So sánh A100 NVIDIA GPU vs H100: Nên chọn GPU nào?

Trong vài năm trở lại đây, trí tuệ nhân tạo (AI) và hạ tầng Data Center đã trở thành nền tảng cho nhiều doanh nghiệp công nghệ. Để huấn luyện mô hình AI hay triển khai hệ thống xử lý dữ liệu khổng lồ, GPU đóng vai trò như “trái tim” của toàn bộ hệ thống. Trong đó, A100 NVIDIA và H100 NVIDIA là hai dòng GPU tiêu biểu, được xem như chuẩn mực cho hiệu năng cao.

Vậy giữa A100 và H100, đâu là lựa chọn hợp lý hơn? Bài viết này của VNSO sẽ đi sâu phân tích cả hai thế hệ GPU để bạn đưa ra quyết định phù hợp cho nhu cầu AI và Data Center.

Tại VNSO, giá thuê máy chủ AI NVIDIA A100 Tensor Core 80GB GPU chỉ có 1.8 USD/giờ. Liên hệ ngay để được tư vấn miễn phí giải pháp AI tiên tiến nhất.

1. Tổng quan về GPU NVIDIA A100 vs H100 Tensor Core

1.1. A100 Nvidia

Ra mắt năm 2020, A100 NVIDIA Tensor Core GPU được xây dựng trên kiến trúc Ampere. Mục tiêu của sản phẩm này là mang lại hiệu năng gấp 20 lần so với thế hệ trước, mở ra kỷ nguyên AI tăng tốc trên diện rộng.

NVIDIA A100 mang đến sức mạnh vượt trội cho doanh nghiệp AI. Công nghệ MIG cho phép chia GPU thành nhiều phân vùng độc lập. Nhờ vậy, hệ thống xử lý đồng thời nhiều tác vụ mà vẫn giữ hiệu suất cao. A100 không chỉ mạnh trong huấn luyện AI mà còn tối ưu cho suy luận và HPC. Đây là lựa chọn lý tưởng để xây dựng trung tâm dữ liệu hiện đại với chi phí tối ưu.

>>> Xem thêm: NVIDIA A100 Tensor Core GPU 80GB triển khai AI hiệu quả

1.2. H100 Nvidia

Sau thành công của A100, năm 2022 NVIDIA giới thiệu H100 Tensor Core GPU dựa trên kiến trúc Hopper. Đây là thế hệ kế nhiệm, được định vị là “bước nhảy vọt” cho AI và HPC. H100 tích hợp Transformer Engine – công nghệ đặc biệt tối ưu cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), có khả năng xử lý các mô hình lên tới hàng nghìn tỷ tham số.

Theo NVIDIA, H100 là GPU lý tưởng cho doanh nghiệp phát triển AI tạo sinh, chatbot hoặc dịch máy. Nó phù hợp với bất kỳ hệ thống nào dựa trên LLM. Không chỉ phục vụ AI, H100 còn đáp ứng yêu cầu bảo mật và khả năng mở rộng. GPU này cũng được thiết kế để quản lý dữ liệu phức tạp trong trung tâm dữ liệu hiện đại.

>>> Xem thêm: GPU H100 NVIDIA – Hiệu suất AI khủng với giá chạm nóc

2. So sánh chi tiết A100 Nvidia vs H100

2.1. Kiến trúc và công nghệ

A100: Dựa trên kiến trúc Ampere, thiết kế đa năng, phù hợp cho AI, phân tích dữ liệu và HPC. Tích hợp công nghệ Multi-Instance GPU (MIG) cho phép chia GPU thành tối đa 7 instance độc lập, giúp tối ưu khai thác tài nguyên trong trung tâm dữ liệu.

H100: H100 được xây dựng trên kiến trúc Hopper và tích hợp Transformer Engine với hỗ trợ định dạng FP8. Công nghệ này đặc biệt tối ưu cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Điểm nổi bật là phiên bản H100 NVL với thiết kế dual-GPU. Mỗi card chứa hai chip H100, mỗi chip có 94 GB HBM3. Chúng kết nối trực tiếp bằng NVLink tốc độ 900 GB/s, chuyên dụng cho inference LLM ở quy mô nghìn tỷ tham số.

2.2. Hiệu năng

A100: Theo NVIDIA, A100 mang lại hiệu suất huấn luyện AI cao hơn tới 20 lần so với thế hệ trước (V100). Phù hợp với huấn luyện và triển khai AI tầm trung, HPC quy mô vừa.

H100: Hướng đến inference LLM, H100 NVL có thể tăng tốc tới 30 lần so với A100 trong xử lý mô hình ngôn ngữ lớn (ví dụ GPT-3 530B). Trong huấn luyện, hiệu năng H100 thường nhanh hơn 3–4 lần so với A100. Đây là GPU được thiết kế chuyên biệt để triển khai generative AI ở quy mô siêu lớn.

2.3. Băng thông & bộ nhớ

A100: Sử dụng bộ nhớ 80 GB HBM2e, băng thông khoảng 2 TB/s, đáp ứng tốt nhu cầu xử lý dữ liệu lớn.

H100: Mỗi GPU trang bị 94 GB HBM3, băng thông bộ nhớ khoảng 3.35 TB/s. Tổng cộng, một card H100 NVL có 188 GB HBM3 (2 GPU), giúp tối ưu hóa inference LLM khổng lồ với yêu cầu bộ nhớ cao.

2.4. Khả năng chia GPU & triển khai linh hoạt

A100: Support MIG Gen 1, có thể chia 7 instance độc lập, phù hợp trung tâm dữ liệu nhiều workload đồng thời.

H100: Support MIG Gen 2, chia tới 7 instance nhưng hiệu quả, bảo mật và khả năng cô lập workload cao hơn A100. Đồng thời, thiết kế NVLink dual-GPU giúp inference mô hình cực lớn mượt mà và nhanh hơn nhiều so với cấu hình A100 rời rạc.

2.5. Phần mềm & nền tảng hỗ trợ

A100: Tích hợp trong hệ sinh thái NVIDIA AI Enterprise, CUDA, và NGC (NVIDIA GPU Cloud). MIG giúp triển khai dễ dàng các dịch vụ AI đa người dùng.

H100: Hỗ trợ đầy đủ NVIDIA AI Enterprise, CUDA 12, Transformer Engine, MIG Gen 2 và các thư viện tối ưu LLM. Đây là nền tảng được NVIDIA định vị cho generative AI, chatbot nâng cao, dịch máy và AI quy mô hyperscale.

2.6. Chi phí đầu tư & hạ tầng

A100: Giá thấp hơn (~1/2 đến 1/3 so với H100). Phù hợp doanh nghiệp vừa và nhỏ, startup AI, hoặc trung tâm dữ liệu cần cân bằng chi phí – hiệu năng.

H100: Giá cao hơn, điện năng tiêu thụ lớn hơn, yêu cầu hạ tầng tối ưu. Tuy nhiên, với workload LLM hay generative AI, H100 giúp tiết kiệm thời gian huấn luyện và chi phí vận hành dài hạn.

3. Bảng so sánh thông số kỹ thuật A100 Nvidia vs H100

Để dễ hình dung, dưới đây là bảng so sánh các thông số chính giữa A100 NVIDIA (80GB PCLe) và H100 ( 80GB NVL):

4. Phân tích ưu nhược điểm của A100 Nvidia vs H100

4.1. A100 Nvidia

Ưu điểm

– Giá thành thấp hơn và dễ tiếp cận.

– Tiêu thụ điện năng thấp, phù hợp data center nhỏ.

– Hiệu suất tốt cho AI trung bình, với MIG linh hoạt.

Nhược điểm

– Không hỗ trợ FP8, chậm hơn cho mô hình lớn.

– Băng thông bộ nhớ thấp hơn so với H100.

H100 Nvidia

Ưu điểm

– Hiệu suất vượt trội cho AI lớn và inference nhanh.

– Bộ nhớ nhanh hơn, hỗ trợ Confidential Computing.

– Tối ưu cho data center quy mô lớn.

Nhược điểm

– Tiêu thụ điện cao hơn, đòi hỏi cơ sở hạ tầng tốt.

– Chi phí ban đầu cao.

5. Nên chọn GPU nào: A100 NVIDIA hay H100?

Việc chọn giữa A100 NVIDIA vs H100 phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể. Nếu bạn đang xây dựng data center với ngân sách hạn chế và tập trung vào AI training cơ bản hoặc HPC, A100 NVIDIA là lựa chọn lý tưởng nhờ hiệu suất cao, tiết kiệm năng lượng và giá thành thấp hơn. Nhiều doanh nghiệp vẫn sử dụng A100 cho các workload ổn định.

Ngược lại, nếu dự án của bạn liên quan đến generative AI, mô hình ngôn ngữ lớn hoặc cần inference thời gian thực, H100 là lựa chọn vượt trội với hiệu suất cao gấp nhiều lần. Tuy nhiên, hãy xem xét chi phí điện năng và cơ sở hạ tầng.

6. Ứng dụng thực tế

6.1. A100 Nvidia

NVIDIA A100 được dùng rộng rãi cho huấn luyện mô hình lớn như BERT hoặc DLRM. Theo NVIDIA, hiệu suất huấn luyện AI cao gấp 20 lần so với Volta. Với inference trên BERT-LARGE, A100 nhanh hơn CPU tới 249 lần. Trong trung tâm dữ liệu, A100 hỗ trợ phân tích dữ liệu với băng thông bộ nhớ hơn 2 TB/s. Kết hợp cùng RAPIDS và Magnum IO, nó có thể xử lý những dataset khổng lồ một cách hiệu quả.

Nhờ mức giá dễ tiếp cận, hiệu năng ổn định, A100 thường được sử dụng trong:

– Huấn luyện mô hình AI vừa và nhỏ: Phù hợp với các mạng nơ-ron tầm trung, từ vài triệu đến vài tỷ tham số.

– Triển khai dịch vụ AI phổ biến: Chatbot cơ bản, hệ thống gợi ý, phân tích dữ liệu doanh nghiệp.

– HPC và khoa học dữ liệu: Mô phỏng vật lý, y sinh học, dự báo thời tiết quy mô vừa.

– Cloud AI Services: A100 có sẵn trên hầu hết nền tảng cloud (AWS, GCP, Azure), thuận tiện cho startup và SME.

6.2. H100 Nvidia

H100 NVL là GPU chuyên biệt cho inference LLM, với thiết kế dual-GPU (2 chip H100 trên cùng card, kết nối NVLink 900 GB/s). Mỗi GPU có 94 GB HBM3 (3.35 TB/s), tổng cộng card đạt 188 GB HBM3 – cực kỳ tối ưu cho xử lý mô hình ngôn ngữ nghìn tỷ tham số.

Ứng dụng phổ biến của H100 gồm:

– Huấn luyện mô hình AI khổng lồ (H100 SXM): GPT-3, Llama, Bard, Claude và các LLM hàng trăm tỷ tham số.

– Suy luận LLM tốc độ cao (H100 NVL): Chatbot thương mại, trợ lý ảo, hệ thống khuyến nghị theo thời gian thực.

– AI trong y tế & khoa học sự sống: Phân tích gen, mô phỏng protein, tăng tốc phát triển thuốc.

– HPC thế hệ mới: Mô phỏng khí hậu, năng lượng hạt nhân, siêu máy tính khoa học.

– Điện toán đám mây cao cấp: Hạ tầng AIaaS tối ưu cho enterprise, hỗ trợ workload AI quy mô toàn cầu.

7. Nhà cung cấp NVIDIA A100, H100 GPU chính hãng

So sánh A100 NVIDIA vs H100 cho thấy cả hai đều là GPU xuất sắc cho AI và data center, nhưng H100 đại diện cho tương lai với cải tiến vượt bậc. A100 NVIDIA vẫn là lựa chọn đáng tin cậy cho nhiều doanh nghiệp nhờ hiệu suất ổn định và chi phí hợp lý.

7.1. Giá thuê hoặc mua GPU NVIDIA A100

– Thuê tại VNSO: Chỉ từ 1,8 USD/giờ (gói thuê 12 tháng cho A100 Tensor Core 80GB).

– Mua quốc tế: Giá một card A100 thường nằm trong khoảng 10.000 – 25.000 USD (tương đương 260 – 650 triệu VNĐ), tùy thuộc phiên bản (PCIe, SXM), số lượng đặt và nhà phân phối. Con số này chưa bao gồm chi phí máy chủ, điện năng, hệ thống làm mát và nhân sự kỹ thuật.

Với mức đầu tư phần cứng quá cao, phần lớn doanh nghiệp tại Việt Nam chọn thuê GPU Cloud hoặc server AI thay vì mua hẳn. Hình thức này cho phép trả phí theo nhu cầu theo giờ, theo tháng hoặc theo từng dự án, giúp tối ưu chi phí và mở rộng tài nguyên linh hoạt khi cần.

7.2. Giá thuê hoặc mua GPU NVIDIA H100

– Mua phần cứng: Một card NVIDIA H100 Hopper có giá từ 22.000 – 60.000 USD, tùy model và dung lượng bộ nhớ. Nếu muốn cấu hình kèm server, khách hàng cần liên hệ trực tiếp để được báo giá chi tiết.

– Thuê GPU: VNSO cung cấp dịch vụ GPU Cloud H100 với giá từ 2 USD/giờ, đồng thời có nhiều gói linh hoạt (theo giờ, tháng, quý, năm) và gói test thử để khách hàng trải nghiệm trước khi triển khai thực tế.

7.3. Ưu thế của VNSO so với các nhà cung cấp khác?

Khi sử dụng dịch vụ tại VNSO, khách hàng nhận được những lợi ích nổi bật mà ít đơn vị đáp ứng được đầy đủ:

– GPU có sẵn, nhập khẩu chính hãng, đầy đủ chứng từ CO/CQ.

– Chính sách giá thuê và mua cạnh tranh, linh hoạt.

– Triển khai dịch vụ chỉ trong 30 phút.

– Hạ tầng ổn định, bảo mật cao.

– Đội ngũ hỗ trợ kỹ thuật 24/7, tư vấn giải pháp AI tối ưu.

– Giúp tiết kiệm đáng kể so với việc đầu tư hệ thống phần cứng trị giá hàng triệu USD.

Liên hệ ngay VNSO để được tư vấn miễn phí giải pháp AI tiên tiến nhất.