Für die Wahl zwischen NVIDIA DGX A100 und DGX H100 hängt die optimale Lösung von Ihren Anforderungen an Leistung, Budget und Skalierbarkeit ab. Hier die entscheidenden Vergleichspunkte:
- Technische Spezifikationen im Vergleich
| Feature | DGX A100 | DGX H100 |
|---|---|---|
| GPUs | 8×A100 80GB (HBM2) | 8×H100 80GB (HBM3) |
| Gesamt-VRAM | 640 GB | 640 GB |
| Speicherbandbreite | 1,6 TB/s pro GPU (12,8 TB/s gesamt) | 3,35 TB/s pro GPU (26,8 TB/s gesamt) |
| AI-Performance (FP16) | 5 PetaFLOPS | 33 PetaFLOPS |
| Netzwerk | ConnectX-6 (200 Gb/s) | ConnectX-7 (400 Gb/s) |
| Stromverbrauch | 6,5 kW | 10,2 kW |
| Preis (ca.) | $200.000–$250.000 | $400.000–$450.000 |
- Leistungsvorteile des DGX H100
- KI-Training:
- Bis zu 6× schneller bei Transformer-Modellen (z. B. GPT-3).
- 9× schnellere Skalierung in Clustern dank NVLink Switch System.
- Inferenz:
- 30× schnellere Antwortzeiten bei LLMs wie DeepSeek-R1 671B.
- Energieeffizienz:
- 50% bessere TFLOPS/Watt trotz höherem Gesamtverbrauch.
- Einsatzgebiete
DGX H100 empfohlen für:
- Große Sprachmodelle (LLMs > 100B Parametern)
- Generative KI (Stable Diffusion 3, Video-Synthese)
- HPC-Simulationen (Quantenchemie, Klimamodelle)
DGX A100 ausreichend für:
- Mid-Scale KI (Modelle < 70B Parameter)
- Datenanalyse (ETL, NLP mit RAPIDS)
- Gemischte Workloads (Training + Inferenz)
- Wirtschaftlichkeit
| Kriterium | DGX A100 | DGX H100 |
|---|---|---|
| Kosten/TFLOP | $40.000 | $13.600 |
| Amortisation | 2–3 Jahre | 1–1,5 Jahre (bei Volllast) |
| Stromkosten/Jahr | $56.000 (6,5 kW × 24/7) | $89.000 (10,2 kW × 24/7) |
Zukunftsicherheit:
- DGX H100:
- Hopper-Architektur mit FP8-Unterstützung.
- Transformer Engine für optimierte LLM-Verarbeitung.
- DGX A100:
- Limitierter Support für FP8/INT4-Quantisierung.
Empfehlung
- Wählen Sie den DGX H100, wenn:
- Sie Large Language Models (z. B. DeepSeek-R1 671B) trainieren/inferieren.
- Skalierung auf SuperPOD-Cluster geplant ist.
- Budget und Infrastruktur (Strom/Kühlung) ausreichen.
- Wählen Sie den DGX A100, wenn:
- Kosteneffizienz Priorität hat.
- Workloads gemischt (Analytik + KI) sind.
- Bestehende Infrastruktur (Netzwerk/Strom) begrenzt ist.
Alternativen
- Cloud-Lösungen: H100-Instanzen bei Hyperstack/Gcore (ab $8,50/GPU-Stunde).
- Hybrid-Cluster: Kombination aus A100 (Inferenz) + H100 (Training).
Für DeepSeek-R1 671B in Produktion ist der DGX H100 klarer Favorit – trotz höherer Anschaffungskosten rechtfertigt die 6× schnellere Trainingseffizienz die Investition.
