尽管 TDP 如此之高,但 H100 GPU 比 A100 GPU 更节能,与 A100 80GB PCIe 和 SXM4 前身相比,FP8 FLOPS/W 分别增加了 4 倍和近 3 倍。这表明,虽然 H100 的功耗可能很高,但与 A100 相比,它的能效更高,尤其是在每瓦性能方面。 2、电源效率比较: 虽然A100 GPU 的运行功率较低,为 400 瓦,但在某些工作负...
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 芯片间速度最高可提高 6 倍,包括每个流多处理器 (SM) 加速(2 倍矩阵乘法-累积)、额外的 S...
浮点性能: H100显卡在单精度和双精度浮点性能上均超越了A100显卡,这对于科学计算和深度学习应用来说是一个巨大的优势。 AI性能: H100显卡特别优化了对AI算法的支持,包括但不限于深度学习和机器学习任务,提供了更快的处理速度和更高的吞吐量。 内存和缓存: H100显卡拥有更大的内存容量和更高效的缓存系统,这使得它...
一、性能差异 A100与H100在性能参数上有所区别。具体来说：二、应用领域不同 英伟达A100是一款专为数据中心设计的高性能计算GPU产品，尤其适用于大型的数据处理和分析任务。而英伟达H100则是专为连接高速数据传输需求而设计的网络互连解决方案，用于提供更快的数据传输速度和更高的可靠性。两者应用领域不同...
在推理性能方面,A100也表现不俗,适合处理复杂神经网络和高并发请求。例如,Microsoft Azure将A100集成到其云服务中,以支持各种AI应用。NVIDIA的Selene超级计算机采用的同样是A100,这使其在科学模拟和高性能计算中发挥了重要作用。 然后我们来看NVIDIA A6000。这款GPU特别适合工作站环境,虽然其计算性能相对A100和H100略逊一...
A6000被设计为高性能工作站使用,基于Ampere架构,虽然其性能不如H100和A100,但在直接面对中小型模型训练时依然表现出色。A6000的显存较大,能够满足大部分AI应用的需求,尤其在对显存要求较高的场景下。 在推理任务中,A6000的显存和计算能力使其能够有效处理大模型输入,尤其适合需要高并发的推理任务。它在拉斯维加斯的球...
L40S:提供均衡的性能,具有出色的 FP32 和 Tensor Core 功能,但在模型训练方面,仍然还是 H100、A100 更强。 更推荐用于推理的GPU A6000L40s是推理任务的理想选择,提供了强大的性能和显存,能够高效处理大模型的推理。 A100H100在超大规模并发或实时推理任务中表现优异,但由于其成本相对更高一些,如果只用于推理场景,...
比A100性能高4.5倍!英伟达H100横扫AI推理基准测试 新智元报道 编辑:武穆 【新智元导读】NVIDIA H100 Tensor Core GPU在MLPerf行业标准AI基准测试中首次亮相,创下了所有工作负载推理的世界纪录,提供的性能比上一代GPU高4.5 倍。 不久前,英伟达公布了旗下的芯片,在MLPerf行业标准AI基准测试的结果。
1.2 A100 vs H100G细解 1.2.1 新的 SM 架构 H100 SM 基于 NVIDIA A100 Tensor Core GPU SM 架构而构建。由于引入了 FP8,与 A100 相比,H100 SM 将每 SM 浮点计算能力峰值提升了 4 倍,并且对于之前所有的 Tensor Core 和 FP32 / FP64 数据类型,将各个时钟频率下的原始 SM 计算能力增加了一倍。
Tensor 核心：与 A100 相比，H100 上的全新第四代 Tensor 核心芯片间速度提高了 6 倍，包括每流多...