NVIDIA A100 vs. V100: So sánh chi tiết GPU AI

Trong các GPU AI phổ biến hiện nay, NVIDIA A100 và V100 là hai cái tên nổi bật, thường được đem ra so sánh khi doanh nghiệp hay nhà nghiên cứu cần lựa chọn hạ tầng tính toán mạnh mẽ. Một bên là V100 – GPU Volta từng thống trị giai đoạn trước, một bên là A100 – thế hệ Ampere với hiệu suất vượt trội cho mô hình AI hiện đại.

Xem qua bài viết sau để tìm hiểu chi tiết sự khác biệt giữa A100 và V100, từ kiến trúc, bộ nhớ đến hiệu năng thực tế, giúp bạn có góc nhìn rõ ràng trước khi đầu tư.

>>> Đăng ký ngay Server AI/GPU, Cloud GPU VNSO – tư vấn, báo giá & dùng thử miễn phí!

1. Kiến thức về NVIDIA A100 và V100 bạn nên biết

V100 là anh cả mở đường cho GPU AI hiện đại, còn A100 là thế hệ kế tiếp mạnh mẽ hơn, được thiết kế để đáp ứng nhu cầu huấn luyện mô hình AI quy mô cực lớn.

NVIDIA Tesla V100 Tensor Core GPU

V100 được NVIDIA giới thiệu năm 2017, dựa trên kiến trúc Volta. Đây là GPU trung tâm dữ liệu đầu tiên của NVIDIA tích hợp Tensor Core, tối ưu cho tính toán song song, deep learning, và HPC. V100 từng là tiêu chuẩn vàng cho huấn luyện AI và siêu máy tính.

NVIDIA A100 Tensor Core GPU

A100 ra mắt năm 2020, thuộc thế hệ Ampere. Đây là bản nâng cấp toàn diện so với V100, có nhiều CUDA core hơn, bộ nhớ HBM2e lớn hơn (40–80GB), băng thông gấp gần 2 lần, và Tensor Core thế hệ mới hỗ trợ định dạng TF32, BF16 cùng công nghệ MIG (Multi-Instance GPU). A100 hiện là GPU chủ lực trong nhiều trung tâm dữ liệu AI, cloud và siêu máy tính.

>>> Có thể bạn quan tâm: Thuê Server GPU NVIDIA A100 PCIe 40GB chỉ với 32K đ/giờ

2. Thông số kỹ thuật NVIDIA A100 và V100

NVIDIA V100

NVIDIA A100

(*) Với sparsity (kỹ thuật thưa trong mô hình AI).
(**) SXM4 GPUs có thể dùng NVLink Bridge để ghép tối đa 2 GPU.
(***) Phiên bản 400W cho cấu hình tiêu chuẩn. HGX A100-80GB CTS có thể hỗ trợ TDP lên đến 500W.

3. Phân tích, so sánh chi tiết NVIDIA A100 và V100

Phần này sẽ phân tích sâu các khác biệt kiến trúc, khả năng tính toán, bộ nhớ/băng thông, Tensor Core & định dạng số, liên kết nhiều GPU, hiệu năng thực tế, điện/ổn định vận hành và ứng dụng phù hợp giữa 2 GPU datacenter này. Mình sẽ nêu số liệu chính và giải thích ý nghĩa thực tế của chúng.

A100 (Ampere, ra 2020) là nâng cấp kiến trúc toàn diện so với V100 (Volta, ra 2017): nhiều nhân hơn, bộ nhớ lớn hơn/băng thông cao hơn, Tensor Core thế hệ mới hỗ trợ TF32/BF16/FP64-Tensor, và tính năng phân vùng MIG — nên A100 mạnh hơn đáng kể cho cả training mô hình lớn lẫn HPC; V100 vẫn là GPU Volta mạnh, ổn định, phù hợp cho workloads vừa/nhỏ hoặc nơi chi phí là yếu tố quyết định.

Kiến trúc & silicon (quy trình, die, transistor)

Quy trình nhỏ hơn + transistor nhiều hơn => khả năng tích hợp Tensor Core thế hệ mới, logic FP64 tensor, nhiều bộ nhớ on-chip hơn, dẫn tới hiệu năng per-GPU cao hơn.

– A100 (GA100) được sản xuất trên tiến trình TSMC N7 (7 nm), die lớn với ~54.2 tỉ transistor (die ~826 mm² trong báo cáo NVIDIA). Điều này cho phép tích hợp nhiều lõi, bộ nhớ và logic tensor phức tạp.

– V100 (GV100) là vi kiến trúc Volta, sản xuất trên quy trình ~12 nm, là bước đầu đưa Tensor Core vào datacenter. So sánh trực tiếp: A100 là thế hệ nhỏ hơn về nm, nhiều transistor hơn — nền tảng cho hiệu năng/capacity cao hơn.

>>> Xem thêm: GPU NVIDIA RTX 5880 Ada 48GB GDDR6 với ECC

Cấu hình nhân tính (CUDA cores, SMs, Tensor Cores) và hiệu năng cực đại

– V100: thường cấu hình ~5120 CUDA cores (tùy biến theo phiên bản), 640 Tensor Cores (thế hệ Volta). Thông số này cho V100 sức mạnh lớn cho FP16/mixed-precision đời trước.

– A100: ~6912 CUDA cores (GA100), Tensor Cores thế hệ 3 (thực thi nhiều định dạng: TF32/BF16/FP16 và hỗ trợ FP64 Tensor ops). A100 báo cáo các mức peak Tensor TFLOPS rất cao (ví dụ TF32/FP16/BF16 có các mức peak khác nhau, và với sparsity có thể nhân đôi thông lượng trong trường hợp hỗ trợ).

Tensor Core đời mới của A100 không chỉ tăng throughput mà còn mở rộng định dạng số (TF32, BF16) và thêm khả năng xử lý FP64 bằng Tensor Cores (tăng hiệu năng HPC so với V100).

>>> Xem thêm: NVIDIA A100 PCIe 40GB – thông số kỹ thuật GPU VNSO

Bộ nhớ (capacity) và băng thông — điểm khác biệt lớn

– V100: 16 GB hoặc 32 GB HBM2; băng thông ~900 GB/s (tùy module và phiên bản).

– A100: có các phiên bản 40 GB (HBM2) và 80 GB (HBM2e); phiên bản 80 GB đạt băng thông rất cao (NVIDIA nêu tới ~2 TB/s cho A100 80GB; 40GB mẫu thường ghi ~1.5–1.6 TB/s tùy cấu hình). Đây là bước nhảy lớn về capacity và bandwidth.

Băng thông nhớ lớn và capacity cao giúp A100 xử lý batch lớn hơn, mô hình lớn hơn mà không phải tách mô hình ra nhiều GPU, giảm overhead giao tiếp và I/O. Với V100, mô hình thật lớn thường gặp giới hạn memory và cần sharding/phân mảnh nhiều hơn.

Bảng AI Training, A100 nhanh hơn đến 3 lần V100

Định dạng số, Tensor Core nâng cao và sparsity

TF32 cho phép mã nguồn FP32 cũ chạy nhanh hơn trên A100 mà không đổi nhiều logic; BF16 rất hữu ích cho training mạng lớn (giữ ổn định số học). Sparsity có lợi cho inference/quantized models nếu pipeline hỗ trợ.

– V100: Tensor Cores ban đầu tối ưu cho FP16 mixed precision; FP32 vẫn do CUDA cores xử lý.

– A100: hỗ trợ TF32 (TensorFloat-32) — một định dạng trung gian giúp tăng tốc workloads FP32 mà không cần chỉnh code nhiều; hỗ trợ BF16, FP16, INT8, INT4; hơn nữa A100 có FP64 Tensor Core instructions (IEEE-compliant) giúp tăng đáng kể hiệu năng FP64 cho HPC. A100 còn hỗ trợ sparsity (cấu trúc thưa) — khi mô hình được sparsify theo chuẩn của NVIDIA, throughput có thể tăng gần gấp đôi cho một số loại tính toán.

Multi-GPU interconnect (NVLink / NVSwitch) và khả năng scale

– V100: NVLink thế hệ Volta, có throughput lớn hơn PCIe; hệ thống nhiều V100 có thể dùng NVLink để tăng băng thông GPU-GPU (dạng up to ~300 GB/s aggregate tùy cấu hình server).

– A100: hỗ trợ NVLink thế hệ mới (kết hợp NVSwitch) — cho phép liên kết nhiều A100 (ví dụ 8–16 GPUs) với throughput nội bộ rất lớn; NVIDIA nêu khả năng tới ~600 GB/s aggregate trong cấu hình HGX/NVSwitch, giúp scale multi-GPU hiệu quả hơn.

Ý nghĩa: khi huấn luyện mô hình phân tán (data-parallel / model-parallel), băng thông interconnect càng lớn càng giảm overhead gradient sync; A100 có lợi thế khi scale lên nhiều GPU.

HPC — Hiệu suất A100 cao hơn 1,1 lần so với V100 và gấp 8 lần so với T4.

Multi-Instance GPU (MIG) — phân vùng tài nguyên

A100 có MIG — có thể partition 1 GPU thành tối đa 7 instance độc lập, mỗi instance có compute, cache, HBM riêng, bảo đảm isolation và QoS. Điều này hữu ích cho multi-tenant cloud hoặc workloads nhỏ cần nhiều phiên song song. Kích hoạt MIG cần thiết lập driver/khởi động lại GPU (và có vài lưu ý vận hành).

V100 không có MIG native. Nếu workload bạn có nhiều job nhỏ, A100 cho hiệu suất sử dụng tài nguyên tốt hơn.

Suy luận AI với NVIDIA A30 — Tốc độ gấp 3 lần V100 trong hội thoại AI thời gian thực.

Hiệu năng thực tế — benchmark và tỷ lệ tăng

Benchmarks công khai (ví dụ Lambda Labs) cho thấy A100 thường nhanh hơn V100 từ ~2x đến >3x tùy workload: với FP32 và training CNNs thông thường A100 ~2.1x; với large NLP models con số cao hơn; với mixed precision và khi tận dụng Tensor Cores mới thì hiệu năng vượt trội hơn nữa. Con số cụ thể phụ thuộc: model, batch size, IO bottlenecks, multi-GPU scaling.

Về FP64 (HPC): A100 có FP64 Tensor Core mode ~19.5 TFLOPS (peak) trong khi V100 khoảng ~7.8 TFLOPS FP64 — nghĩa là A100 cải thiện lớn cho workload double-precision (nhiều ứng dụng HPC hưởng lợi).

Nhận xét thực dụng trong workloads training lớn (GPT-class, BERT-large, ResNet lớn), A100 thường giảm thời gian huấn luyện đáng kể; nhưng để tận dụng được A100, hệ thống phải tránh các bottleneck khác (đọc/ghi dữ liệu, CPU, NVLink cấu hình, I/O storage).

Điện năng, TDP, form factors và vận hành

– TDP: V100 thường ở ~300 W (phiên bản SXM/PCIe khác nhau), A100 tuỳ form (PCIe vs SXM) có TDP cao hơn (SXM khoảng 400 W). Điều này ảnh hưởng chi phí điện và làm mát khi triển khai quy mô lớn.

– Form factor: cả hai có phiên bản PCIe và module SXM (server/HGX). SXM cho NVLink/NVSwitch tốc độ cao — thường thấy trong DGX/HGX servers.

Về vận hành A100 yêu cầu hệ thống nguồn/thermal tốt hơn; đổi lại hiệu năng/nhịp độ công việc được cải thiện.

Phần mềm, tương thích và tối ưu

Compute capability: V100 là compute capability ~7.0, A100 là ~8.0 — driver và CUDA toolkit hiện đại hỗ trợ cả hai, nhưng để tận dụng TF32/BF16/MIG/Ampere-specific optimizations cần CUDA / cuDNN / framework (PyTorch, TensorFlow) phiên bản mới.

Migration: code viết cho V100 thường chạy trên A100, nhưng để đạt tốc độ tối đa cần cập nhật framework và đôi khi thay đổi chế độ mixed-precision (dùng autocast, BF16/TensorCore config). TF32 thiết kế cho việc không phải sửa code nhưng vẫn mang lợi tốc độ.

So sánh chi tiết, tổng thể NVIDIA A100 và NVIDIA V100 GPU

4. Các lưu ý khi quyết định triển khai NVIDIA GPU

Hạ tầng xung quanh (CPU, NVLink topology, storage I/O) phải đủ để không làm bottleneck A100 — nếu I/O/CPU kém thì A100 không thể phát huy hết.

Chi phí điện và làm mát: tính toán chi phí vận hành (PUE) khi nhân số GPU lên quy mô lớn.

Phần mềm: cần CUDA/cuDNN/PyTorch/TensorFlow phiên bản mới để tận dụng TF32/BF16 và MIG.

Nếu bạn là cloud provider hoặc workload đa-tenant: MIG trên A100 là lợi thế chiến lược.

Khi nào chọn V100

– Ngân sách đầu tư hạn chế, nhu cầu là training/inference ở quy mô vừa hoặc workloads không yêu cầu memory/bandwidth rất lớn.

– Hạ tầng hiện tại đã tối ưu cho V100 (server, NVLink topology), và việc nâng cấp lớn tốn kém.

– Muốn hiệu quả chi phí khi workload chủ yếu inference nhỏ hoặc experiments.

Khi nào chọn A100

– Huấn luyện mô hình very-large (NLP, CV) hoặc HPC double-precision nặng — cần memory lớn, băng thông cao và throughput Tensor Core mới.

– Môi trường Cloud/Service provider cần chia sẻ GPU giữa nhiều khách (MIG).

– Muốn tối ưu cost/time-to-train cho pipeline sản xuất (khi thời gian huấn luyện giảm thì ROI nhanh hơn dù chi phí GPU cao hơn).

Một vài con số trọng tâm

– A100: hỗ trợ 40/80 GB HBM2/ HBM2e; A100 80GB nêu băng thông tới ~2 TB/s; GA100 ~54.2B transistor; A100 peak tensor TFLOPS (TF32/FP16/BF16) ở các mức cao (tùy sparisty enable).

– V100: 16/32 GB HBM2; memory bandwidth ~900 GB/s; 5120 CUDA cores; 640 Tensor Cores; FP64 peak ~7.8 TFLOPS.

Benchmarks: A100 thường nhanh hơn V100 ~2×–3× (trong nhiều bài test training FP32/mixed) nhưng con số cụ thể thay đổi theo bài toán và scale.

Tóm lại

Nếu mục tiêu là hiệu năng tối đa cho mô hình lớn và HPC (double-precision), hoặc muốn chính sách phân vùng GPU cho multi-tenant, chọn A100. Nếu bạn cần hiệu năng tốt nhưng kinh phí hạn chế, hoặc hệ sinh thái hiện tại đã dựa trên V100, V100 vẫn là lựa chọn hợp lý.

5. Nhà cung cấp Server GPU / AI, Cloud GPU hàng đầu Việt Nam

VNSO mang đến hệ sinh thái GPU, máy chủ AI và hạ tầng Cloud trọn gói, đáp ứng mọi nhu cầu của doanh nghiệp cũng như các viện nghiên cứu tại Việt Nam. Khách hàng khi lựa chọn VNSO sẽ được tiếp cận nền tảng công nghệ tối ưu cho AI, đi kèm dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật chuyên sâu và tận tâm.

Chúng tôi cam kết triển khai nhanh chóng, minh bạch với đầy đủ CO/CQ chính hãng cho máy chủ, GPU và siêu máy chủ ngay tại Việt Nam. Hệ thống vận hành ổn định, bảo mật cao, đảm bảo hiệu quả cho mọi dự án AI từ thử nghiệm đến triển khai quy mô lớn. Đặc biệt, đội ngũ kỹ sư trực 24/7 luôn sẵn sàng đồng hành và hỗ trợ khách hàng trong từng bước triển khai.

8x NVIDIA A100 SXM Tensor Core 80GB GPU tại VNSO

Thuê ngay Server GPU NVIDIA V100 chỉ 14.000 VNĐ/giờ

Giá thuê: 9.800.000 VNĐ/tháng
CPU: 2 x Intel Xeon E5 Series
RAM: 32 GB
Disk: 240GB SSD NVMe
GPU: 01 x Nvidia Tesla V100 32GB
Network: 200Mbps

Thuê ngay Server GPU NVIDIA A100 chỉ 30.000 VNĐ/giờ

Tesla V100 32GB
CPU: 2 x Intel Xeon Gold Series
RAM: 128 GB
Disk: 1TB SSD NVMe
GPU: 01 x A100 40GB PCIe hoặc x A100 80GB PCIe
Network: 500Mbps

NVIDIA A100 40GB GDDR6 Tensor Core

– Giá thuê 1 tháng: 1,5 USD/giờ → khoảng 28.080.000 VNĐ/tháng

– Giá thuê 12 tháng: 1,125 USD/giờ → khoảng 252.720.000 VNĐ/năm (giảm 25%)

NVIDIA A100 80GB GDDR6 Tensor Core

– Giá thuê 1 tháng: 2,4 USD/giờ → khoảng 44.352.000 VNĐ/tháng

– Giá thuê 12 tháng: 1,8 USD/giờ → khoảng 404.352.000 VNĐ/năm (giảm 25%)

Tất cả các thông số kỹ thuật, cấu hình trên đều có thể thay đổi theo đúng nhu cầu của bạn.

>>> Đăng ký ngay Server AI/GPU, Cloud GPU VNSO – tư vấn, báo giá & dùng thử miễn phí!

Thông tin liên hệ mua hoặc thuê NVIDIA A100 và V100

Để tìm hiểu thông tin về các giải pháp Điện toán đám mây, chuyển đổi số, máy chủ ảo VPS, Server, máy chủ vật lý, CDN… Quý khách vui lòng liên hệ chúng tôi theo thông tin dưới đây:

VNSO TECHNOLOGY CO., LTD – SINCE 2015

– Website: https://vnso.vn/
– Fanpage: Facebook | LinkedIn | YouTube | TikTok
– Hotline: 0927 444 222 | Email: info@vnso.vn
– Trụ sở: Lô O số 10, Đường số 15, KDC Miếu Nổi, Phường Gia Định, TP. Hồ Chí Minh
– VPGD Đà Nẵng: 30 Nguyễn Hữu Thọ, Phường Hải Châu, Đà Nẵng
– VPGD Hà Nội: 132 Vũ Phạm Hàm, Phường Yên Hòa, Hà Nội