1. 計(jì)算性能

CUDA核心和Tensor核心：H100擁有更多的CUDA核心和Tensor核心，這使得它在并行處理能力方面顯著優(yōu)于A100。H100 SXM5有132個(gè)SM，H100 PCIe有114個(gè)SM，而A100有108個(gè)SM。更高的核心數(shù)量意味著H100能夠同時(shí)執(zhí)行更多的并行計(jì)算，從而加速深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。

Tensor Core的進(jìn)化：H100的Tensor Core采用第三代Tensor Float 32 (TF32)和第四代混合精度BERT技術(shù)，不僅提升了深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的效率，還顯著增強(qiáng)了模型的精度。TF32是專為深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載優(yōu)化的格式，能夠在不犧牲精度的前提下加速訓(xùn)練過(guò)程。BERT技術(shù)則允許模型在單個(gè)操作中執(zhí)行矩陣乘加操作，有效減少了計(jì)算延遲。

2. 內(nèi)存與帶寬

HBM3內(nèi)存：H100采用了先進(jìn)的HBM3內(nèi)存技術(shù)，提供了高達(dá)1TB/s的內(nèi)存帶寬，相比A100的HBM2e內(nèi)存，帶寬顯著提升。高帶寬意味著數(shù)據(jù)可以在GPU核心和內(nèi)存之間更快地傳輸，這對(duì)于內(nèi)存密集型的深度學(xué)習(xí)模型至關(guān)重要。

內(nèi)存容量：H100的內(nèi)存容量與A100相近，但H100的高帶寬內(nèi)存技術(shù)使其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜模型時(shí)更加高效。

3. 多實(shí)例GPU (MIG)

資源靈活性：H100支持多實(shí)例GPU (MIG)功能，允許將一個(gè)H100 GPU分割成多達(dá)七個(gè)獨(dú)立的實(shí)例。每個(gè)實(shí)例可以獨(dú)立運(yùn)行不同的任務(wù)，提高了資源的靈活性和利用率。與A100相比，H100的MIG功能在多租戶環(huán)境或同時(shí)運(yùn)行多個(gè)不同工作負(fù)載時(shí)提供更好的資源分配和多樣性。

4. 稀疏性支持

稀疏性處理：H100在處理涉及稀疏數(shù)據(jù)的AI任務(wù)時(shí)更為高效。稀疏性支持跳過(guò)稀疏AI模型中的零值，使某些工作負(fù)載的性能翻倍。H100和H200在運(yùn)行涉及稀疏數(shù)據(jù)的AI模型時(shí)最為高效，有效地使某些AI和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的性能翻倍。

5. 性能基準(zhǔn)測(cè)試

訓(xùn)練速度：據(jù)測(cè)試，H100在訓(xùn)練復(fù)雜模型時(shí)，可以比A100快20%至30%。例如，在使用PyTorch框架訓(xùn)練BERT模型時(shí)，H100相比A100性能提升了6倍；在推理階段，性能甚至提高了7倍。

推理性能：H100在推理任務(wù)中也表現(xiàn)出色，特別是在處理大規(guī)模語(yǔ)言模型時(shí)，提供了高達(dá)30倍的更好的推理性能。

6. 能效比

能效優(yōu)化：H100在能效比方面也進(jìn)行了優(yōu)化，盡管其計(jì)算能力顯著提升，但單位性能功耗仍然保持在合理范圍內(nèi)。這使得H100在進(jìn)行大規(guī)模計(jì)算時(shí)能夠有效降低能耗與成本。

總結(jié)

H100 GPU在多個(gè)關(guān)鍵性能參數(shù)上顯著優(yōu)于A100 GPU，特別是在計(jì)算性能、內(nèi)存帶寬、多實(shí)例支持和稀疏性處理方面。這些優(yōu)勢(shì)使得H100在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中能夠提供更快的訓(xùn)練速度和更高的效率，特別適合需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜模型的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。

Gpu租用入口:http://www.bbswl.cn/gpu/

Gpu租用官方電話:400-028-0032