1. 架构与核心规格: A100:基于Ampere架构,拥有1120个CUDA核心,支持FP16、BF16、TF32和INT8等多种计算精度。 H100:基于Hopper架构,拥有1584个CUDA核心,新增支持FP8计算,并配备了Transformer引擎。在Tensor FP16和FP32算力上,H100分别可达989 TFLOPS和495 TFLOPS,显著高于A100。 2. 内存与带宽: A100:提供40GB或80GB...
尽管H100和A100在使用场景和性能特点上有相似之处，但H100在处理大型AI模型和更复杂的科学模拟方面表现更佳。H100是高级对话式AI和实时翻译等实时响应型AI应用的更优选择。总之，H100在AI训练和推理速度、内存容量和带宽、以及处理大型和复杂AI模型方面相比A100有显著的性能提升，适用于对性能有更高要求的AI和科学模拟...
A100和H100在架构上有明显的不同。A100采用了NVIDIA的Ampere架构,而H100则是基于Hopper架构。Ampere架构让A100在处理大规模并行计算时表现出色,特别适合深度学习和高性能计算任务。而Hopper架构则引入了新的计算精度和高带宽接口,使得H100在AI推理处理方面更加高效。 此外,H100还采用了NVIDIA先进的架构和技术,提供出色的性...
NVIDIA A100 采用 Ampere 架构,代表一种先进而强大的 GPU 解决方案,旨在满足现代 AI、HPC 和数据分析应用程序的苛刻要求。 H100 比 A100 快多少? H100 GPU 最高可达快九倍用于 AI 训练,推理速度比 A100 快 30 倍。在运行 FlashAttention-2 训练时,NVIDIA H100 80GB SXM5 比 NVIDIA A100 80GB SXM4 快两倍。
H100 延续了 A100 的主要设计重点,可提升 AI 和 HPC 工作负载的强大扩展能力,并显著提升架构效率。 1.1.3 A800 和 H800 从数字上来看,800 比 100 数字要大,其实是为了合规对 A100 和 H100 的某些参数做了调整。A800 相对比 A100 而言,仅限制了 GPU 之间的互联带宽,从 A100 的 600GB/s 降至 400GB/s...
英伟达A100和H100是两款面向高性能计算和AI领域的GPU,定位不同且代际差异显著,以下是关键性能对比: 1. 架构与制程 A100(2020年发布): 基于Ampere架构,采用7nm制程,专注于通用计算和AI训练/推理。 H100(2022年发布): 基于Hopper架构,采用4nm制程(台积电N4),专为大规模AI和超算优化,引入Transformer引擎和动态编程加速...
据NVIDIA 介绍,H100 的推理性能最高可提高 30 倍,训练性能最高可提高 9 倍。这得益于更高的 GPU 内存带宽、升级的 NVLink(带宽高达 900 GB/s)和更高的计算性能,H100 的每秒浮点运算次数 (FLOPS) 比 A100 高出 3 倍以上。 Tensor Cores:与 A100 相比,H100 上的新型第四代 Tensor Cores 芯片间速度最高...
A100:A100拥有6912个CUDA核心和432个Tensor核心,理论最大半精度(FP16)算力为19.5 TFLOPS(每秒浮点运算次数),理论最大AI计算性能为624 TFLOPS(结合FP16、FP32和INT8等计算精度)。 H100:H100的CUDA核心数减少到5120个,但Tensor核心数增加到640个。在算力方面,H100的FP64算力为60 TFLOPS,FP16算力为2000 TFLOPS,TF32...
NVIDIA H100 架构:Hopper(最新一代) 显存:80GB HBM3 云服务商:AWS EC2、Azure、Google Cloud等均已部署 特点: 支持FP8/FP16/TF32/FP64等数据类型,专为大规模AI训练和HPC优化 支持多实例GPU(MIG),可分割为7个独立实例 性能比A100提升3-6倍,适合大模型训练(如GPT-4、Llama等) ...