Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應用場景 - 構建高效、靈活的計算架構的 GPU 資源動態(tài)調度。

眾所周知，近年來，我們正身處一個以人工智能（AI）技術為核心驅動力的黃金時代，而這一時代的技術基石無疑是高性能計算芯片。芯片制造商和計算加速器的創(chuàng)新已成為推動全球科技發(fā)展的關鍵引擎。

而在人工智能和高性能計算領域，GPU 扮演著至關重要的角色。作為 GPU 領域的領導者，NVIDIA 推出的 H100 和 A100 兩款產品備受矚目。H100 作為 A100 的繼任者，在架構、性能和功能上都進行了顯著的提升。本文將深入剖析這兩款 GPU 的技術細節(jié)、性能差異以及應用場景，幫助讀者全面了解 H100 和 A100，從而在實際應用中做出明智的選擇。

一、多維度解析 A100 vs H100：性能與演進之路

根據 NVIDIA 官方及其獨立機構的基準測試和效率測試，H100 的計算速度是 A100 的兩倍。即意味著模型訓練和推理所需的時間縮短了一半，從而節(jié)省了大量的生產時間，加速了研發(fā)和部署周期。

雖然 H100 的成本約為 A100 的兩倍，但如果 H100 能夠以一半的時間完成任務，那么通過云模式的總支出可能相差無幾。這是因為 H100 更高的價格與其更快的處理速度相抵消，單位時間內的計算成本可能更具優(yōu)勢。

NVIDIA 于 2020 年發(fā)布的 A100 是首款基于 Ampere 架構的 GPU，標志著 AI 計算領域的一個重要里程碑。在 H100 發(fā)布之前，A100 憑借其與 AI 任務的極佳兼容性，成為了模型開發(fā)者的首選平臺。A100 在多個關鍵技術領域取得了顯著突破，特別是在 Tensor Cores 性能提升、CUDA 核心數量與并行計算能力、更大內存與高帶寬支持以及多實例 GPU（MIG）技術等多方面。

憑借這些創(chuàng)新，A100 一度被業(yè)界視為 AI 模型訓練的標桿，是深度學習、圖像識別、自然語言處理等任務中訓練復雜神經網絡的理想選擇。特別是在推理相關的任務上，A100 同樣表現出了極佳的效率和可靠性。

然而，直到 2022 年，NVIDIA 發(fā)布的 H100 GPU 才徹底改變了這一格局。作為基于 Hopper 架構的新一代 AI 專用芯片，H100 在性能和應用場景方面進行了全面升級，迅速成為眾多 AI 開發(fā)者的首選。H100 相較于 A100，帶來了以下顯著的提升：

• 更高效的計算能力：H100 在多個領域的計算速度上超越了 A100，尤其是在處理大規(guī)模 AI 模型（如 GPT 類大語言模型）時，展現出了驚人的性能。
• Transformer Engine 的優(yōu)化：H100 配備了專為深度學習模型優(yōu)化的 Transformer Engine，極大提升了訓練速度，尤其是在需要處理大量并行計算和數據交換的任務中，表現尤為突出。

因此，盡管 A100 在發(fā)布初期被認為是訓練 AI 模型的首選工具，H100 的推出讓人們意識到，AI 專用 GPU 的技術水平還有更大的發(fā)展空間，推動了行業(yè)的技術革新。

與 A100 相比，H100 提供了顯著的性能改進：

• FP8 任務的性能提升了六倍，能夠達到 4 PetaFLOPS 的峰值性能。
• 內存容量增加了 50%，采用 HBM3 高帶寬內存，速度高達 3 Tbps，通過外部連接甚至接近 5 Tbps，極大地提升了數據吞吐能力。
• 借助其全新的 Transformer Engine，可以將模型 Transformer 的訓練速度提高多達六倍，顯著加速了自然語言處理等任務的訓練效率。

二、從哪些方面選擇 A100 還是 H100 ？

在實際的業(yè)務應用場景中，選擇合適的 GPU 進行任務處理和工作負載優(yōu)化，通常并非簡單直觀的過程。為了做出最優(yōu)決策，企業(yè)需要綜合考慮多個因素，確保在性能與成本之間達到最佳平衡。以下是選購 GPU 時，應重點關注的幾個關鍵因素：

1.成本效益分析

通常而言，GPU 的成本效益不僅僅體現在初期采購或租賃費用上，更應綜合考慮其對整體業(yè)務運營的長遠影響。以 A100 與 H100 為例，雖然 H100 在單次租賃成本上通常高于 A100，大約為 A100 的兩倍，但如果 H100 能在相同工作負載下顯著縮短計算時間，其帶來的效益可能足以彌補這一價格差異。以下是評估成本效益時需要考慮的幾個方面：

(1) 計算效率

H100 在許多 AI 訓練任務中能夠顯著加快計算速度，特別是在處理復雜模型（如大語言模型）時，H100 的性能提升通?？蛇_到 2-3 倍。因此，雖然 H100 的初始租賃成本較高，但其較短的運行時間可節(jié)省大量的計算資源和電力消耗，最終可能帶來成本上的優(yōu)勢。

(2) 任務運行時間

在高性能任務中，GPU 的運行效率對整體成本的影響巨大。H100 能夠減少計算時間，尤其在大規(guī)模并行計算和 AI 模型訓練時，這種時間的節(jié)省直接轉化為成本的降低。

(3) 總體擁有成本（TCO）

在選擇 GPU 時，除了考慮租賃成本外，還需要綜合評估設備的維護、能源消耗以及升級周期等因素。通過對比 H100 與 A100 在多個維度上的表現，企業(yè)可以更準確地評估其長期投入的回報。

2.許可成本和軟件兼容性

另一個需要重點考慮的因素是與 GPU 配套使用的軟件許可成本。許多企業(yè)在選擇 GPU 時，往往忽視了與之綁定的軟件許可證費用，而這一成本有時可能大大高于硬件本身的費用。

(1) GPU 型號與軟件兼容性

部分專業(yè)軟件（如深度學習框架、AI 訓練工具、數據處理平臺等）會根據 GPU 型號設定許可條款。這意味著，一些軟件可能針對特定 GPU 型號（如 A100）提供優(yōu)惠的許可費用，而對于較新或較高端的 GPU 型號（如 H100），其許可費用可能相對較高。

(2) 許可差異對成本的影響

在一些業(yè)務場景中，尤其是那些已經在使用 A100 并依賴特定軟件的企業(yè)，軟件的許可費用可能成為影響選擇的關鍵因素。即使 H100 提供了更強的計算性能和更快的運行速度，但如果相應的軟件許可費用大幅上升，綜合計算后的總成本反而可能高于繼續(xù)使用 A100。

(3) 許可條款靈活性

某些軟件許可可能允許跨多個 GPU 型號使用，而有些則嚴格綁定于特定型號或架構。因此，在為企業(yè)選擇 GPU 時，需要確保所選 GPU 與現有軟件的兼容性，并盡量避免因硬件升級帶來額外的許可成本。

3.其他關鍵因素

除了成本效益和許可成本外，企業(yè)在選擇適合的 GPU 時，還需考慮以下其他因素：

(1) 工作負載類型

不同 GPU 型號在不同類型的工作負載下表現差異顯著。比如，H100 在 AI 模型訓練和推理方面的優(yōu)勢較為明顯，而 A100 在綜合性能和多功能任務中依然具有較高的性價比。

(2) 靈活性與可擴展性

隨著企業(yè)需求的變化，GPU 的靈活性和可擴展性變得尤為重要。選擇能夠適應未來擴展需求的 GPU，可以幫助企業(yè)更好地應對未來技術發(fā)展和工作負載變化。

(3) 技術支持與生態(tài)系統(tǒng)

選擇 GPU 時，技術支持和生態(tài)系統(tǒng)的完整性也是重要考量因素。NVIDIA 在 AI 和數據中心領域提供了強大的技術支持和豐富的軟件工具，企業(yè)應考慮這些附加值，以確保 GPU 的最大效能。

三、為什么建議你選擇 H100 ？

眾所周知，H100 采用了革新性的芯片設計和多項新特性，使其與其前代產品 A100 存在較大差異，尤其是性能與安全方面，具體：    

1.增強隱私性：機密計算

H100 的一項顯著新增功能便是引入了機密計算（Confidential Computing，CC）。雖然靜態(tài)數據加密和傳輸中數據加密是常見的安全措施，但 CC 將這種保護擴展到了使用中的數據。

這項功能對于處理敏感信息的行業(yè)（例如醫(yī)療保健和金融）尤其具有吸引力，在這些行業(yè)中，維護隱私和合規(guī)性至關重要。機密計算通過在硬件層面創(chuàng)建一個可信執(zhí)行環(huán)境（TEE），確保即使在云環(huán)境中，數據在處理過程中也能得到保護，免受惡意軟件或未經授權的訪問。

2.優(yōu)化性能：張量內存加速器

張量內存加速器（Tensor Memory Accelerator，TMA）是 H100 架構的一項突破性創(chuàng)新。它將內存管理任務從 GPU 線程中卸載，從而顯著提升了性能。與簡單地增加核心數量不同，TMA 代表著一次根本性的架構轉變，通過專用硬件加速內存訪問，減少了 CPU 和 GPU 之間的通信瓶頸，從而提高了整體計算效率。

此外，隨著對訓練數據需求的增長，TMA 在不增加計算線程負擔的情況下無縫處理大型數據集的能力變得越來越有價值。此外，隨著訓練軟件不斷發(fā)展以充分利用此功能，H100 可能會成為大規(guī)模AI模型訓練的首選，提供增強的未來適用性。這意味著企業(yè)在未來部署更大規(guī)模、更復雜的AI模型時，H100 仍然能夠提供強大的支持。

Happy Coding ~

Reference ：

• [1]     https://exittechnologies.com/blog/tech-news/nvidia-h100-vs-a100/
• [2]     https://docs.nvidia.com/