Während NVIDIA leistungsstärkere GPUs auf den Markt gebracht hat, bleiben sowohl die A100 als auch die V100 leistungsstarke Beschleuniger für verschiedene maschinelle Lerntrainings- und Inferenzprojekte.
Im Vergleich zu neueren GPUs haben die A100 und V100 eine bessere Verfügbarkeit auf Cloud-GPU-Plattformen wie DataCrunch und bieten oft geringere Gesamtkosten pro Stunde für den On-Demand-Zugang.
Man sollte nicht davon ausgehen, dass eine neuere GPU-Instanz oder ein Cluster besser ist. Hier ist ein detaillierter Überblick über die Spezifikationen, Leistungsfaktoren und Preise, die Sie dazu bringen könnten, die A100 oder die V100 in Betracht zu ziehen.
V100 vs A100 vs H100 Datenblattvergleich
GPU-Funktionen | NVIDIA V100 | NVIDIA A100 | NVIDIA H100 SXM5 |
|---|---|---|---|
GPU-Board-Formfaktor | SXM2 | SXM4 | SXM5 |
SMs | 80 | 108 | 132 |
TPCs | 40 | 54 | 66 |
FP32-Kerne / SM | 64 | 128 | 128 |
FP32-Kerne / GPU | 5020 | 6912 | 16896 |
FP64-Kerne / SM (ohne Tensor) | 32 | 64 | 64 |
FP64-Kerne / GPU (ohne Tensor) | 2560 | 3456 | 8448 |
INT32-Kerne / SM | 64 | 64 | 64 |
INT32-Kerne / GPU | 5120 | 6912 | 8448 |
Tensor-Kerne / SM | 8 | 4 | 4 |
Tensor-Kerne / GPU | 640 | 432 | 528 |
Textureinheiten | 320 | 432 | 528 |
Speicherinterface | 4096-bit HBM2 | 5120-bit HBM2 | 5120-bit HBM3 |
Speicherbandbreite | 900 GB/s | 1555 GB/s | 3000 GB/s |
Transistoren | 21,1 Milliarden | 54,2 Milliarden | 80 Milliarden |
Maximale thermische Verlustleistung (TDP) | 300 Watt | 400 Watt | 700 Watt |
*Detaillierte Vergleiche von A100 und H100
Überblick über die NVIDIA V100 GPU
Die NVIDIA V100, die 2017 auf den Markt kam, markierte einen bedeutenden Sprung in der GPU-Technologie mit der Einführung von Tensor Cores. Diese Kerne wurden entwickelt, um Matrixoperationen zu beschleunigen, die für tiefes Lernen und AI-Arbeitslasten grundlegend sind. Hier sind einige wichtige Merkmale und Fähigkeiten der V100:
Tensor Cores: Die V100 war die erste GPU, die Tensor Cores integrierte und eine Leistungssteigerung von bis zu 12x für das Training von Deep Learning im Vergleich zu ihren Vorgängern bot.
Speicher: Sie verfügt über 16 GB HBM2-Speicher mit einer Speicherbandbreite von 900 GB/s, was es ihr ermöglicht, große Datensätze effizient zu verarbeiten.
Leistung: Mit 640 Tensor Cores und 5.120 CUDA Cores liefert die V100 125 Teraflops an Deep Learning-Leistung.
Die V100 wurde in der AI-Forschung, im autonomen Fahren, in der medizinischen Bildgebung und in anderen AI-intensiven Industrien weit verbreitet eingesetzt. Berühmterweise nutzte OpenAI über 10.000 V100s für das Training des GPT-3-Sprachmodells.
Überblick über die NVIDIA A100 GPU
Aufbauend auf dem Fundament der V100 stellte die NVIDIA A100, die 2020 eingeführt wurde, einen weiteren großen Fortschritt in der GPU-Technologie für AI und HPC dar. Sie umfasste mehrere neue Fortschritte, um den wachsenden Anforderungen von AI-Arbeitslasten gerecht zu werden:
Verbesserte Tensor Cores: Die A100 verfügt über dritte Generation Tensor Cores, die einen neuen Datentyp, TensorFloat-32 (TF32), unterstützen und eine Leistungssteigerung von bis zu 20x für AI-Training im Vergleich zur V100 bieten.
Speicher: Die A100 ist mit entweder 40 GB oder 80 GB HBM2-Speicher ausgestattet und verfügt über einen deutlich größeren L2-Cache von 40 MB, was ihre Fähigkeit erhöht, noch größere Datensätze und komplexere Modelle zu handhaben.
Leistung: Mit 6.912 CUDA Cores und 432 Tensor Cores bietet die A100 312 Teraflops an Deep Learning-Leistung, was sie zu einer Kraftmaschine für AI-Anwendungen macht.
Multi-Instance GPU (MIG): Eine der herausragenden Funktionen der A100 ist ihre Fähigkeit, sich in bis zu sieben unabhängige Instanzen zu partitionieren, wodurch mehrere Netzwerke gleichzeitig auf einer einzigen GPU trainiert oder inferiert werden können.
V100 und A100 Architektur im Vergleich
Die architektonischen Verbesserungen in den Streaming Multiprocessors (SMs) der A100 spielen eine wichtige Rolle bei ihren Leistungssteigerungen gegenüber der V100. Während die SMs der V100 bereits sehr effizient waren, wurden die SMs der A100 erheblich optimiert:
V100 SM Architektur: Die SM-Architektur der V100 umfasst 64 CUDA Cores pro SM, mit insgesamt 5.120 CUDA Cores über die gesamte GPU. Jeder SM enthält auch acht Tensor Cores, die entwickelt wurden, um Matrixmultiplikationen zu beschleunigen.
A100 SM Architektur: Die SM-Architektur der A100 umfasst 128 CUDA Cores pro SM, was insgesamt 6.912 CUDA Cores ergibt. Jeder SM verfügt auch über vier dritte Generation Tensor Cores, die TF32 und feinkörnige strukturierte Sparsity unterstützen und die AI-Leistung weiter steigern.
Unterschied in SXM-Sockellösungen
Sowohl die V100 als auch die A100 kommen mit den proprietären SXM (Server PCI Express Module) Hochbandbreiten-Sockellösungen von NVIDIA. Vergleichen Sie die A100 PCIe- und SXM4-Optionen.
V100: Verfügt über entweder einen SXM2- oder SXM3-Sockel.
A100: Nutzt den fortschrittlicheren SXM4-Sockel.
Verschiebung von der 2. zur 3. Generation Tensor Core
Es gibt einen wesentlichen Unterschied zwischen den Tensor Cores der 2. Generation in der V100 und den Tensor Cores der 3. Generation in der A100:
V100 Tensor Cores: Die Tensor Cores der V100 unterstützen hauptsächlich die FP16-Genauigkeit.
A100 Tensor Cores: Die A100 führt Tensor Cores der dritten Generation ein, die TF32 unterstützen, ein neues Präzisionsformat, das die Leistung von FP16 mit der Benutzerfreundlichkeit von FP32 bietet.
Leistungsbenchmarks der A100 und V100
Beide GPUs wurden für Hochleistungs-Arbeitslasten entwickelt.
ML Trainingsleistung:
V100: Die V100 war die erste GPU, die die 100 Teraflops-Barriere für Deep Learning-Leistung überschritt und beeindruckende 120 Teraflops erreichte, was der Leistung von 100 CPUs entspricht.
A100: Die A100, mit ihren 312 Teraflops an Deep Learning-Leistung mit TF32-Präzision, bietet bis zu 20x Geschwindigkeit im Vergleich zur V100 für AI-Trainingsaufgaben.
Inferenzleistung:
V100: Die V100 ist für Inferenzaufgaben hochwirksam und unterstützt optimierte FP16- und INT8-Präzision, was eine effiziente Bereitstellung von trainierten Modellen ermöglicht.
A100: Die A100 verbessert die Inferenzleistung weiter durch ihre Unterstützung für TF32 und gemischte Präzisionsfähigkeiten.
Preise
Beide GPUs sind jetzt weit verbreitet als On-Demand-Instanzen oder GPU-Cluster erhältlich.
16GB V100: $0.62/Stunde
80 GB A100 SXM4: $1.75/Stunde
40GB A100 SXM4: $1.29/Stunde
*Detaillierte Zusammenfassung aller Cloud-GPU-Instanzpreise
Fazit
Sowohl die NVIDIA V100 als auch die A100 sind weiterhin extrem leistungsstarke Optionen für AI-Training und -Inference. Die NVIDIA A100 Tensor Core GPU stellt einen bedeutenden Fortschritt gegenüber ihrer Vorgängerin, der V100, dar, was Leistung, Effizienz und Vielseitigkeit betrifft. Mit ihren Tensor Cores der 3. Generation, der erhöhten Speicherkapazität und neuen Funktionen wie der Multi-Instance GPU (MIG)-Technologie ist die A100 für viele AI- und HPC-Arbeitslasten bestens geeignet.
Dennoch macht die weite Verfügbarkeit (und die geringeren Kosten pro Stunde) der V100 sie zu einer perfekt geeigneten Option für viele Projekte, die weniger Speicherbandbreite und Geschwindigkeit erfordern. Die V100 bleibt eine der am häufigsten verwendeten Chips in der AI-Forschung und kann eine solide Option für Inferenz und Feinabstimmung sein.
Jetzt, da Sie ein besseres Verständnis der V100 und A100 haben, warum nicht einige praktische Erfahrungen mit beiden GPUs sammeln? Starten Sie eine On-Demand-Instanz auf DataCrunch und vergleichen Sie die Leistung selbst.