H100 vs H200: анализ производительности и сравнение характеристик GPU
GPU — ключевой элемент в развитии высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта, о котором так много говорят в последнее время. Лидерство в этой сфере у компании NVIDIA, а ее серии графических процессоров H100 и H200 — настоящие бестселлеры отрасли. В этом материале я решил всесторонне сравнить H100 PCIe, H100 NVL и H200 NVL, а также помочь с выбором.
Предисловие
Меня зовут Сергей Миневич, я эксперт по серверам и серверному оборудованию. Более 15 лет я занимаюсь поставками IT-инфраструктуры из Китая в Россию и своими глазами видел, как развивалась отрасль.
Полный список характеристик
Архитектура и конфигурация ядра
- H100 PCIe. Основан на архитектуре NVIDIA Hopper, интегрирует огромное количество CUDA-ядер и Tensor Cores. Эти ядра работают в синергии, обеспечивая мощные параллельные вычисления, что делает GPU эффективным для научных исследований, обучения и инференса глубоких моделей и других сложных задач.
- H100 NVL. Также построен на архитектуре NVIDIA Hopper с тем же числом CUDA-ядер и Tensor Cores, что и у H100 SXM. Но здесь реализован двухчиповый дизайн: два GPU соединены NVLink-мостом, обеспечивая высокоскоростной обмен данными между чипами, что значительно повышает производительность.
H200 NVL. Основан на архитектуре NVIDIA Hopper, но использует более передовой 4-нм техпроцесс TSMC. Количество ядер и тактовые частоты остались на уровне H100, однако ключевым улучшением стала память: обновление до HBM3e закладывает основу для форсирования производительности.
Объем и пропускная способность памяти
H100 PCIe. Оснащен 80 GB HBM2e с 5120-битной шиной и пропускной способностью 2 TB/s. Отлично справляется с обычными вычислительными задачами, но при работе с крупными языковыми моделями ограниченный объем памяти может стать тем самым узким местом, снижающим эффективность обработки данных.
H200 NVL. Еще один шаг вперед — объем памяти увеличен до 282 GB HBM3e, что на 50% больше, чем у H100 NVL. Пропускная способность каждого GPU возросла до 4,7 TB/s, а суммарная — до 9,4 TB/s. Гарантированы молниеносный обмен данными и устойчивая производительность в вычислениях нового уровня.
H100 NVL. Два GPU H100 соединены через NVLink, создавая общий пул памяти 188GB HBM3. Пропускная способность одного GPU достигает 3,9 TB/s, а в тандеме двух чипов — 7.8TB/s. Максимальная производительность для крупных языковых моделей и других ресурсоемких задач.
Производительность
- H100 PCIe. Обладает мощной вычислительной производительностью, хорошо проявляет себя в стандартных сценариях. Однако ограниченные объемы памяти и средняя пропускная способность становятся узким местом при работе с крупными моделями и объемными данными. Это замедляет процесс обучения и инференса.
- H100 NVL. Объединяет две карты H100, увеличивая общую производительность примерно в два раза по сравнению с H100 SXM. По сравнению с A100 DGX скорость вычислений при обработке крупных языковых моделей (LLM) увеличивается в 10 раз, значительно сокращается время обучения и инференса. Что получается в итоге:
– 134 TFLOPS в FP64,
– 1979 TFLOPS в TF32,
– 7916 TFLOPS в FP8 и INT8.
- H200 NVL. Благодаря экстремальной производительности H200 NVL доминирует в разных сегментах искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Он ускоряет обучение и инференс сложных моделей, помогая промышленности и науке быстрее достигать технологических прорывов. В сравнении с H100 NVL:
– Рост производительности инференса LLM в 1,7 раза.
– Рост эффективности в HPC (высокопроизводительных вычислениях) на 30%.
Энергопотребление и охлаждение
- H100 PCIe. Энергоэффективный вариант с потреблением около 300 Вт, экономичное решение. Он менее требователен к блокам питания и системе охлаждения, идеально подходя для сценариев с ограничениями по энергопотреблению и контролируемыми эксплуатационными расходами.
- H100 NVL. Повышенное энергопотребление по сравнению с H100 PCIe.
– Один GPU требует 350-400W.
– Двухчиповая архитектура увеличивает общее энергопотребление.
– Требуется эффективное охлаждение, иначе система перегреется. Затраты на эксплуатацию заметно возрастают.
H200 NVL. Еще более ресурсоемкий продукт:
– Энергопотребление одного GPU — 600W.
– Суммарное энергопотребление системы может достигать 2,4 кВт.
– Высочайшая производительность генерирует огромное количество тепла, требуя мощных блоков питания и премиальных систем охлаждения.
– Затраты на эксплуатацию существенно возрастают, что делает его пригодным только для центров обработки данных с продвинутой инфраструктурой.
Сценарии применения
- H100 PCIe. Подходит для различных задач, требующих высокой вычислительной мощности, включая численные моделирования в научных исследованиях, анализ данных, инференс моделей глубокого обучения. Отлично справляется с задачами, не предъявляющими чрезмерных требований к объему видеопамяти.
- H100 NVL. Оптимизирован для инференса крупных языковых моделей (LLM), обеспечивает высокую вычислительную мощность, располагает внушительным объемом памяти. Благодаря этим возможностям широко применяется в обработке естественного языка (NLP), значительно ускоряет обучение моделей и развивает лингвистический искусственный интеллект.
- H200 NVL. Ориентирован на безграничное решение проблем в сфере ИИ и высокопроизводительных вычислений, включая обучение и инференс крупных языковых моделей, распознавание изображений и речи. За счет увеличенного объема видеопамяти и высокой пропускной способности он гарантирует непревзойденную вычислительную мощность для сложных ИИ-процессов.
Баланс между производительностью и затратами
- H100 PCIe:
– Хорошая производительность.
– 80 GB видеопамяти и умеренная пропускная способность для стандартных задач.
– Цена нового GPU — около 200 000 юаней (~28 000 USD), стоимость аренды также сравнительно доступна.
– Если задачи не требуют огромного объема памяти и максимальной вычислительной мощности, это оптимальный выбор по соотношению цена/производительность.
H100 NVL:
– Двухчиповая архитектура с высокой пропускной способностью и большим объемом памяти для работы с крупными языковыми моделями.
– Цена колеблется в диапазоне от 27 000 до 40 000 USD.
– Высокое энергопотребление требует улучшенной системы охлаждения и мощного блока питания, что увеличивает операционные расходы.
– Рекомендуется только для тяжелых задач, где вычислительная мощность используется полностью — только в этом случае можно ожидать окупаемости.
H200 NVL:
– Максимальная производительность с 282 GB видеопамяти и высокой пропускной способностью.
– Ожидаемая цена за один GPU — более 40 000 USD, окончательная стоимость пока не подтверждена.
– На данный момент он подходит только для передовых исследований, научных проектов и крупнейших AI-разработок.
– В будущем, по мере снижения стоимости и роста масштабов производства, его цена/производительность может стать более привлекательной.
Заключение
H100 PCIe, H100 NVL и H200 NVL отличаются по архитектуре, объему и пропускной способности памяти, производительности, энергопотреблению, системе охлаждения и целевым сценариям применения.
Как выбрать?
Если важны энергоэффективность и доступность, а задачи не требуют огромного объема памяти → H100 PCIe.
Если основной фокус на обучении и инференсе крупных языковых моделей (LLM) → H100 NVL.
Если требуются максимальная мощность, работа с масштабными данными и сложными моделями → H200 NVL.
Еще больше подробностей о новинках в мире IT-инфраструктуры вы найдете в нашем ТГ-канале.