在人工智能和深度学习领域，选择一款合适的GPU对于新手来说至关重要。本文将为你解析四款主流专业级GPU——H100、A100、H800和A800的核心差异与适用场景，帮助你做出明智选择。

在AI大模型训练中，算力精度的选择直接影响训练效率、资源消耗和模型性能。从FP64到INT8，不同精度通过权衡计算速度、显存占用与数值稳定性，为大模型训练提供多样化解决方案。以下是关键影响维度及优化策略：

在AI大模型开发中，GPU的选型直接影响训练效率与成本控制。本文从性能参数、场景需求、成本优化三个维度，总结关键选型策略。

在AI大模型、自动驾驶、生物医药研发等技术浪潮席卷全球的当下，算力已成为企业竞争的「硬通货」。

今天我们就用“大白话”拆解这三款GPU的核心差异，结合实际场景告诉你：​​什么时候租A100最稳？H100适合冲大模型吗？MI300X又凭什么抢市场？​​ 带你避开“参数陷阱”，找到最适合自己的租赁方案。

假设一家公司需要2张H100训练模型，用1个月。传统购买需160万+，长租需（40万押金+1.6万/月租金）；而免押金租赁只需3.2万-6.4万元——成本直接降了一个数量级。