首先来谈谈景嘉微的JM9系列，该系列在目标识别等部分AI领域有不错的表现，但其能力仅相当于英伟达GTX 1050的水平，仍属于入门级GPU，无法满足更高级的AI计算和ChatGPT等应用需求。
寒武纪的思元590采用ASIC架构，虽然通用性不强，但在某些特定场景下算力出众，综合性能可达到A100的60%-80%。然而，在百度的大模型训练中，它仅参与了很小一部分工作。
再看华为昇腾，它主要应用于华为自身的生态大模型业务，如盘古CV等。由于昇腾910不支持32位浮点，因此无法直接用于如GPT-3等大型模型训练。华为昇腾芯片需配合自家开发的框架（例如MindSpore）及优化后的大模型使用，形成闭环。
海光信息的深算1号虽然能够运行大模型，但性价比并不高，其性能仅相当于英伟达的P100。即便在OpenAI早期训练GPT-3时，也选用了性能更优的V100芯片。总体来看，目前能高效运行大模型训练的仍是英伟达的A100、A800、H100和H800等系列产品。
值得注意的是，不同于单精度浮点计算需求，双精度浮点计算能力FP64在超算领域至关重要。A800和H800均具备这一能力，而昇腾则没有。从AI整体来看，昇腾芯片在适配性、资源限制和生态系统方面仍有提升空间，相比之下，NVIDIA的适配性更广，生态更为成熟。
谈到H800，这款英伟达新一代处理器基于Hopper架构，在深度推荐系统、大型AI语言模型等方面效率显著。与上一代Ampere架构相比，Hopper架构在制程工艺、Transformer引擎等多个方面有所创新。
H800-GPU以其高性能、高带宽和低延迟的集群算例特性，可大幅缩短大模型训练时间。例如，在处理万亿参数的AI大模型时，原先需要11天的训练时间，在H800的支持下可缩短至仅4天，充分展示了H800的强悍性能和高效任务处理能力。
鉴于美国政策的影响，市场上对H800的需求持续上升。深圳昊源诺信提供了基于NVIDIA H800 GPU的多种算力平台选择，以满足客户在大模型训练、自动驾驶和深度学习等方面的高性能需求。
这些超级算力平台可配置多达8个NVIDIA H800 GPU，提供强劲的并行计算能力，并通过独立的PCIe卡和集成的SXM卡平台，为客户提供灵活的系统配置选项。
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