英伟达h100和h800区别/英伟达h800芯片多少钱

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英伟达h100和h800区别

A100、A800、H100和H800作为英伟达的高性能GPU产品，价格均不菲。其中，H100作为当前最强的产品，售价最高；A800和A100的价格也相对较高；而H800作为 *** 版，价格可能受到市场供需关系的影响而有所波动。

(转载)一文看懂英伟达A100、H100、A800、H800、H20

H100在Transformer-based AI任务（如GPT）中比A100快6倍，而推理吞吐量也更高。小结 AI训练：需要高带宽 + 高精度计算，推荐H100/A100及其变种。AI推理：需要低延迟 + 高吞吐量，推荐H100/H800/H20。H100在Transformer模型训练和推理吞吐量方面遥遥领先。A100/A800仍然是中等预算下的优秀选择。

对于AI训练任务，建议选择H100或A100系列GPU，它们提供强大的计算能力和高带宽内存，适合处理大规模数据集和复杂模型。推理场景 对于AI推理任务，A800或H800系列GPU是更好的选择。它们提供稳定的计算能力和适中的内存容量与带宽，满足大多数推理任务的需求。

A100：拥有40GB显存，提供PCIE版和SXM版两种形式。A100是英伟达上一代的高性能GPU，广泛应用于AI计算、高性能计算等领域。A800：作为A100的替代产品，A800同样拥有80GB显存（与后续提到的H100、H800的某版本相同），也提供PCIE版和SXM版。

2024年4月起,英伟达H100\A100芯片倒爷们,玩不动了?

在隐蔽的特殊渠道，英伟达芯片生意曾风生水起。囤积的算力释放后，倒爷们逐渐沉寂，多数消失。2024年4月，美国BIS更新实体清单，限制中国AI半导体产品出口。此前，中国公司疯狂抢购英伟达AI芯片，价格一度接近40万元。国产芯片过渡期至少3-5年，催生了英伟达芯片倒卖业。一位掮客阿诚，在这波生意中经历疯狂、欲望与欺骗。

未来展望：至少到2023年底，对于要部署数百或数千个H100的企业来说，都会面临短缺问题。也许到2023年底，情况会更加明朗，但目前看来，GPU的短缺可能会持续到2024年。因此，对于需要采购H100的企业来说，需要提前规划好采购计划，并考虑采用其他替代方案或优化现有资源的使用效率。

预计发布日期：2024年第二季度架构：Hopper Next内存：141GB HBM3e峰值性能：未知特点：超大内存容量，高带宽优势：LLP训练和推断、生成式AI、高性能计算适用领域：AI、高性能计算、边缘计算H200作为英伟达即将推出的新一代GPU，其性能将再次刷新记录。

年全球大规模部署英伟达H100 GPU所带来的耗电量问题不容忽视。然而，通过技术进步和产业努力，我们有望在未来实现更加高效和环保的人工智能发展。这不仅需要科技企业的不断创新和突破，也需要全社会的共同参与和支持。只有这样，我们才能在享受技术进步带来的便利的同时，保护好我们共同的地球家园。

英伟达没有绝对最好的AI芯片，不同场景下各有优势，GH200、H100、A100都很出色。GH200结合了CPU和GPU，专为AI和HPC设计。它预计性能卓越，可用于下一代AI研究、实时数据分析等领域。

一文看懂英伟达A100、A800、H100、H800各个版本有什么区别?

〖壹〗、A100：拥有40GB显存，提供PCIE版和SXM版两种形式。A100是英伟达上一代的高性能GPU，广泛应用于AI计算、高性能计算等领域。A800：作为A100的替代产品，A800同样拥有80GB显存（与后续提到的H100、H800的某版本相同），也提供PCIE版和SXM版。

〖贰〗、综上所述，英伟达A100、A800、H100、H800在产品定位、性能参数和应用场景等方面存在显著差异。用户在选择时应根据自己的具体需求和预算进行权衡，选择最适合自己的GPU型号。

〖叁〗、计算能力：作为A100的继任者，H100采用更先进的Hopper架构，提供更高的计算精度和效率。内存容量与带宽：内存配置可能有所提升，以满足更复杂的AI模型需求。功耗：进一步优化功耗管理，提高能效比。A800 计算能力：A800同样基于安培架构，专为AI推理设计，提供稳定的计算能力。

〖肆〗、A800：基于A100，限制了NVLink互联带宽，适合AI推理和训练 H800：基于H100，限制了带宽，但仍然保留了较高的计算能力，适用于大型AI训练 A800和H800是英伟达专为中国市场推出的受限版GPU，以符合美国的出口管制要求。

〖伍〗、本文将对比英伟达A100、A800、H100、H800各版本之间的区别。首先，A100和A800都支持40GB和80GB显存，其中A800的显存传输速率由A100的600GB/s降至400GB/s，其它参数基本一致。H100和H800版本均支持80GB显存，其中H800的芯片间数据传输速度为H100的一半。

英伟达A100、A800、H100、H800有什么区别?

A100、A800、H100和H800作为英伟达的高性能GPU产品，价格均不菲。其中，H100作为当前最强的产品，售价最高；A800和A100的价格也相对较高；而H800作为 *** 版，价格可能受到市场供需关系的影响而有所波动。

除了Nvlink网络带宽外，A100、A800、H100、H800在核心数量、显存大小、显存带宽等方面也存在差异。这些参数共同决定了GPU的计算能力和数据处理速度。一般来说，H100在性能上优于A100，而A800则相对于A100有所降低；同样地，H800也相对于H100有所降低。

计算能力：作为A100的继任者，H100采用更先进的Hopper架构，提供更高的计算精度和效率。内存容量与带宽：内存配置可能有所提升，以满足更复杂的AI模型需求。功耗：进一步优化功耗管理，提高能效比。A800 计算能力：A800同样基于安培架构，专为AI推理设计，提供稳定的计算能力。

H100是A100的升级版，采用更先进的Hopper架构，计算性能得到数倍提升。特别是其Transformer Engine，专门优化AI大模型训练，如GPT-4等，可以大幅提升训练效率。

本文将对比英伟达A100、A800、H100、H800各版本之间的区别。首先，A100和A800都支持40GB和80GB显存，其中A800的显存传输速率由A100的600GB/s降至400GB/s，其它参数基本一致。H100和H800版本均支持80GB显存，其中H800的芯片间数据传输速度为H100的一半。

英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX 4090详细性能参数对比：A100 架构与制程：Ampere架构，7纳米制程。核心与频率：CUDA核心数6912个，Tensor核心数432个，Boost时钟频率41 GHz。性能：FP32性能15 TFLOPS，FP64性能7 TFLOPS，Tensor性能626 TFLOPS。

企业推理卡如何选?一文看懂英伟达A100、H100、A800、H800、H20系列

〖壹〗、对于AI训练任务，建议选择H100或A100系列GPU，它们提供强大的计算能力和高带宽内存，适合处理大规模数据集和复杂模型。推理场景 对于AI推理任务，A800或H800系列GPU是更好的选择。它们提供稳定的计算能力和适中的内存容量与带宽，满足大多数推理任务的需求。

〖贰〗、A800：作为A100的替代产品，A800同样拥有80GB显存（与后续提到的H100、H800的某版本相同），也提供PCIE版和SXM版。主要区别在于，为了遵守美国对华半导体出口限制新规，A800的NVLink传输速率由A100的600GB/s降至了400GB/s，其他参数与A100基本一致。

〖叁〗、A100和A800：均属于Tesla系列中的高性能计算（HPC）和人工智能（AI）加速型号。A100是NVIDIA推出的旗舰级AI加速GPU，而A800则是针对中国市场推出的 *** 版（低配版）。H100和H800：同样属于Tesla系列，但更侧重于大模型训练和推理。

〖肆〗、本文将对比英伟达A100、A800、H100、H800各版本之间的区别。首先，A100和A800都支持40GB和80GB显存，其中A800的显存传输速率由A100的600GB/s降至400GB/s，其它参数基本一致。H100和H800版本均支持80GB显存，其中H800的芯片间数据传输速度为H100的一半。

〖伍〗、英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX 4090详细性能参数对比：A100 架构与制程：Ampere架构，7纳米制程。核心与频率：CUDA核心数6912个，Tensor核心数432个，Boost时钟频率41 GHz。性能：FP32性能15 TFLOPS，FP64性能7 TFLOPS，Tensor性能626 TFLOPS。

〖陆〗、性能提升约6倍。A800与H800虽然型号命名相似，但性能与A100、H100无显著差距。A800仅限制了GPU之间的互联带宽，H800在算力和互联带宽上均有调整。综上所述，NVIDIA GPU系列性能不断升级，选择时应根据具体应用场景和需求，结合算力、互联带宽、核心架构等参数进行综合评估。