最近，AIGC市场异常火爆，而在这背后，离不开其惊人的算力支撑。
以ChatGPT为例，它的算力支持来自于微软投资10亿美元打造的AI超级计算机。这台计算机配备了数万个NVIDIA A100 GPU，并在60多个数据中心部署了几十万个NVIDIA GPU，以确保其强大的算力。
提到GPU，它在人工智能算法的训练和部署中起着至关重要的作用。目前市面上有多种GPU型号，今天我们主要来探讨一下A100、A800、H100和H800这几款GPU的差异。
英伟达GPU
当前，NVIDIA的GPU无疑是AI处理器市场的佼佼者。为了满足不同场景的需求，英伟达推出了多款系列和型号的GPU。比如，L4系列适用于AI视频处理，L40系列则专注于图像生成，而H100系列则主要面向大模型处理。此外，还有GH200这样的图形推荐模型、矢量数据库和图神经网络处理器。
NVIDIA的GPU产品线主要包括GeForce、Data Center/Tesla和RTX/Quadro三大系列。尽管这些系列在硬件架构和通用计算（GPGPU）能力上相似，但由于它们的市场定位和产品特点不同，因此在软硬件设计和支持上存在着显著差异。其中，GeForce系列主要针对消费级市场，适用于游戏娱乐；Quadro系列则更偏向于专业可视化设计和创作；而Tesla系列则专注于深度学习、人工智能和高性能计算领域。
特斯拉系列GPU包括A100（A800）、H100（H800）、A30、A40、V100、P100等型号，下面是它们的一些关键参数对比：
GeForce系列则包括RTX 3090、RTX 4090等型号，而RTX/Quadro系列则有RTX 6000、RTX 8000等。这些GPU各具特色，适用于不同的应用场景。
特别值得一提的是，A800和H800是针对中国市场推出的特供版（低配版）。与A100和H100相比，它们的主要区别在于Nvlink最大总网络带宽。A100的Nvlink最大总网络带宽为600GB/s，而A800的则为400GB/s；H100的Nvlink最大总网络带宽为900GB/s，而H800的同样为400GB/s。
在美国新一轮芯片制裁的背景下，针对中国市场的特供版H20、L20和L2芯片也即将问世。
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