Победитель по сводному баллу — H200 GPU accelerator (SXM card) (быстрее на 27%).
Паритет, выбор зависит от доступности оборудования и бюджета проекта. H200 предлагает колоссальный объем памяти, но A100 остается рабочим инструментом при ограниченном энергопотреблении.
Загружается каталог…
H200 GPU accelerator (SXM card) быстрее на 27% по сводному баллу.
Где обе карты находятся относительно референс-GPU разных тиров.
Сравнение по 5 component-баллам. Шкала 0-100, где 100 — лидер по этому сценарию во всей нашей базе.
Усреднённые результаты из публичных баз: PassMark, Geekbench Browser, 3DMark Hall of Fame.
| Параметр | A100 SXM4 40 GBA100 SXM4 | H200 GPU accelerator (SXM card)H200 GPU accelerator (SXM card) |
|---|---|---|
| Архитектура | Ampere | — |
| Чип | GA100 | — |
| CUDA-ядра | 6 912 | — |
| RT-ядра | — | — |
| Tensor-ядра | 432 | — |
| ROPs | 160 | — |
| TMUs | 432 | — |
| Базовая частота | 1 095 МГц | — |
| Boost-частота | 1 410 МГц | — |
| FP32 пик | 19.49 TFLOPS | — |
| FP16 пик | 77.97 TFLOPS | — |
| Транзисторы | 54.2 млрд | — |
| Площадь чипа | 826 мм² | — |
| Техпроцесс | 7 нм | 989 нм |
| Дата выпуска | 2020-05-14 | 2024-11-18 |
| Параметр | A100 SXM4 40 GBA100 SXM4 | H200 GPU accelerator (SXM card)H200 GPU accelerator (SXM card) |
|---|---|---|
| Объём | 40 ГБ | 141 ГБ |
| Тип | HBM2e | HBM3E |
| Шина | 5 120 бит | 5 120 бит |
| Частота | 1 215 МГц | — |
| Bandwidth | 1560 ГБ/с | 3360 ГБ/с |
| L2 cache | 40 МБ | — |
| Параметр | A100 SXM4 40 GBA100 SXM4 | H200 GPU accelerator (SXM card)H200 GPU accelerator (SXM card) |
|---|---|---|
| TDP | 400 Вт | 700 Вт |
| Рекомендуемый БП | 800 Вт | — |
| Разъём питания | — | — |
| Интерфейс | PCIe 4.0 x16 | — |
| Длина | — | — |
| Слотов | — | — |
| HDMI | — | — |
| DisplayPort | — | — |
| Параметр | A100 SXM4 40 GBA100 SXM4 | H200 GPU accelerator (SXM card)H200 GPU accelerator (SXM card) |
|---|---|---|
| DirectX | — | — |
| Vulkan | — | — |
| OpenGL | — | — |
| OpenCL | 3.0 | — |
| CUDA | 8.0 | — |
| DLSS | да | — |
| FSR | — | — |
| XeSS | — | — |
| Resizable BAR | да | да |
NVIDIA продолжает разделять рынки вычислений, предлагая разные поколения архитектур для дата-центров. A100 SXM4 на базе Ampere стала стандартом индустрии в 2020 году. Она использует память HBM2e объемом 40 ГБ и потребляет 400 Вт. Этот чип отлично справляется с классическим обучением нейросетей и научными расчетами. Однако современные LLM требуют большего объема видеопамяти для работы длинных контекстных окон. H200 на архитектуре Hopper решает эту проблему радикально. Главное отличие здесь не в количестве ядер, а в подсистеме памяти. Вместо 40 ГБ HBM2e инженеры поставили 141 ГБ сверхбыстрой HBM3E. Это увеличивает пропускную способность и позволяет загружать огромные модели целиком. Но за это приходится платить энергопотреблением в 700 Вт. Если A100 — это проверенный грузовик, то H200 — тяжелый тягач для сверхмассивных грузов. Разница в общем перформансе составляет всего 2.8% по синтетическим тестам, но в реальных задачах с большими весами моделей преимущество H200 будет кратным.
Оба чипа не предназначены для игр и требуют специфических систем охлаждения.
Использование этих ускорителей в играх бессмысленно из-за отсутствия видеовыходов.
H200 выигрывает за счет 141 ГБ памяти, что критично для работы LLM.
A100 эффективнее в задачах рендеринга, где не требуется экстремальный объем VRAM.
A100 потребляет на 285 Вт меньше, выдавая сопоставимый результат в простых задачах.
Для моделей с миллиардами параметров берите H200. 40 ГБ у A100 не хватит даже для базового инференса тяжелых весов.
Скорее всего, нет. H200 требует 700 Вт и более мощного охлаждения, что может перегрузить текущую систему питания.
В задачах рендеринга разница будет минимальной, так как упор идет на вычислительную мощность ядер, а не на объем памяти.