas horarias de alquiler en la nube. Para ayudar a ilustrar las compensaciones entre coste y capacidad, las siguientes comparaciones visuales desglosan cómo se comparan el A100 y el H100 en tres dimensiones clave: precio de reventa en el mercado, costes de implantación en la nube y rendimiento normalizado de la IA.

Figura: Valor de reventa estimado de la NVIDIA A100 frente a la H100 en 2025. El H100 tiene un precio de reventa mucho más elevado (en torno a los 1.400 millones de euros) debido a su arquitectura más reciente y su rendimiento de vanguardia, mientras que el A100 suele venderse por entre 1.400 y 1.400 millones de euros.

Figura: Tarifas horarias de alquiler en la nube de las GPU A100 y H100 en los principales proveedores. Las instancias H100 cuestan bastante más -a menudo alrededor de $3,00/hora- que las A100, que cuestan $1,40/hora de media, lo que refleja el mayor rendimiento de IA de las H100 y la mayor demanda de infraestructura.

Figura: Rendimiento normalizado de NVIDIA A100 y H100 en las cargas de trabajo de IA. La H100 ofrece hasta 3 veces más rendimiento que la A100, especialmente en modelos basados en transformadores y entrenamiento optimizado para FP8, lo que la hace ideal para la IA empresarial de vanguardia.

Hoja de ruta y desarrollos futuros de NVIDIA

Se espera que las futuras GPU de NVIDIA, basadas en la próxima arquitectura Blackwell (por ejemplo, B100, B200), proporcionen aún más densidad de cálculo y mejoras en la memoria.

Las plataformas de software de NVIDIA como CUDA, TensorRT y AI Enterprise se mantienen activamente para soportar nuevas cargas de trabajo.

Ecosistema de software y apoyo a los desarrolladores

Ambas GPU son compatibles con CUDA, cuDNN, cuBLAS, TensorRT y marcos de trabajo populares como PyTorch, TensorFlow y JAX.

H100 se beneficia del soporte mejorado de FP8 y la optimización de Transformer Engine dentro de estos ecosistemas. Los desarrolladores pueden utilizar contenedores preconstruidos en NVIDIA NGC y una sólida documentación a través del Programa para desarrolladores de NVIDIA.

Resumen de pros y contras

CategoríaNVIDIA A100NVIDIA H100
ProsRentable, fiable y resistente para IA/HPC estándarMejor rendimiento, FP8, superior para LLM e inferencia en tiempo real
ContrasCarece de las nuevas funciones de IA (por ejemplo, FP8, Transformer Engine)Mayor coste, consumo intensivo de energía, puede necesitar una actualización de la infraestructura
Ideal paraEquipos con presupuesto limitado, HPC tradicional, escalado en la nubeCargas de trabajo de IA de vanguardia, IA generativa, implantaciones en empresas

Elegir entre A100 y H100 para cargas de trabajo de IA

Elegir entre el A100 y el H100 depende de tus objetivos, presupuesto y caso de uso. A100 es rentable y potente para muchas tareas de IA/HPC. H100 es una potencia preparada para el futuro y diseñada para las cargas de trabajo más exigentes.

Si está actualizando a una GPU más reciente como la H100, considere la posibilidad de vender su hardware heredado a exIT Technologies. Ofrecemos servicios de recuperación de activos seguros y eficientes que le ayudan a recuperar valor y a gestionar de forma responsable su infraestructura retirada.

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