Tensor算力 624 TOPS 1979 TOPS 749 TOPS FP8支持 不支持 支持 支持 H100的FP8精度计算能力使其在大模型训练中效率提升数倍，H800的Tensor算力约为H100的38%，但仍显著高于A10034。A100在FP32通用计算中仍具性价比优势，而H800因算力受限更适合推理或中小规模训练38。四、典型应用场景 ...
值得一提的是，H20的计算能力虽然只有296个TFLOP，远不及H100的1979个，但如果H20的实际利用率MFU（目前H100的MFU仅为38.1%），这意味着H20实际能跑出270 TFLOPS，那么H20在实际多卡互联环境中的性能接近H100的50%。从传统计算的角度来看，H20相比H100有所降级，但在LLM推理这一方面，H20实际上会比H100快了20%以上...
1979 Tflops Tensor FP16算力和989 Tflops Tensor FP32算力使得它在处理复杂的深度学习任务时表现极为出...
1979 Tflops Tensor FP16算力和989 Tflops Tensor FP32算力使得它在处理复杂的深度学习任务时表现极为出...
### H100：高性能计算与深度学习的旗舰H100作为NVIDIA最新的旗舰级显卡，采用全新Hopper架构，将加速云数据中心、服务器、边缘系统和工作站中的 AI 训练和推理、HPC 以及数据分析应用，与上一代产品相比，可将大型语言模型的速度提高惊人的 30 倍。其核心亮点在于其Tensor FP16算力高达1979 Tflops，FP32算力也达到了...
H100的性能达到1979Tflops，而A100的性能为624Tflops。而就最强的国产AI芯片而言，其性能仅为512Tflops，与A100相比仅有四分之一的算力。此外，国产AI芯片在单位算力功耗和发热等方面也存在严重问题，远远落后于NVIDIA的A100和H100。考虑到AI训练和推理等任务对大量芯片的需求，国产AI芯片的高功耗成为企业难以承受的负担...
H100(FP8):1979 TFLOPS(利用Transformer引擎,针对大模型优化) Transformer模型训练速度: H100比A100快6-9倍(如GPT-3训练场景)。 3. 显存与带宽 显存容量: A100:最高80GB(HBM2e) H100:最高80GB(HBM3) 显存带宽: A100:2TB/s H100:3.35TB/s(提升68%) ...
GPU数据:Tech Power Up数据库。A100 SXM的bf16 TFlops 为624,H100 SXM的bf16 TFlops为1979。https://www.techpowerup.com/gpu-specs/h100-sxm5-80-gb.c3900 微软和AWS在AI基础设施上投入了超过400亿美元(华尔街日报,https://www.wsj.com/tech/ai/big-tech...
BFLOAT16 Tensor Core* 1979 TFlops 1671 TFlops FP16 Tensor Core* 1979 TFlops 1671 TFlops FP8 Tensor Core* 3958 TFlops 3341 TFlops INT8 Tensor Core* 3958 TOPS 3341 TOPS Mémoire GPU 80 Go 94 Go Bande passante GPU 3,35 To/s 3,9 To/s Décodeurs 7 NVDEC 7 JPEG 7 NVDEC 7 JPEG Envelop...
英伟达 H20是一款备受关注的 GPU,作为针对中国市场特别定制的产品。让我们来详细比较一下H20和H100的性能。 H100: 显存:拥有80GB HBM3内存,内存带宽为3.4Tb/s。 理论性能:达到1979 TFLOP,性能密度(TFLOPs/Die size)高达19.4,是英伟达当前产品线中最强大的 GPU。