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...
A100 使用了高带宽内存(HBM2e),这种内存为大规模数据集和复杂的机器学习模型提供了必要的高速数据访问。 H100 可能继续使用类似或改进的高带宽内存技术,进一步增强其处理大数据集的能力。 H800 考虑到其在移动和边缘计算领域的应用,可能会使用更加节能且足够高效的内存解决方案。内存带宽 高内存带宽对于处理大型、复杂的...
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...
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...
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。
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。
A100\H100在中国大陆基本上越来越少,A800目前也在位H800让路,如果确实需要A100\A800\H100\H800GPU,建议就不用挑剔了,HGX 和 PCIE 版对大部分使用者来说区别不是很大,有货就可以下手了。 无论如何,选择正规品牌厂商合作,在目前供需失衡不正常的市场情况下,市面大部分商家是无法供应的,甚至提供不属实的信息,如果是...
上面几个显卡型号，其实可以归为2类，一类是A100和H100，另一类是H800和H100，800系列作为中国特供版，...
英伟达H100是A100的升级版,算力进一步提升至约为680 TFLOPS(FP32)或336 TFLOPS(FP64),换算成TOPS约为336 TOPS。虽然H100在算力上具有优势,但A100在性价比方面仍然具有竞争力。此外,A100的功耗相对较低,适合对功耗有要求的场景。 三、A100与H800 GPU性能对比 ...
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...