NVIDIA H100 vs A100 pour l'informatique d'IA

La communauté technologique reste captivée par la bataille permanente entre les titans du GPU dans le domaine du calcul haute performance (HPC), où la vitesse et l'efficacité sont primordiales. Au premier rang de cette compétition féroce, les GPU Tensor Core de NVIDIA ont révolutionné le paysage, repoussant les limites de la puissance de calcul et ouvrant de nouveaux horizons à la recherche scientifique, à l'intelligence artificielle et aux applications intensives en données.

Dans ce blog, nous nous penchons sur l'affrontement passionnant entre deux GPU NVIDIA de premier plan, le A100 et le H100, en mettant en lumière leurs capacités uniques et en explorant l'importance de leur comparaison. Ces GPU de pointe ont redéfini ce qui est possible dans le domaine du HPC, en s'appuyant sur des technologies avancées pour fournir des performances et une évolutivité sans précédent.

Tableau de comparaison des spécifications techniques entre le NVIDIA A100 et le H100

Caractéristiques et capacités de la NVIDIA A100

Le NVIDIA A100, basé sur l'architecture Ampere, apporte des avancées significatives par rapport à la génération Volta précédente. Équipé de 6 912 cœurs CUDA, de 432 cœurs Tensor de troisième génération et de 40 ou 80 Go de mémoire HBM2e à large bande passante, l'A100 est conçu pour les charges de travail d'IA de haute performance. Il offre des performances jusqu'à 20 fois supérieures à celles des GPU antérieurs pour des tâches spécifiques en précision mixte.

Les résultats des benchmarks mettent en évidence sa force dans les applications d'apprentissage profond, notamment la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance vocale.

L'une des principales innovations de l'architecture Ampere est sa troisième génération de Tensor Cores, optimisée pour les opérations matricielles à haut débit utilisant des formats tels que TF32 et FP16. L'A100 introduit également la technologie NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG), qui permet de partitionner un seul GPU en sept instances isolées.

Spécifications et capacités de la NVIDIA H100

Le GPU NVIDIA H100, basé sur l'architecture Hopper, délivre des performances de pointe pour les charges de travail d'IA et de HPC. Il comprend 18 432 cœurs CUDA, 640 cœurs Tensor de quatrième génération et 80 multiprocesseurs de streaming (SM). Le H100 offre jusqu'à 51 téraflops de performances en FP32 et plus de 2 000 téraflops en utilisant la précision FP8.

Il intègre NVLink 4.0 pour une bande passante GPU-to-GPU allant jusqu'à 900 Go/s et prend en charge les charges de travail de nouvelle génération telles que les grands modèles de langage et les réseaux neuronaux profonds.

Dans les benchmarks industriels tels que MLPerf, le H100 surpasse de manière significative l'A100 et le V100.

Comparaison des performances (MLPerf ou Workload-Based)

Différences architecturales entre A100 et H100

L'A100 utilise la mémoire HBM2e (40/80 Go) avec une bande passante de 2,0 To/s. Le H100 passe à la mémoire HBM3 (80 Go) avec une bande passante de 3,35 To/s. Le modèle H100 passe à la mémoire HBM3 (80 Go) et à une bande passante de 3,35 To/s. Le H100 comprend des Tensor Cores de quatrième génération et une précision FP8, alimentés par un Transformer Engine.

Les deux sont compatibles avec la technologie MIG, mais la deuxième génération MIG du H100 offre une meilleure isolation et une meilleure efficacité.

Comparaison de l'efficacité énergétique

Le GPU H100 consomme plus d'énergie que l'A100 - jusqu'à 700 W dans le format SXM contre 400 W pour l'A100. Cependant, cette consommation accrue s'accompagne d'une amélioration significative des performances, en particulier dans les charges de travail optimisées pour la précision FP8 et le Transformer Engine.

Lorsque l'on compare les performances par watt en utilisant des repères normalisés comme MLPerf (par exemple, formation ResNet-50), le H100 offre une efficacité supérieure d'environ 60% par rapport à l'A100. Cela signifie que même si le H100 consomme plus d'énergie, il accomplit également plus de travail par unité d'énergie consommée.

En termes de refroidissement, le H100 nécessite une gestion thermique plus robuste en raison de sa densité de puissance plus élevée, mais les centres de données modernes sont généralement équipés pour y faire face. Les gains d'efficacité justifient les exigences supplémentaires en matière de refroidissement dans les environnements où les performances sont critiques.

Scénarios de cas d'utilisation optimale (vue en tableau)

Comparaison des prix et de la disponibilité du A100 et du H100

Si le H100 surpasse nettement l'A100 en termes de puissance de calcul brute, son coût est nettement plus élevé, tant en termes de valeur de revente du matériel qu'en termes de tarifs horaires de location de cloud. Afin d'illustrer les compromis entre coût et capacité, les comparaisons visuelles suivantes présentent les performances de l'A100 et du H100 selon trois dimensions clés : prix de revente sur le marché, coûts de déploiement dans le cloud et performances normalisées de l'IA.

Feuille de route et développements futurs de NVIDIA

Les futurs GPU de NVIDIA, basés sur la prochaine architecture Blackwell (par exemple, B100, B200), devraient apporter une densité de calcul et des améliorations de la mémoire encore plus importantes.

Les plates-formes logicielles de NVIDIA telles que CUDA, TensorRT et AI Enterprise sont activement mises à jour pour prendre en charge les nouvelles charges de travail.

Ecosystème logiciel et soutien aux développeurs

Les deux GPU sont pris en charge par CUDA, cuDNN, cuBLAS, TensorRT et des frameworks populaires tels que PyTorch, TensorFlow et JAX.

Le H100 bénéficie d'une meilleure prise en charge du FP8 et de l'optimisation du Transformer Engine au sein de ces écosystèmes. Les développeurs peuvent utiliser des conteneurs préconstruits sur NVIDIA NGC et une documentation solide via le NVIDIA Developer Program.

Résumé des avantages et des inconvénients

Choix entre A100 et H100 pour les charges de travail d'IA

Le choix entre l'A100 et le H100 dépend de vos objectifs, de votre budget et de votre cas d'utilisation. L'A100 est rentable tout en restant puissant pour de nombreuses tâches d'IA/HPC. La H100 est une centrale prête pour l'avenir, conçue pour les charges de travail les plus exigeantes.

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