Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應(yīng)用場景 - 構(gòu)建高效、靈活的計(jì)算架構(gòu)的 GPU 資源動(dòng)態(tài)調(diào)度。

眾所周知，近年來，我們正身處一個(gè)以人工智能（AI）技術(shù)為核心驅(qū)動(dòng)力的黃金時(shí)代，而這一時(shí)代的技術(shù)基石無疑是高性能計(jì)算芯片。芯片制造商和計(jì)算加速器的創(chuàng)新已成為推動(dòng)全球科技發(fā)展的關(guān)鍵引擎。

而在人工智能和高性能計(jì)算領(lǐng)域，GPU 扮演著至關(guān)重要的角色。作為 GPU 領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，NVIDIA 推出的 H100 和 A100 兩款產(chǎn)品備受矚目。H100 作為 A100 的繼任者，在架構(gòu)、性能和功能上都進(jìn)行了顯著的提升。本文將深入剖析這兩款 GPU 的技術(shù)細(xì)節(jié)、性能差異以及應(yīng)用場景，幫助讀者全面了解 H100 和 A100，從而在實(shí)際應(yīng)用中做出明智的選擇。

一、多維度解析 A100 vs H100：性能與演進(jìn)之路

根據(jù) NVIDIA 官方及其獨(dú)立機(jī)構(gòu)的基準(zhǔn)測試和效率測試，H100 的計(jì)算速度是 A100 的兩倍。即意味著模型訓(xùn)練和推理所需的時(shí)間縮短了一半，從而節(jié)省了大量的生產(chǎn)時(shí)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(shí)間完成任務(wù)，那么通過云模式的總支出可能相差無幾。這是因?yàn)?H100 更高的價(jià)格與其更快的處理速度相抵消，單位時(shí)間內(nèi)的計(jì)算成本可能更具優(yōu)勢(shì)。

NVIDIA 于 2020 年發(fā)布的 A100 是首款基于 Ampere 架構(gòu)的 GPU，標(biāo)志著 AI 計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)重要里程碑。在 H100 發(fā)布之前，A100 憑借其與 AI 任務(wù)的極佳兼容性，成為了模型開發(fā)者的首選平臺(tái)。A100 在多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域取得了顯著突破，特別是在 Tensor Cores 性能提升、CUDA 核心數(shù)量與并行計(jì)算能力、更大內(nèi)存與高帶寬支持以及多實(shí)例 GPU（MIG）技術(shù)等多方面。

憑借這些創(chuàng)新，A100 一度被業(yè)界視為 AI 模型訓(xùn)練的標(biāo)桿，是深度學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、自然語言處理等任務(wù)中訓(xùn)練復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理想選擇。特別是在推理相關(guān)的任務(wù)上，A100 同樣表現(xiàn)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(gòu)的新一代 AI 專用芯片，H100 在性能和應(yīng)用場景方面進(jìn)行了全面升級(jí)，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(jì)算能力：H100 在多個(gè)領(lǐng)域的計(jì)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(shí)，展現(xiàn)出了驚人的性能。
• Transformer Engine 的優(yōu)化：H100 配備了專為深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化的 Transformer Engine，極大提升了訓(xùn)練速度，尤其是在需要處理大量并行計(jì)算和數(shù)據(jù)交換的任務(wù)中，表現(xiàn)尤為突出。

因此，盡管 A100 在發(fā)布初期被認(rèn)為是訓(xùn)練 AI 模型的首選工具，H100 的推出讓人們意識(shí)到，AI 專用 GPU 的技術(shù)水平還有更大的發(fā)展空間，推動(dòng)了行業(yè)的技術(shù)革新。

與 A100 相比，H100 提供了顯著的性能改進(jìn)：

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

二、從哪些方面選擇 A100 還是 H100 ？

在實(shí)際的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景中，選擇合適的 GPU 進(jìn)行任務(wù)處理和工作負(fù)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(gè)因素，確保在性能與成本之間達(dá)到最佳平衡。以下是選購 GPU 時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注的幾個(gè)關(guān)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(xiàn)在初期采購或租賃費(fèi)用上，更應(yīng)綜合考慮其對(duì)整體業(yè)務(wù)運(yùn)營的長遠(yuǎn)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(fù)載下顯著縮短計(jì)算時(shí)間，其帶來的效益可能足以彌補(bǔ)這一價(jià)格差異。以下是評(píng)估成本效益時(shí)需要考慮的幾個(gè)方面：

(1) 計(jì)算效率

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

(2) 任務(wù)運(yùn)行時(shí)間

在高性能任務(wù)中，GPU 的運(yùn)行效率對(duì)整體成本的影響巨大。H100 能夠減少計(jì)算時(shí)間，尤其在大規(guī)模并行計(jì)算和 AI 模型訓(xùn)練時(shí)，這種時(shí)間的節(jié)省直接轉(zhuǎn)化為成本的降低。

(3) 總體擁有成本（TCO）

在選擇 GPU 時(shí)，除了考慮租賃成本外，還需要綜合評(píng)估設(shè)備的維護(hù)、能源消耗以及升級(jí)周期等因素。通過對(duì)比 H100 與 A100 在多個(gè)維度上的表現(xiàn)，企業(yè)可以更準(zhǔn)確地評(píng)估其長期投入的回報(bào)。

2.許可成本和軟件兼容性

另一個(gè)需要重點(diǎn)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(shí)，往往忽視了與之綁定的軟件許可證費(fèi)用，而這一成本有時(shí)可能大大高于硬件本身的費(fèi)用。

(1) GPU 型號(hào)與軟件兼容性

部分專業(yè)軟件（如深度學(xué)習(xí)框架、AI 訓(xùn)練工具、數(shù)據(jù)處理平臺(tái)等）會(huì)根據(jù) GPU 型號(hào)設(shè)定許可條款。這意味著，一些軟件可能針對(duì)特定 GPU 型號(hào)（如 A100）提供優(yōu)惠的許可費(fèi)用，而對(duì)于較新或較高端的 GPU 型號(hào)（如 H100），其許可費(fèi)用可能相對(duì)較高。

(2) 許可差異對(duì)成本的影響

在一些業(yè)務(wù)場景中，尤其是那些已經(jīng)在使用 A100 并依賴特定軟件的企業(yè)，軟件的許可費(fèi)用可能成為影響選擇的關(guān)鍵因素。即使 H100 提供了更強(qiáng)的計(jì)算性能和更快的運(yùn)行速度，但如果相應(yīng)的軟件許可費(fèi)用大幅上升，綜合計(jì)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(gè) GPU 型號(hào)使用，而有些則嚴(yán)格綁定于特定型號(hào)或架構(gòu)。因此，在為企業(yè)選擇 GPU 時(shí)，需要確保所選 GPU 與現(xiàn)有軟件的兼容性，并盡量避免因硬件升級(jí)帶來額外的許可成本。

3.其他關(guān)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(shí)，還需考慮以下其他因素：

(1) 工作負(fù)載類型

不同 GPU 型號(hào)在不同類型的工作負(fù)載下表現(xiàn)差異顯著。比如，H100 在 AI 模型訓(xùn)練和推理方面的優(yōu)勢(shì)較為明顯，而 A100 在綜合性能和多功能任務(wù)中依然具有較高的性價(jià)比。

(2) 靈活性與可擴(kuò)展性

隨著企業(yè)需求的變化，GPU 的靈活性和可擴(kuò)展性變得尤為重要。選擇能夠適應(yīng)未來擴(kuò)展需求的 GPU，可以幫助企業(yè)更好地應(yīng)對(duì)未來技術(shù)發(fā)展和工作負(fù)載變化。

(3) 技術(shù)支持與生態(tài)系統(tǒng)

選擇 GPU 時(shí)，技術(shù)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(shù)據(jù)中心領(lǐng)域提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持和豐富的軟件工具，企業(yè)應(yīng)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(shè)計(jì)和多項(xiàng)新特性，使其與其前代產(chǎn)品 A100 存在較大差異，尤其是性能與安全方面，具體：    

1.增強(qiáng)隱私性：機(jī)密計(jì)算

H100 的一項(xiàng)顯著新增功能便是引入了機(jī)密計(jì)算（Confidential Computing，CC）。雖然靜態(tài)數(shù)據(jù)加密和傳輸中數(shù)據(jù)加密是常見的安全措施，但 CC 將這種保護(hù)擴(kuò)展到了使用中的數(shù)據(jù)。

這項(xiàng)功能對(duì)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(hù)隱私和合規(guī)性至關(guān)重要。機(jī)密計(jì)算通過在硬件層面創(chuàng)建一個(gè)可信執(zhí)行環(huán)境（TEE），確保即使在云環(huán)境中，數(shù)據(jù)在處理過程中也能得到保護(hù)，免受惡意軟件或未經(jīng)授權(quán)的訪問。

2.優(yōu)化性能：張量內(nèi)存加速器

張量內(nèi)存加速器（Tensor Memory Accelerator，TMA）是 H100 架構(gòu)的一項(xiàng)突破性創(chuàng)新。它將內(nèi)存管理任務(wù)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(shù)量不同，TMA 代表著一次根本性的架構(gòu)轉(zhuǎn)變，通過專用硬件加速內(nèi)存訪問，減少了 CPU 和 GPU 之間的通信瓶頸，從而提高了整體計(jì)算效率。

此外，隨著對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求的增長，TMA 在不增加計(jì)算線程負(fù)擔(dān)的情況下無縫處理大型數(shù)據(jù)集的能力變得越來越有價(jià)值。此外，隨著訓(xùn)練軟件不斷發(fā)展以充分利用此功能，H100 可能會(huì)成為大規(guī)模AI模型訓(xùn)練的首選，提供增強(qiáng)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(fù)雜的AI模型時(shí)，H100 仍然能夠提供強(qiáng)大的支持。

Happy Coding ~

Reference ：

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