以下是 NVIDIA L20 和 H20 在计算资源上的详细对比：

参数                   L20                H20

GPU架构        NVIDIA Ada Lovelace     NVIDIA Hopper

内存类型            GDDR6（带ECC）     HBM3

内存容量              48 GB               96 GB

内存带宽              864 GB/s           4.0 TB/s

INT8/FP8算力        239 TFLOPS         296 TFLOPS

BF16/FP16算力    119.5 TFLOPS         148 TFLOPS

TF32算力            59.8 TFLOPS          74 TFLOPS

FP32算力          59.8 TFLOPS          44 TFLOPS

NVLink支持           不支持            支持（900 GB/s）

MIG功能                未知             最多7个实例

L2缓存              96 MB               60 MB

热设计功耗（TDP）    275 W               400 W

外形规格    2槽FHFL（PCIe Gen4 x16） 8路HGX（SXM接口）

适用场景        工作站、服务器推理      大模型推理、多卡协同

关键差异说明

架构与内存：

H20 基于 Hopper 架构，配备更高带宽的 HBM3 内存，适合对显存带宽敏感的推理任务（如大模型 Decode 阶段）。

L20 基于 Ada Lovelace 架构，内存类型为 GDDR6，容量和带宽均低于 H20。

计算能力：

H20 的 INT8/FP8 算力（296 TFLOPS）高于 L20（239 TFLOPS），但 L20 的 FP32 算力略优（59.8 TFLOPS vs 44 TFLOPS）。

互联与扩展性：

H20 支持 NVLink 高速互联，可通过多卡堆叠提升性能。

L20 仅支持 PCIe 接口，扩展性受限。

功耗与定位：

H20 功耗更高（400W），主打高并发推理场景。

L20 功耗较低（275W），适合对成本和空间敏感的工作站环境。

总结

H20 适合高并发推理场景，特别是大模型的 Decode 阶段，其高带宽显存和 NVLink 支持使其在多卡协同任务中表现出色。

L20 更适合对成本和空间敏感的工作站环境，其较低的功耗和较高的 FP32 算力使其在一些推理任务中具有较高的性价比。

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