مقایسه کارت گرافیک A100 و H100 – کدام GPU انویدیا را انتخاب کنیم؟

مقایسه کارت گرافیک A100 و H100

مقایسه کارت گرافیک A100 و H100 نخستین گام برای انتخاب صحیح میان دو کارت گرافیک قدرتمند و ویژه پردازش‌های سنگین است. در این مطلب، مشخصات و توان عملیاتی هر دو مدل بررسی می‌شود و جایگاه آن‌ها در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، پردازش‌های محاسباتی و پروژه‌های سازمانی تحلیل می‌گردد. همچنین مزایا، چالش‌ها و معیارهای انتخاب هر کارت به‌صورت دقیق مرور شده است تا بتوانید با اطمینان تصمیم‌گیری کنید. اگر انتخاب بین این دو مدل برای شما اهمیت دارد، مطالعه ادامه این مقاله از ایران GPU مسیر را روشن‌تر می‌کند.

همچنین بخوانید: واحد پردازش گرافیکی GPU چیست؟

کارت گرافیک A100 چیست؟

کارت گرافیک A100 یکی از قدرتمندترین پردازنده‌های گرافیکی دیتاسنتری است که برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، پردازش داده‌های حجیم و محاسبات علمی پیشرفته طراحی شده است. این کارت با معماری Ampere، حافظه پرسرعت HBM2e و پشتیبانی از چندین حالت پردازشی، امکان اجرای هم‌زمان چند پروژه سنگین را فراهم می‌کند. عملکرد پایدار، توان پردازشی بالا و قابلیت تقسیم منابع (MIG) باعث شده NVIDIA A100 به انتخاب اصلی بسیاری از مراکز داده و شرکت‌های فعال در حوزه یادگیری عمیق تبدیل شود.

ویژگی‌های شاخص GPU A100 به‌صورت موارد زیر هستند:

• معماری Ampere با نسل سوم هسته‌های Tensor Core
• حافظه ۸۰ گیگابایتی از نوع HBM2e با پهنای باند ۱.۹ ترابایت بر ثانیه
• پشتیبانی از FP64، FP32، FP16، BF16 و INT8
• قابلیت Multi-Instance GPU برای اجرای چند کار هم‌زمان
• توان مصرفی حدود ۳۰۰ وات در نسخه PCIe
• عملکرد بالا در آموزش و استنتاج مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی

برای مطالعه جزئیات کامل‌تر درباره معماری، کارایی و کاربردهای تخصصی این کارت، مقاله معرفی پردازنده گرافیکی A100 را مطالعه کنید.

همچنین بخوانید: کارت گرافیک A100 چیست؟

به نقل از NVIDIA

معماری Ampere انویدیا عملکرد و انعطاف‌پذیری لازم برای شتاب‌دهی به بارهای کاری نسل بعدی در حوزه‌های هوش مصنوعی، تحلیل داده و محاسبات با کارایی بالا (HPC) را ارائه می‌دهد.

کارت گرافیک H100 چیست؟

GPU H100 نیز یکی از انواع کارت گرافیک در نسل جدید و پیشرفته‌ای است که برای هوش مصنوعی سطح بالا، مدل‌های زبان بزرگ و محاسبات فوق‌سنگین طراحی شده است. این کارت با معماری Hopper، حافظه HBM3 و فناوری «Transformer Engine»، سرعت و توان محاسباتی بسیار بالایی ارائه می‌دهد. NVIDIA H100 به گونه‌ای طراحی شده که پروژه‌هایی با چندصد میلیارد پارامتر، استنتاج زمان واقعی (real-time inference) و تحلیل داده‌های عظیم را با کارایی بی‌سابقه انجام دهد و انتخاب اصلی مراکز داده و شرکت‌های پیشرو در هوش مصنوعی شده است.

ویژگی‌های شاخص کارت گرافیک H100 شامل موارد زیر هستند:

• معماری Hopper با نسل چهارم Tensor Core و پشتیبانی از FP8
• حافظه ۸۰ گیگابایتی (با نسخه‌های بالاتر) از نوع HBM3 با پهنای باند بیش از ۲ ترابایت بر ثانیه
• پشتیبانی از دقت‌های FP64، FP16، BF16، INT8 و FP8
• توان محاسباتی بسیار بالا در آموزش و استنتاج مدل‌های عظیم
• طراحی برای مقیاس‌پذیری فوق‌العاده، امکان استفاده در دیتاسنترهای بزرگ
• برتری ویژه در مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، بینایی کامپیوتر و HPC پیشرفته

به نقل از NVIDIA

معماری Hopper انویدیا موتور زیرساخت هوش مصنوعی جهان است که طراحی شده تا از مراکز داده سازمانی کوچک تا محاسبات با کارایی بالا (exascale) مقیاس یابد، مدل‌های هوش مصنوعی با میلیاردها پارامتر را ممکن کند و جهش‌های عملکردی بی‌سابقه ارائه دهد.

مقایسه کاربردهای GPU A100 و GPU H100

کارت‌های گرافیک A100 و H100 هر دو برای پردازش‌های سنگین و پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند؛ اما هرکدام در حوزه‌های مشخصی عملکرد متفاوتی دارند و برای مقیاس‌های مختلف مناسب هستند. در جدول زیر، مقایسه انویدیا A100 و انویدیا H100 از منظر کاربردهای اصلی آن‌ها آورده شده است.

همچنین بخوانید: بهترین GPU برای یادگیری عمیق

مقایسه مزایا و ویژگی های انویدیا A100 و انویدیا H100

کارت‌های گرافیک A100 و H100 هردو برای پردازش‌های سنگین، آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و محاسبات پیشرفته طراحی شده‌اند؛ اما پردازنده گرافیکی H100 به دلیل معماری جدیدتر و توان پردازشی بالاتر، عملکرد برتری در پروژه‌های بسیار بزرگ ارائه می‌دهد.

در جدول زیر، مقایسه A100 و H100 ازنظر ویژگی‌ها و توانایی‌های اصلی آورده شده است.

همچنین بخوانید: سرور گرافیک ابری چیست؟

مقایسه معایب و چالش های پردازنده گرافیکی A100 و H100

کارت‌های A100 و H100 هردو در حوزه پردازش سنگین استفاده می‌شوند، اما هرکدام محدودیت‌ها و چالش‌های خاص خود را دارند که روی انتخاب نهایی تأثیر می‌گذارد. در جدول زیر، این مقایسه A100 و H100 به‌صورت خلاصه از لحاظ چالش‌های موجود آورده شده است.

همچنین بخوانید: بهترین کارت گرافیک برای هوش مصنوعی

کدام را انتخاب کنیم؟ NVIDIA A100 یا NVIDIA H100؟

در حالت کلی اگر پروژه شما مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی یا دیتاسنتر با بار پردازشی بسیار بالا دارد، GPU H100 گزینه مناسب‌تر است؛ اما اگر بودجه محدودتر دارید یا پروژه در مقیاس متوسط است و می‌خواهید صرفه‌جویی کنید، GPU A100 انتخاب منطقی‌تر خواهد بود.

شرط‌هایی که باید در انتخاب لحاظ شود:

1. اگر آموزش مدل‌هایی با ابعاد بسیار بزرگ (چند صد میلیارد پارامتر) دارید، NVIDIA H100 انتخاب کنید.
2. اگر استنتاج (Inference) با حجم بالا ولی مقیاس متوسط دارید یا بودجه اهمیت دارد، NVIDIA A100 انتخاب بهتری است.
3. اگر زیرساخت برق، خنک‌سازی، فضای فیزیکی محدود دارید، انویدیا A100 اولویت دارد؛ چون انویدیا H100 نیازمند شرایط سخت‌تری است.
4. اگر می‌خواهید از آخرین فناوری‌ها و معماری جدید استفاده کنید و هزینه مهم نیست، کارت گرافیک H100 گزینه آینده‌نگر است.
5. اگر می‌خواهید انعطاف‌پذیری بیشتری در ترکیب‌های GPU داشته باشید و هزینه خرید پایین‌تر باشد، کارت گرافیک A100 انتخاب معقول است.

راهکار ایران GPU

اگر قصد دارید پروژه‌های سنگین هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ یا پردازش‌های HPC را با سرعت و پایداری بالا اجرا کنید، ایران GPU زیرساختی آماده بهره‌برداری با کارت‌های حرفه‌ای NVIDIA A100 و NVIDIA H100 در اختیار شما قرار می‌دهد. با استفاده از این سرویس‌ها، بدون نیاز به خرید سخت‌افزار گران‌قیمت، به توان پردازشی سطح دیتاسنتر دسترسی دارید و می‌توانید آموزش مدل‌ها، استنتاج و پردازش‌های وسیع را با کیفیتی مطمئن پیش ببرید. برای شروع، کافی است پلن مناسب را انتخاب کنید تا توان واقعی این کارت‌ها را در پروژه خود تجربه کنید.

خرید سرور GPU

سرور GPU چیست؟

کارت‌های گرافیک مانند A100 و H100 نقش مهمی در اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و پردازش داده‌های سنگین دارند. این GPU ها با هسته‌های پردازشی متعدد و حافظه بسیار سریع، قدرتی فراتر از CPU های معمولی ارائه می‌دهند و برای تسریع محاسبات موازی طراحی شده‌اند. با توجه به نیاز روزافزون به توان پردازشی بالا، این کارت‌ها معمولاً در قالب زیرساخت‌های قدرتمندی به کار می‌روند که به آن‌ها سرور GPU گفته می‌شود؛ سرورهایی که با استفاده از چندین کارت گرافیک حرفه‌ای، امکان اجرای مدل‌های پیچیده و پردازش‌های سنگین را در مقیاس وسیع فراهم می‌کنند. برای آشنایی بیشتر با این موضوع پیشنهاد می‌کنیم مقاله زیر را مطالعه کنید.

همچنین بخوانید: سرور GPU چیست؟ و انواع سرور GPU

راهنمای خرید سرور GPU

در زمان انتخاب بین کارت‌های گرافیک قدرتمندی مانند A100 و H100، باید به نیازهای پردازشی، نوع پروژه و بودجه توجه کرد. کارت A100 برای بسیاری از پروژه‌های یادگیری عمیق و پردازش داده عملکردی عالی دارد، در حالی که H100 با معماری جدیدتر و توان بیشتر، گزینه‌ای ایده‌آل برای مدل‌های سنگین‌تر و آموزش‌های بزرگ مقیاس است. با این حال، صرفاً داشتن یک GPU قدرتمند کافی نیست؛ برای بهره‌گیری کامل از توان این کارت‌ها، باید آن‌ها را در بستری بهینه و مقیاس‌پذیر استفاده کرد. در همین‌جا اهمیت سرور GPU مشخص می‌شود؛ سروری که با چندین کارت گرافیک حرفه‌ای و زیرساخت مناسب، بهترین کارایی را در اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق فراهم می‌کند. برای آشنایی بیشتر با نحوه انتخاب سرور GPU، مقاله زیر را مطالعه کنید.

همچنین بخوانید: راهنمای خرید سرور GPU

جمع‌بندی: مقایسه پردازنده های گرافیکی انویدیا A100 و H100

در مطلب فوق، مقایسه A100 و H100 به صورت کامل انجام شد. انتخاب میان A100 و H100 به نیاز محاسباتی، بودجه و ظرفیت زیرساختی هر پروژه بستگی دارد. GPU H100 با معماری جدید و توان پردازشی بسیار بالا برای مدل‌های حجیم و پردازش‌های پیشرفته گزینه برتر است. GPU A100 نیز همچنان عملکرد قدرتمند و پایدار ارائه می‌دهد و برای بسیاری از کاربردها انتخابی مقرون‌به‌صرفه و قابل اعتماد محسوب می‌شود. بررسی دقیق نوع پروژه و سطح توان موردنیاز، مسیر انتخاب مناسب را مشخص می‌کند.

سوالات متداول

• آیا GPU H100 در همه شرایط بهتر از GPU A100 عمل می‌کند؟

خیر؛ اگرچه کارت گرافیک H100 قدرتمندتر است اما مزیت آن در پروژه‌های کوچک و متوسط کاملاً ضروری نیست.

• در شرایط محدودیت بودجه انتخاب مناسب‌تر کدام است؟

NVIDIA A100 گزینه اقتصادی‌تر و منطقی‌تر برای بسیاری از تیم‌ها و سازمان‌ها است.

• برای اجرای مدل‌های زبانی بسیار بزرگ کدام کارت عملکرد بهتری دارد؟

انویدیا H100 به دلیل معماری جدید و قدرت پردازش بالا، انتخاب مناسب‌تری برای LLM های عظیم است.

• آیا کارت گرافیک A100 هنوز برای پروژه‌های امروزی ارزش استفاده دارد؟

بله؛ انویدیا A100 همچنان در طیف گسترده‌ای از پروژه‌های هوش مصنوعی و پردازش سنگین کارایی کامل دارد.