NVIDIA A100 40GB vs 80GB GPU Vergleich (2024)

Selbst heute bleibt die NVIDIA A100 Tensor Core eine der leistungsstärksten GPUs, die Sie für AI-Trainings- oder Inferenzprojekte verwenden können. Obwohl sie in reiner Rechenleistung von der H100 und der H200 übertroffen wurde, bietet die A100 eine ausgezeichnete Balance aus roher Rechenleistung, Effizienz und Skalierbarkeit.

Während sie anfangs nur begrenzt verfügbar war, hat sich die Verfügbarkeit der A100 im vergangenen Jahr verbessert, und heute können Sie über Cloud-GPU-Plattformen wie DataCrunch auf beide Versionen der A100, das 80GB- und das 40GB-Modell, zugreifen.

Lassen Sie uns durchgehen, was Sie über die Unterschiede dieser beiden Modelle in Bezug auf Spezifikationen, Leistung und Preis wissen müssen.

Vergleich A100 40GB vs 80GB

*Sehen Sie eine detailliertere Übersicht der A100-Spezifikationen.

Speicherkapazität

Der offensichtliche Unterschied zwischen den 40GB- und 80GB-Modellen des A100 ist ihre Speicherkapazität. Durch die Verdopplung der Speicherkapazität ist das 80GB-Modell ideal für Anwendungen, die erheblichen Speicher benötigen, wie groß angelegte Trainings- und Inferenzmodelle für Deep Learning. Der erhöhte Speicher ermöglicht größere Batch-Größen und umfangreichere Datensätze, was zu schnelleren Trainingszeiten und verbesserter Modellgenauigkeit führt.

Speicherbandbreite

Auch die Speicherbandbreite verbessert sich im 80GB-Modell deutlich. Mit 2,0 TB/s Speicherbandbreite im Vergleich zu 1,6 TB/s im 40GB-Modell ermöglicht das A100 80GB schnellere Datenübertragung und -verarbeitung. Diese Verbesserung ist wichtig für speicherintensive Anwendungen und stellt sicher, dass die GPU große Datenmengen ohne Engpässe verarbeiten kann.

Häufige Anwendungsfälle für das A100 40GB

Die 40GB-Version des A100 eignet sich gut für eine Vielzahl von KI- und HPC-Anwendungen. Sie bietet genügend Speicherkapazität und Bandbreite für die meisten Arbeitslasten und ermöglicht die effiziente Verarbeitung großer Datensätze und komplexer Modelle.

• Standard-KI-Training: Das 40GB A100 eignet sich für das Training von Modellen, die in seine Speicherkapazität passen, was immer noch viele Anwendungen in der Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache umfasst. Seine hohe Bandbreite sorgt für eine effiziente Handhabung umfangreicher Datensätze und komplexer Modelle ohne Engpässe.

• Inferenzen: Das 40GB A100 bietet ausreichend Speicher und Leistung, um Echtzeit-Inferenzaufgaben in verschiedenen KI-Anwendungen, von der Bilderkennung bis zur Sprachübersetzung, zu bewältigen.

• Datenanalyse: Die 40GB-Version eignet sich auch für Arbeitslasten in der Datenanalyse, bei denen große Datensätze schnell verarbeitet werden können.

Für RNN-T-Inferenzen waren die Leistungen des 40GB und 80GB A100 vergleichbar. (Quelle: nvidia.com)

Häufige Anwendungsfälle für das A100 80GB

Die 80GB-Version des A100 verdoppelt die Speicherkapazität und erhöht die Speicherbandbreite auf 2 TB/s. Diese Konfiguration ist besonders vorteilhaft für rechenintensive KI-Anwendungen, die größere Modelle und Datensätze umfassen, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und wissenschaftliche Simulationen. Die zusätzliche Speicherkapazität und Bandbreite ermöglichen schnellere Datenübertragungen und -verarbeitungen, reduzieren die Trainingszeiten und verbessern die Gesamtleistung. Die erhöhte Speicherkapazität und Bandbreite des 80GB A100 haben mehrere Leistungsauswirkungen:

• Größere Modelle: Für die größten ML-Modelle, wie DLRM, erreicht das 80GB-Modell bis zu 1,3TB einheitlichen Speicher pro Knoten und liefert bis zu eine 3-fache Durchsatzerhöhung gegenüber dem 40GB-Modell.

• Schnellere Verarbeitung: Die höhere Speicherbandbreite ermöglicht schnellere Datenübertragungen zwischen GPU und Speicher, was zu schnelleren Berechnungen und kürzeren Trainingszeiten führt.

• Multitasking: Mit mehr Speicher kann das 80GB A100 mehrere Aufgaben gleichzeitig effizient verwalten, was es ideal für komplexe, multifunktionale Arbeitslasten macht.

In einem direkten Vergleich ist das A100 80GB in der Lage, FP16 DLRM-Training 3x schneller durchzuführen als das A100 40GB (Quelle: Nvidia.com)

Unterschied zwischen dem A100 PCIe und SXM

Zusätzlich zu den zwei Speicherkonfigurationen ist es wichtig zu wissen, dass das A100 in zwei Formfaktoren erhältlich ist, dem SXM4 und dem PCIe.

Die SXM-Version bietet eine höhere Speicherbandbreite und eine höhere maximale TDP, was sie für intensivere Arbeitslasten und größere Serverkonfigurationen geeignet macht. Die PCIe-Version ist flexibler in Bezug auf Kühlungsoptionen und ist für die Kompatibilität mit einer breiteren Palette von Server-Setups ausgelegt.

Preise für A100 80GB vs 40GB Für eine lange Zeit war der NVIDIA A100 in extrem begrenzter Stückzahl verfügbar, sodass man keinen Zugang zu seiner Rechenleistung kaufen konnte, selbst wenn man wollte. Heute hat sich die Verfügbarkeit verbessert, und Sie können sowohl den A100 40GB als auch den 80GB on-demand oder durch langfristige Reservierungen für dedizierte Instanzen nutzen. Aktuelle On-Demand-Preise für A100-Instanzen bei DataCrunch:

• 80 GB A100 SXM4: 1,89 USD/Stunde

• 40 GB A100 SXM4: 1,29 USD/Stunde

*Aktuelle Preise für A100 in Echtzeit finden Sie hier.

Fazit zum A100 40GB und 80GB

Sowohl die A100 40GB als auch die 80GB GPUs liefern außergewöhnliche Leistung für KI, Datenanalyse und HPC. Die Wahl zwischen den beiden Modellen sollte durch die spezifischen Speicher- und Bandbreitenanforderungen Ihrer Arbeitslasten bestimmt werden. Das A100 80GB Modell, mit seinem erheblichen Anstieg der Speicherkapazität und Bandbreite, ist die bevorzugte Option für die anspruchsvollsten Anwendungen.

Jetzt, da Sie eine bessere Vorstellung vom Unterschied zwischen den 40GB und 80GB Modellen des A100 haben, warum nicht eine On-Demand-GPU-Instanz bei DataCrunch starten?