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英伟达（NVIDIA）A800和H100的对比
发布日期:
2024-09-14 15:42:29
本文链接
https://www.idcsp.com//help/1763.html
本文关键词
架构：
A800 基于 NVIDIA 的 Ampere 架构，这是 NVIDIA 的第八代架构，提供了强大的计算能力和高内存带宽，适用于 AI、数据分析和高性能计算 (HPC) 工作负载。
H100 采用新一代的 Hopper 架构，这是 NVIDIA 的第九代架构，专为大规模 AI 和 HPC 设计，提供了前所未有的性能和效率。
内存和带宽：
A800 拥有 40GB 的高速 HBM2 内存和 1.5 TB/s 的内存带宽，提供了强大的数据处理能力。
H100 配备了高达 80GB 的 HBM3 内存，并且内存带宽达到了 3TB/s，这使得它在处理大型数据集和复杂模型时更加高效。
计算性能：
A800 的双精度 (FP64) 性能为 9.7 TFLOPS，单精度 (FP32) 性能为 19.5 TFLOPS，峰值 Tensor 性能为 623.8 TFLOPS。
H100 在 FP64 性能上达到了 60 TFLOPS，提供了比 A800 更高的计算能力，特别适合于高性能计算任务。
Tensor Cores：
A800 配备了第三代 Tensor Cores，这些核心专门用于深度学习任务中的张量计算，如矩阵乘法和卷积运算。
H100 引入了第四代 Tensor Cores，这些核心不仅支持传统的 FP16 和 BF16 精度，还支持新的 FP8 精度，进一步加速 AI 训练和推理。
NVLink：
A800 支持第三代 NVIDIA NVLink 技术，通过连接两个 A800 GPU，可以扩展到 80GB 的内存，并提供高达 400GB/s 的双向 GPU 间通信带宽。
H100 也支持 NVLink，并且新一代的 NVLink 提供了更高的带宽，有助于提升多 GPU 系统的扩展能力和性能。
适用场景：
A800 更适合于需要强大计算能力和高内存带宽的工作站和服务器，特别是在数据科学、AI 训练和推理以及 HPC 领域。
H100 则更专注于大规模 AI 模型训练和推理，以及需要极高计算性能的 HPC 应用。
市场定位：
A800 是针对需要高性能计算资源但预算有限的用户，提供了一个性价比较高的选择。
H100 则是针对那些追求最前沿技术，需要处理最复杂计算任务的用户，是一款高端产品。
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