مقایسه جامع کارت گرافیک های NVIDIA A100، H100 و H200 | انقلاب هوش مصنوعی در دستان انویدیا
در دنیای پرشتاب فناوری، هر نسل از کارت گرافیکهای انویدیا مرزهای جدیدی از قدرت پردازش را تعریف میکند. از روزهایی که GPU صرفاً ابزاری برای رندر تصاویر بود تا امروز که تبدیل به قلب تپندهی سیستمهای هوش مصنوعی، دیتاسنترها و ابررایانهها شده است، مسیر پیشرفت انویدیا چشمگیر و الهامبخش بوده است.
اما پرسش کلیدی برای بسیاری از مدیران فناوری، پژوهشگران داده و متخصصان یادگیری ماشین این است: در سالهای اخیر، کدام GPU انویدیا بهترین انتخاب برای نیازهای محاسباتی سنگین و پروژههای AI است؟ A100، H100 یا H200؟
هر سه مدل به ظاهر شباهتهایی دارند، اما تفاوتهای عمیق در معماری، سرعت حافظه، توان پردازشی و بهرهوری انرژی باعث میشود انتخاب بین آنها به تصمیمی استراتژیک تبدیل شود. در این مقاله، با نگاهی تحلیلی به تفاوتها و مزایای هر مدل، کمک میکنیم تا بهترین گزینه را برای محیط کاری یا پروژهی شما بشناسید.
معرفی سه نسل از نوآوری در یک نگاه
انویدیا طی کمتر از پنج سال، سه نسل از GPUهای اختصاصی خود برای دیتاسنترها را عرضه کرده است:
- NVIDIA A100 معماری Ampere))
- NVIDIA H100 معماری Hopper))
- NVIDIA H200 نسل جدید Hopper با حافظهی HBM3e))
هر نسل نه تنها از نظر تعداد هستهها و سرعت حافظه پیشرفت کرده، بلکه بهینهسازیهای چشمگیری در عملکرد هوش مصنوعی، راندمان انرژی و پشتیبانی از مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) داشته است.
اگر هدف شما آموزش مدلهای بزرگ، اجرای پایپلاینهای یادگیری عمیق یا استقرار هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی است، شناخت دقیق تفاوتهای میان این سه GPU میتواند هزینهها را کاهش داده و بهرهوری پروژههای شما را چندبرابر کند.
NVIDIA A100، نقطه عطفی در معماری Ampere
وقتی انویدیا از GPU A100 رونمایی کرد، بسیاری از تحلیلگران آن را نقطهی عطفی در تاریخ شتابدهندههای داده و هوش مصنوعی دانستند. این کارت گرافیک نهتنها جانشین شایستهای برای سری Volta (بهویژه V100) بود، بلکه استاندارد تازهای را برای آموزش مدلهای یادگیری عمیق و پردازشهای موازی در مقیاس بالا تعریف کرد.
A100 پیشگام معماری Ampere انویدیا است و در نیمه اول سال ۲۰۲۰ معرفی شد. این پردازنده گرافیکی قابلیتهای محاسباتی را بازتعریف کرد و به ویژه در مقایسه با نسل قبلی خود، یعنی Volta، بهبودهای چشمگیری داشت. این بهبودها باعث شد که A100 به سرعت به سختافزار مورد علاقه محققان کار بر روی پروژههای هوش مصنوعی، مانند LLMها، تبدیل شود.
عملکرد: تا ۶ برابر عملکرد بالاتر (خارج از جعبه) با TF32 برای آموزش هوش مصنوعی.
مشخصات: دارای ۶,۹۱۲ هسته CUDA، ۴۳۲ هسته Tensor و ۴۰ تا ۸۰ گیگابایت حافظه با پهنای باند بالا (HBM2) است. هستههای Tensor نسل سوم، وظایف هوش مصنوعی را تسریع کرده و منجر به پیشرفتهایی در تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار شدهاند.
معماری و قدرت پردازشی
A100 بر پایهی معماری Ampere ساخته شده و از ۶۹۱۲ هسته CUDA و ۴۳۲ هسته Tensor بهره میبرد.
این ترکیب باعث میشود GPU بتواند هم در پردازشهای عددی سنتی (FP32، FP64) و هم در عملیات یادگیری عمیق (FP16، TensorFloat-32) عملکردی فراتر از نسل قبل ارائه دهد.
با پشتیبانی از حافظهی HBM2 با ظرفیت ۴۰ تا ۸۰ گیگابایت و پهنای باندی نزدیک به ۲ ترابایت بر ثانیه، A100 قادر است میلیونها پارامتر شبکههای عصبی را بدون گلوگاه حافظه پردازش کند.
اما پرسش مهم این است: آیا A100 هنوز هم در سال ۲۰۲۵ گزینهای منطقی برای دیتاسنترها و پروژههای AI است؟
پاسخ بستگی دارد به نوع بارکاری شما. اگر پروژههای شما شامل آموزش مدلهای متوسط تا بزرگ است، یا نیاز به مقیاسپذیری بالا در خوشههای GPU دارید، A100 همچنان یکی از بهصرفهترین انتخابهاست.
در بسیاری از شرکتها، ترکیب چندین A100 در قالب سرورهای DGX A100 یا زیرساختهای مبتنی بر NVLink، همچنان پایهی اصلی محیطهای یادگیری ماشین محسوب میشود.
ویژگیهای کلیدی A100 در یک نگاه
| ویژگی | توضیحات |
| معماری | NVIDIA Ampere |
| تعداد هسته CUDA | 6,912 |
| تعداد هسته Tensor | 432 |
| حافظه | 40GB / 80GB HBM2 |
| پهنای باند حافظه | تا 2 TB/s |
| توان مصرفی (TDP) | حدود 400 وات |
| فناوری ارتباطی | PCIe 4.0 / NVLink |
| کاربردها | آموزش و استنتاج مدلهای AI، HPC، شبیهسازیهای علمی، پردازش دادههای انبوه |
مزایا و نقاط قوت
GPU A100 با بهینهسازیهای ویژه برای FP16 و TensorFloat-32 (TF32)، سرعت بسیار بالایی در آموزش شبکههای عصبی ارائه میدهد و باعث میشود محاسبات یادگیری عمیق با دقت مناسب و زمان کوتاهتر انجام شود. علاوه بر این، فناوری Multi-Instance GPU (MIG) امکان تقسیم یک GPU واحد به چند بخش مستقل را فراهم میکند، بهطوری که چند کاربر یا سرویس بتوانند بهصورت همزمان از منابع GPU بهرهمند شوند، بدون آنکه عملکرد یکدیگر کاهش یابد. از سوی دیگر، A100 در محیطهای خوشهای با استفاده از NVLink و NVSwitch توانایی بسیار بالایی در مقیاسپذیری دارد و میتواند چندین GPU را بهطور یکپارچه برای پردازشهای حجیم به کار گیرد. نهایتاً، پشتیبانی گسترده نرمافزاری و بهینهسازی برای تمامی چارچوبهای محبوب یادگیری عمیق مانند TensorFlow، PyTorch و MXNet، تضمین میکند که توسعهدهندگان و متخصصان AI بتوانند از حداکثر توان GPU بدون نیاز به تغییرات پیچیده در کد بهرهمند شوند.
چالشها و محدودیتها
با وجود تمام مزایا، A100 در برابر نسلهای جدیدتر مانند H100 از نظر توان پردازشی خام، بهرهوری انرژی و سرعت حافظه عقبتر است.
برای مثال، در عملیات استنتاج مدلهای زبانی بزرگ (LLM)، کارایی H100 گاهی تا ۴ برابر بیشتر از A100 گزارش شده است. اما اگر به دنبال تعادلی بین قیمت، توان و در دسترسبودن هستید، A100 همچنان انتخابی مطمئن برای زیرساختهای سازمانی و پژوهشی بهحساب میآید.
NVIDIA H100، قدرت نسل Hopper برای هوش مصنوعی
با معرفی H100، انویدیا گامی بزرگ در زمینه پردازشهای نسل بعد AI و دیتاسنترها برداشت. اگر A100 نقطه عطفی در معماری Ampere بود، H100 نشاندهندهی تمرکز کامل بر نیازهای هوش مصنوعی مدرن، پردازش موازی گسترده و مدلهای زبانی بزرگ است.
H100 از خانواده معماری Hopper و با هستههای Tensor نسل چهارم، تعهد انویدیا به نوآوری را نشان داد.
عملکرد: تا ۴ برابر آموزش هوش مصنوعی سریعتر در GPT-3.
مشخصات: مجهز به ۱۸,۴۳۲ هسته CUDA، ۶۴۰ هسته Tensor، ۱۲۸ هسته RT و ۸۰ واحد چندپردازنده جریانی (SM) است که سطح جدیدی را در بهینهسازی وظایف هوش مصنوعی نشان میدهد. به لطف فناوری اتصال NVLink، ادغام یکپارچه و بهینهای را از پردازنده گرافیکی به پردازنده گرافیکی دیگر فراهم میکند.
: TensorRT-LLM یک کتابخانه open source است که برای بهبود و بهینهسازی عملکرد استنتاج (Inference) آخرین مدلهای زبان بزرگ (LLM) طراحی شده است و به توسعهدهندگان اجازه میدهد بدون نیاز به دانش C++ یا CUDA، LLMهای جدید را آزمایش کنند.
معماری و توان پردازشی
H100 از معماری Hopper بهره میبرد و با ۱۸,۴۳۲ هسته CUDA و ۶۴۰ هسته Tensor، نسبت به A100 جهشی قابل توجه در توان محاسباتی دارد.
این افزایش هستهها همراه با پشتیبانی از ۱۲۰ واحد SM (Streaming Multiprocessors) و ۱۲۸ هسته RT، باعث میشود H100 در پردازشهای همزمان و عملیات استنتاج مدلهای بزرگ، عملکردی چندبرابر سریعتر ارائه دهد.
پرسشی که برای مدیران و متخصصان مطرح است:آیا صرف هزینهی بیشتر برای H100 در پروژههای AI شما، بازده واقعی خواهد داشت؟
پاسخ تا حد زیادی به نوع بارکاری و هدف پروژه بستگی دارد:
- در آموزش شبکههای عصبی بزرگ، H100 میتواند تا ۲.۳ برابر سریعتر از A100 عمل کند.
- در استنتاج LLMها با استفاده از بهینهسازیهای TensorRT-LLM، عملکرد H100 گاهی تا ۴–۸ برابر سریعتر گزارش شده است.
ویژگیهای کلیدی H100 در یک نگاه
| ویژگی | توضیحات |
| معماری | NVIDIA Hopper |
| تعداد هسته CUDA | 18,432 |
| تعداد هسته Tensor | 640 |
| حافظه | 80GB HBM3 |
| پهنای باند حافظه | تا 3.35 TB/s |
| توان مصرفی (TDP) | حدود 700 وات |
| فناوری ارتباطی | PCIe 5.0 / NVLink |
| کاربردها | آموزش و استنتاج LLMها، HPC، AI در مقیاس سازمانی، پردازش دادههای عظیم |
مزایا و نقاط قوت
GPU H100 با قدرت پردازشی بسیار بالاتر نسبت به نسل قبل، بهویژه A100، برای مدلهای بزرگ و پروژههای پردازشی سنگین عملکردی چندبرابر ارائه میدهد و زمان آموزش و استنتاج را به شکل قابل توجهی کاهش میدهد. این کارت گرافیک بهصورت ویژه برای LLMها و هوش مصنوعی نسل جدید بهینه شده و با استفاده از کتابخانههای TensorRT-LLM، اجرای استنتاج مدلها را سریعتر و کارآمدتر میکند. علاوه بر این، H100 از PCIe 5.0 و NVLink نسل جدید پشتیبانی میکند که انتقال داده بین GPUها و حافظه را بسیار سریعتر کرده و گلوگاههای ارتباطی را به حداقل میرساند. همچنین، این GPU در محیطهای خوشهای قابلیت مقیاسپذیری بالایی دارد و امکان اتصال چندین H100 بدون افت عملکرد قابل توجه، حتی در پروژههای بزرگ سازمانی، فراهم میشود.
چالشها و محدودیتها
- مصرف انرژی بالا: TDP حدود ۷۰۰ وات نیازمند زیرساخت خنککننده قوی است.
- هزینه بالا و محدودیت عرضه: H100 به دلیل تقاضای بالا و تولید محدود، هزینه و زمان تأمین بیشتری دارد.
- نیاز به بهینهسازی نرمافزاری: بهرهوری واقعی H100 مستلزم استفاده از کتابخانههای بهینهسازی شده است.
H100 مناسب سازمانها و پروژههایی است که عملکرد حداکثری در استنتاج و آموزش مدلهای بزرگ برایشان حیاتی است، در حالی که A100 همچنان گزینهای مقرونبهصرفه و پایدار برای بارکاریهای متوسط تا بزرگ محسوب میشود.
NVIDIA H200، نوآوری در نسل جدید Hopper
با معرفی H200، انویدیا بار دیگر محدودههای پردازش GPU را گسترش داد. این کارت گرافیک، نسل بعدی H100 محسوب میشود و برای هوش مصنوعی نسل بعد، استنتاج LLMهای فوق بزرگ و پردازش موازی فوق سریع بهینه شده است.
انویدیا در نوامبر ۲۰۲۳ جدیدترین محصول خود، یعنی H200، را معرفی کرد. H200 بر اساس معماری Hopper توسعه یافته و با حافظه پیشگامانه HBM3e خود متمایز میشود.
مشخصات: با ظرفیت حافظه فوقالعاده ۱۴۱ گیگابایت با سرعت ۴.۸ ترابایت بر ثانیه، استاندارد جدیدی را برای پردازش مجموعهدادههای عظیم در هوش مصنوعی مولد و بارهای کاری HPC تعیین خواهد کرد.
زمان عرضه: H200 که برای عرضه در سهماهه دوم سال ۲۰۲۴ برنامهریزی شده است، نوید افزایش عملکردی فراتر از A100 را میدهد.
معماری و توان پردازشی
H200 از معماری Hopper بهروز شده بهره میبرد و با استفاده از حافظه HBM3e با ظرفیت ۱۴۱ گیگابایت و پهنای باند حدود ۴.۸ ترابایت بر ثانیه، سرعت پردازش دادهها را به سطحی بیسابقه میرساند.
این پیشرفتها باعث میشود که H200 نهتنها در آموزش و استنتاج مدلهای بزرگ، بلکه در محاسبات HPC، شبیهسازیهای علمی و تحلیل دادههای عظیم نیز بسیار سریع عمل کند.پرسشی که بسیاری از مدیران فناوری و متخصصان AI دارند این است که آیا H200 با افزایش عملکرد و پهنای باند حافظه، ارزش سرمایهگذاری دارد یا H100 و A100 کافی هستند. پاسخ به نیاز واقعی پروژه بستگی دارد: برای مدلهای کوچک و متوسط، A100 یا H100 عملکرد کافی و اقتصادی ارائه میدهند؛ برای مدلهای بزرگ و LLMهای متوسط، H100 با کاهش زمان آموزش و استنتاج گزینه بهینه است؛ اما اگر هدف شما آموزش و استنتاج LLMهای عظیم، پردازش دادههای حجیم و بهرهوری حداکثری در مقیاس سازمانی یا HPC است، H200 با پهنای باند و توان پردازشی نسل جدید ارزش سرمایهگذاری واقعی دارد.
ویژگیهای کلیدی H200 در یک نگاه
| ویژگی | توضیحات |
| معماری | نسل جدید Hopper |
| تعداد هسته CUDA | 18,432+ (بهینهسازی شده) |
| تعداد هسته Tensor | 640+ (نسل جدید) |
| حافظه | 141GB HBM3e |
| پهنای باند حافظه | تا 4.8 TB/s |
| توان مصرفی (TDP) | حدود 700–750 وات |
| فناوری ارتباطی | PCIe 5.0 / NVLink پیشرفته |
| کاربردها | استنتاج و آموزش LLMهای عظیم، HPC، AI سازمانی، تحلیل دادههای بزرگ |
مزایا و نقاط قوت
GPU H200 با پهنای باند حافظه بیسابقه خود، امکان پردازش حجمهای عظیم داده را بدون ایجاد گلوگاه حافظه فراهم میکند و بهخصوص برای مدلهای عظیم LLM و بارهای کاری سنگین AI مناسب است. توان پردازشی H200، مشابه یا حتی بالاتر از H100 است و با بهینهسازیهای نسل جدید، عملکرد واقعی در استنتاج مدلها افزایش یافته است. این کارت گرافیک برای هوش مصنوعی سازمانی و پروژههای مقیاس بزرگ بهینه شده و گزینهای ایدهآل برای مراکز داده و سرورهای AI در مقیاس وسیع محسوب میشود. همچنین، H200 از جدیدترین فناوریهای اتصال مانند PCIe 5.0 و NVLink پیشرفته پشتیبانی میکند که انتقال داده سریعتر و مقیاسپذیری بالاتر در خوشههای چند GPU را ممکن میسازد.
چالشها و محدودیتها
با این حال، H200 مصرف انرژی بالایی دارد و نیازمند زیرساخت خنککننده پیشرفته است، بنابراین طراحی مناسب زیرساخت برای بهرهوری واقعی ضروری است. قیمت بسیار بالا و عرضه محدود، این GPU را برای سازمانهایی با بودجه و زیرساخت پیشرفته مناسب کرده و برای پروژههای متوسط اقتصادی نیست. همچنین، برای رسیدن به حداکثر بهرهوری، استفاده از نرمافزار و کتابخانههای اختصاصی انویدیا الزامی است.
جمعبندی مقایسهای، کدام GPU مناسب شماست؟
| GPU | مناسب برای | نقاط قوت | محدودیتها |
| A100 | بارکاری متوسط تا بزرگ، مراکز داده سازمانی | مقرونبهصرفه، پایدار، پشتیبانی نرمافزاری گسترده | توان پردازشی کمتر، حافظه محدودتر نسبت به نسلهای جدید |
| H100 | استنتاج و آموزش LLM، AI نسل جدید | قدرت پردازشی بالا، بهینهسازی برای LLM، NVLink و PCIe 5.0 | مصرف انرژی بالا، هزینه و عرضه محدود |
| H200 | استنتاج و آموزش LLMهای عظیم، HPC، AI سازمانی | پهنای باند حافظه فوقالعاده، توان پردازشی نسل جدید، بهینهسازی کامل | قیمت بسیار بالا، نیاز به زیرساخت و خنکسازی پیشرفته |
در نهایت، انتخاب بین این سه GPU به نوع پروژه، مقیاس زیرساخت، بودجه و اهداف عملکردی شما بستگی دارد.
برای سازمانهایی که به دنبال عملکرد حداکثری در AI و HPC هستند، H200 بهترین گزینه است، در حالی که A100 همچنان برای بسیاری از محیطهای سازمانی و تحقیقاتی گزینهای پایدار و اقتصادی محسوب میشود.
انتخاب نهایی تصمیم هوشمندانه برای انتخاب GPU
انتخاب بین A100، H100 و H200 به نوع پروژه، بودجه، زیرساخت و اهداف عملکردی بستگی دارد:
A100 : پروژههای متوسط و اقتصادی
H100 : آموزش و استنتاج LLM و AI نسل جدید
: H200 بالاترین سطح عملکرد و HPC پیشرفته
برای پروژه های مختلف چند پردازنده گرافیکی (GPU) مورد نیاز است؟
آیا زیرساخت شما آماده است تا با تعداد مناسب GPU، بالاترین بهرهوری را از پروژههای AI و LLMها داشته باشد؟پرسش رایج بسیاری از مدیران IT و پژوهشگران AI این است:
برای پروژههای من، چند GPU لازم است؟ پاسخ سادهای وجود ندارد، اما میتوان با بررسی نوع بارکاری، اندازه مدل و اهداف عملکردی به یک تصمیم منطقی رسید.
عوامل تعیینکننده تعداد GPU
نوع پروژه و بارکاری
مدلهای کوچک و متوسط AI: اغلب یک یا دو GPU کافی است.
مدلهای بزرگ و LLMها: برای آموزش و استنتاج، نیاز به چندین GPU و خوشههای موازی وجود دارد.
حجم داده و اندازه مدل
مدلهای با صدها میلیون پارامتر: معمولاً ۲ تا ۴ GPU نیاز دارند.
مدلهای چند میلیارد پارامتری یا LLMهای عظیم: ۸، ۱۶ یا حتی بیشتر GPU برای کارایی مناسب ضروری است.
نوع GPU و توان پردازشی آن
: A100هر GPU توان پردازشی محدودی دارد؛ برای مدلهای بزرگ، تعداد بیشتری نیاز است.
: H100 قدرت پردازشی بیشتر، ممکن است نیاز به تعداد کمتری GPU برای همان پروژه باشد.
H200 : بالاترین توان و پهنای باند حافظه؛ در بسیاری از موارد، میتوان با تعداد کمتر GPU همان عملکرد را داشت.
توصیه کارشناسان ماهان شبکه ایرانیان
برای سازمانهایی که میخواهند زیرساخت خود را بهینه کنند:
- ابتدا حجم پروژه و مدل را ارزیابی کنید.
- سپس GPU مناسب را انتخاب کرده و تعداد مورد نیاز را با توجه به توان پردازشی و حافظه محاسبه کنید.
- در پروژههای بزرگ، طراحی خوشههای چند GPU با NVLink یا PCIe 5.0 میتواند زمان آموزش و استنتاج را به شکل چشمگیری کاهش دهد.
سوالات متداول
۱. تفاوت اصلی A100، H100 و H200 چیست؟
معماری، حافظه، توان پردازشی و کاربردهای هر GPU متفاوت است.
۲. کدام GPU برای آموزش مدلهای بزرگ مناسبتر است؟
H200 بهترین عملکرد، H100 گزینه قدرتمند و A100 برای مدلهای متوسط مناسب است.
۳. آیا مصرف انرژی مهم است؟
بله، H100 و H200 تا ۷۵۰ وات مصرف دارند؛ A100 حدود ۴۰۰ وات.
۴. امکان اتصال چند GPU وجود دارد؟
بله، با NVLink و PCIe، H100 و H200 برای خوشههای بزرگ بهینه شدهاند.
۵. کدام GPU برای استنتاج LLM بهتر است؟
H200، سپس H100 و در نهایت A100 برای بارهای سبکتر.
۶. آیا A100 هنوز ارزش خرید دارد؟
بله، برای پروژههای متوسط و سازمانی اقتصادی و پایدار است.
۷. مهمترین فاکتورهای انتخاب GPU چیست؟
نوع بارکاری، اندازه مدلها، بودجه، زیرساخت انرژی، مقیاسپذیری.
جمعبندی نهایی، کدام GPU NVIDIA برای شما مناسب است؟
انتخاب بین A100، H100 و H200 تنها به اعداد و مشخصات فنی خلاصه نمیشود. بلکه به نوع پروژه، بودجه، زیرساخت و اهداف عملکردی شما بستگی دارد. A100 و H100 برای سناریوهای استفاده متفاوتی طراحی شدهاند. A100 بیشتر برای وظایف HPC و هوش مصنوعی طراحی شده است، در حالی که H100 برای کارهای گرافیکی شدید مناسب است، اما به لطف TensorRT-LLM، H100 در وظایف LLM بهبود عملکرد چشمگیری دارد. طولانی بودن فرآیند عرضه و افزایش قیمت، انجام کارها را از طریق دریافت خدمات از طریق ارائهدهندگان ابری ممکن میسازد، اما الزامات قانونی ممکن است مانع استفاده از فضای ابری برای برخی از پروژهها و دادهها شود.
نکات کلیدی برای تصمیمگیری که باید درنظر داشته باشید
بودجه و هزینه کل مالکیت (TCO)
:A100 مقرونبهصرفه و پایدار، مناسب برای پروژههای متوسط و مراکز داده سازمانی.
:H100 هزینه بالاتر، اما قدرت پردازشی چندبرابر برای مدلهای بزرگ و LLMها.
:H200 سرمایهگذاری سنگین، ولی عملکرد حداکثری و پهنای باند حافظه بیسابقه.
نوع بارکاری و پروژه
- آموزش مدلهای متوسط: A100 کفایت میکند.
- استنتاج و آموزش LLMها: H100 و H200 بهترین گزینهها هستند.
- HPC و شبیهسازیهای سنگین: H200 با پهنای باند و توان پردازشی بالا بهترین انتخاب است.
زیرساخت و انرژی
A100 با مصرف حدود ۴۰۰ وات، کمترین نیاز به خنککننده و انرژی را دارد.
H100 و H200 مصرف انرژی بالا (۷۰۰–۷۵۰ وات) دارند و نیازمند زیرساخت پیشرفته هستند.
مقیاسپذیری و اتصال چند GPU
H100 و H200 برای خوشههای چند GPU و محیطهای سازمانی بهینه شدهاند.
A100 نیز امکان اتصال چند GPU دارد، اما H200 برای بزرگترین خوشهها مناسبتر است. اگر پروژه شما در مقیاس کوچک یا متوسط است و میخواهید ثبات و مقرونبهصرفه بودن را تجربه کنید، A100 گزینهای منطقی و اقتصادی است. اگر نیاز به قدرت پردازشی بالا برای LLM یا AI نسل جدید دارید و بودجه کافی دارید، H100 عملکرد فوقالعادهای ارائه میدهد و اگر هدف شما بالاترین سطح عملکرد، استنتاج مدلهای عظیم و HPC پیشرفته است و زیرساخت مناسب دارید، H200 بهترین گزینه خواهد بود.