A800 和 H800 是英伟达专为中国市场推出的受限版 GPU，以符合美国的出口管制要求。A800 基于 A100，限制了 NVLink 互联带宽，适合 AI 推理和训练。H800 基于 H100，限制了带宽，但仍然保留了较高的计算能力，适用于大型 AI 训练。这些 GPU 主要面向中国客户，如阿里云、腾讯云、百度云等云计算厂商。虽然性能稍逊...
H100是A100的升级版，采用更先进的Hopper架构，相比A100提升了数倍的计算性，专为大模型和 Exascale 计算设计。架构：Hopper 显存：80GB HBM3 带宽：3.35TB/S FP64算力：30Tflops FP32算力：60Tflors NVLink：900GB/s 应用场景：大规模AI训练、HPC、企业级AI推理。H800 英伟达专为中国市场推出H100的中国特供版...
新一代集群，训练时间可缩短至 4 天，证明了最新代 H800 比 A800 的高强悍性，有更高的性能，在任...
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...
而英伟达(NVIDIA)作为全球领先的AI芯片制造商,推出了一系列高性能GPU,包括A100、H100、A800、H800、H20等,广泛应用于AI训练、推理、科学计算等领域。 如果想搭建一个属于自己的算力中心,该如何选择合适的GPU?本文将带你详细了解这些GPU的特性,并指导你如何搭建算力中心。
特别值得一提的是，A800和H800是针对中国市场推出的特供版（低配版）。与A100和H100相比，它们的主要区别在于Nvlink最大总网络带宽。A100的Nvlink最大总网络带宽为600GB/s，而A800的则为400GB/s；H100的Nvlink最大总网络带宽为900GB/s，而H800的同样为400GB/s。在美国新一轮芯片制裁的背景下，针对中国市场的...
性能:H100在性能上相比A100有显著提升,特别是在浮点运算和整数运算方面。 适用场景:A100适用于大部分AI计算场景,而H100则针对更复杂、高性能的AI计算任务。 二、A800与H800的区别 作为英伟达A系列和H系列的另一对高性能显卡,A800与H800也有各自的特点,以下是它们的区别: ...
A100、A800、H100和H800是英伟达推出的不同型号的GPU,它们在算力方面有着显著的区别。以下是对这些GPU算力性能的详细对比: A100: CUDA核心数:6912 Tensor核心数:432 显存:高达40GB或80GB HBM2e 带宽:1.6TB/s 算力表现:A100是英伟达2020年发布的旗舰级数据中心GPU,基于Ampere架构。它适用于深度学习训练、推理、科学...
A100：基于Ampere架构（7nm制程），配备6912个CUDA核心和432个Tensor核心，支持第三代NVLink互联技术12。H100：采用Hopper架构（4nm制程），CUDA核心数提升至16896个，Tensor核心增至528个，引入第四代NVLink（带宽900GB/s）和Transformer Engine优化12。H800：同为Hopper架构，计算核心与H100一致，但NVLink带宽受限（...