一、核心架构与定位差异
H100和A100是NVIDIA的原版旗舰产品,而H800和A800则是针对中国市场推出的特供版本。H100基于最新的Hopper架构,采用4nm工艺,性能最强;A100基于Ampere架构,7nm工艺,技术成熟稳定。H800和A800分别在原版基础上对带宽等参数进行了调整,以符合出口限制。
二、关键性能参数对比
H100在算力上遥遥领先,FP16精度算力高达1979 TFLOPS,显存带宽达3TB/s,特别适合大规模AI训练。A100的FP16算力为312 TFLOPS,带宽2TB/s,性价比更高。H800虽然算力与H100相同,但带宽被限制在400GB/s;A800带宽也从A100的600GB/s降至400GB/s,这对多卡互联效率影响较大。
三、适用场景分析
对于大型语言模型训练(>100B参数),H100是最佳选择,其次是H800。中型模型(10B-100B)可考虑A100或A800。如果是AI推理、视频分析等任务,A800的性价比更高。
在图像生成领域,Stable Diffusion微调使用A100 40GB即可;商业级图像生成建议H100;视频生成如Sora类模型则需要H100 80GB的强力支持。
四、选购建议
五、避坑指南
新手选择GPU时,建议先明确自己的主要用途和预算,再结合上述分析做出决定。专业级GPU投资较大,但正确的选择能让你的AI项目事半功倍。
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