A100概述A100是英伟达在2020年推出的一款革命性的GPU,基于Ampere架构,这是英伟达的第三代Tensor Core技术。它采用了7纳米制造工艺,拥有6912个CUDA核心和432个第二代Tensor Core,支持FP16和TF32精度。A100配备HBM2e显存,最大容量可达80GB,带宽达到2TB/s。此外,它还支持第二代NVLink和PCIe 4.0,为高效的数据传输提供了...
H100：H100是英伟达基于Hopper架构推出的新一代数据中心GPU，被视为A100的继任者。H100在算力、存储架构、AI加速等方面进行了全面升级，旨在提供更高的计算性能、灵活性和效率，适用于人工智能、大数据和高性能计算等领域。二、A100与H100的算力对比 1. 基础算力参数 A100：A100拥有6912个CUDA核心和432个Tensor核心，...
H100的HBM3显存带宽较A100提升116%，支持大规模模型训练；H800虽保留HBM3显存，但带宽被限制至接近A100水平15。H100的第四代NVLink可实现多服务器GPU集群扩展（最多256卡），而H800的互联带宽不足可能影响多卡协同效率25。三、算力指标对比 算力类型 指标 A100 H100 H800 FP32算力 312 TFLOPS 680...
NVIDIA 于 2020 年发布的 A100 是首款基于 Ampere 架构的 GPU,标志着 AI 计算领域的一个重要里程碑。在 H100 发布之前,A100 凭借其与 AI 任务的极佳兼容性,成为了模型开发者的首选平台。A100 在多个关键技术领域取得了显著突破,特别是在 Tensor Cores 性能提升、CUDA 核心数量与并行计算能力、更大内存与高带宽...
1、NVIDIA A100 的 Ampere 架构 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 由革命性的 NVIDIA Ampere 架构,代表了 GPU 技术的重大进步,特别是对于高性能计算(HPC)、人工智能(AI)和数据分析工作负载而言。 该架构以之前的 Tesla V100 GPU 的功能为基础,增加了许多新功能并显著提高了性能。
对比分析之前，先看看下面这个表，技术一目了然。上面几个显卡型号，其实可以归为2类，一类是A100和H10...
架构特点:数千个简化核心(NVIDIA A100有6912 CUDA核心),高内存带宽(2TB/s) 典型场景:图形渲染、深度学习训练/推理 二. GPU vs CPU 关键指标对比 三. GPU在大模型推理中的核心优势 3.1 并行计算加速 import torch # CPU推理测试 model = torch.nn.Transformer().cpu() input_cpu = torch.randn(1, 512, ...
首先,我们来关注英伟达A100与H100的主要区别。1. 性能方面:英伟达A100具备更多的CUDA核心,理论计算能力更强;H100则侧重于优化AI训练和推理任务,具有更高的Tensor核心数量。2. 显存方面:A100配备40GB HBM2显存,而H100则是80GB HBM3显存,显存容量更大。3. 应用场景:A100适用于广泛的科学计算、数据中心等领域;H100则...
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,算力参数无变化。而 H800 则对算力和[互联带宽]都进行了调整。