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H3C SFP-XG-SX-MM850-D 萬兆多模光纖模塊

發布者：北京四季暢想科技有限公司發布時間：2024-02-02 14:29:36 訪問次數：356

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Quadro NVS300 NVS315 NVS310 PCI-E 雙DP 圖形顯卡繪圖雙屏顯卡批發TEL:13910098771

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英偉達A100、H100、L40S和H200簡要對比

2024年，數據中心市場，英偉達顯卡依然一卡難求，已發布的A100、H100，L40S，還有即將發布的H200都是市場上的香餑餑。

2020年，英偉達發布了基于Ampere架構的A100。2022年，英偉達發布了基于Hopper架構的H100，2023年，英偉達又發布了L40S。

2024年，英偉達即將發布H200，雖然還沒正式發布，但部分規格已經公開。于是，就有了這樣一張表格。

項目	A100	H100	L40S	H200
架構	Ampere	Hopper	Ada Lovelace	Hopper
發布時間	2020	2022	2023	2024
FP64	9.7 TFLOPS	34 TFLOPS	暫無	34 TFLOPS
FP64 向量核心	19.5 TFLOPS	67 TFLOPS	暫無	67 TFLOPS
FP32	19.5 TFLOPS	67 TFLOPS	91.6 TFLOPS	67 TFLOPS
TF32 向量核心	312 TFLOPS	989 TFLOPS	183 \| 366* TFLOPS	989 TFLOPS*
BFLOAT16 向量核心	624 TFLOPS	1,979 TFLOPS	362.05 \| 733* TFLOPS	1,979 TFLOPS*
FP16 向量核心	624 TFLOPS	1,979 TFLOPS	362.05 \| 733* TFLOPS	1,979 TFLOPS*
FP8 向量核心	不適用	3,958 TFLOPS	733 \| 1,466* TFLOPS	3,958 TFLOPS*
INT8 向量核心	1248 TOPS	3,958 TOPS	733 \| 1,466* TFLOPS	3,958 TFLOPS*
INT4 向量核心	暫無	暫無	733 \| 1,466* TFLOPS	Data not available
GPU 內存	80 GB HBM2e	80 GB	48GB GDDR6 ，帶有ECC	141GB HBM3e
GPU 內存帶寬	2,039 Gbps	3.35 Tbps	864 Gbps	4.8 Tbps
解碼器	Not applicable	7 NVDEC 7 JPEG	Not applicable	7 NVDEC 7 JPEG
TDP	400W	700W	350W	700W
多實例GPU	7 MIGs @ 10 GB	7 MIGs @ 10 GB each	無	7 MIGs @16.5 GB each
外形尺寸	SXM	SXM	4.4“ (H) x 10.5” (L), dual slot	SXM**
互聯技術	NVLink: 600 GB/s PCIe Gen4: 64 GB/s	NVLink: 900GB/s PCIe Gen5: 128GB/s	PCIe Gen4 x16: 64GB/s bidirectional	NVIDIA NVLink®: 900GB/s PCIe Gen5: 128GB/s
服務器平臺選項	NVIDIA HGX? A100-Partner and NVIDIA-Certified Systems with 4,8, or 16 GPUs NVIDIA DGX? A100 with 8 GPUs	NVIDIA HGX H100 Partner and NVIDIA-Certified Systems? with 4 or 8 GPUs NVIDIA DGX H100 with 8 GPUs	暫無	NVIDIA HGX? H200 partner and NVIDIA-Certified Systems? with 4 or 8 GPUs
NVIDIA AI Enterprise	Included	Add-on	暫無	Add-on
CUDA 核心數	6,912	16,896	18,176	暫無

A100

A100是2020年采用Ampere架構的GPU，這種架構帶來顯著的性能提升。

在H100發布之前，A100一覽眾山小。它的性能提升得益于改進的Tensor核心、更多的CUDA核心數量、更強的內存和最快的2 Tbps內存帶寬。

A100支持多實例GPU功能，允許單個A100 GPU分割成多個獨立的小GPU，這大大提升了云和數據中心的資源分配效率。

盡管現在已經被超越，但A100在訓練復雜的神經網絡、深度學習和AI學習任務方面仍然是一個優秀的選擇，它的Tensor核心和高吞吐量在這些領域表現出色。

A100在AI推理任務方面表現突出，在語音識別、圖像分類、推薦系統、數據分析和大數據處理、科學計算場景都有優勢，在基因測序和藥物發現等高性能計算場景也都屬于優勢領域。

H100

H100能處理挑戰性的AI工作負載和大規模數據處理任務。

H100升級了Tensor核心，顯著提高了AI訓練和推理的速度。支持雙精度（FP64）、單精度（FP32）、半精度（FP16）和整數（INT8）計算負載。

相比A100，FP8計算速度提升六倍，達到4petaflops。內存增加50%，使用HBM3高帶寬內存，帶寬可達3 Tbps，外部連接速度幾乎達到5 Tbps。此外，新的Transformer引擎使模型轉換器訓練速度提升高達六倍。

盡管H100和A100在使用場景和性能特點上有相似之處，但H100在處理大型AI模型和更復雜的科學模擬方面表現更佳。H100是高級對話式AI和實時翻譯等實時響應型AI應用的更優選擇。

總之，H100在AI訓練和推理速度、內存容量和帶寬、以及處理大型和復雜AI模型方面相比A100有顯著的性能提升，適用于對性能有更高要求的AI和科學模擬任務。

L40S

L40S旨在處理下一代數據中心工作負載，包括生成式AI、大型語言模型（LLM）的推理和訓練，3D圖形渲染、科學模擬等場景。

與前一代GPU（如A100和H100）相比，L40S在推理性能上提高了高達5倍，在實時光線追蹤（RT）性能上提高了2倍。

內存方面，它配備48GB的GDDR6內存，還加入了對ECC的支持，在高性能計算環境中維護數據完整性還是很重要的。

L40S配備超過18,000個CUDA核心，這些并行處理器是處理復雜計算任務的關鍵。

L40S更注重可視化方面的編解碼能力，而H100則更專注于解碼。盡管H100的速度更快，但價格也更高。從市場情況來看，L40S相對更容易獲得。

綜上所述，L40S在處理復雜和高性能的計算任務方面具有顯著優勢，特別是在生成式AI和大型語言模型訓練等領域。其高效的推理性能和實時光線追蹤能力使其成為數據中心不可忽視的存在。

H200

H200將是NVIDIA GPU系列中的最新產品，預計在2024年第二季度開始發貨。

H200是提供141 GB HBM3e內存和4.8 Tbps帶寬的GPU，其內存容量和帶寬分別幾乎是H100的2倍和1.4倍。

在高性能計算方面，與CPU相比，H200能實現高達110倍的加速，從而更快地得到結果。

在處理Llama2 70B推理任務時，H200的推理速度是H100 GPU的兩倍。

H200將在邊緣計算和物聯網（IoT）應用中的人工智能物聯網（AIoT）方面發揮關鍵作用。

在包括最大型模型（超過1750億參數）的LLP訓練和推理、生成式AI和高性能計算應用中，可以期待H200提供的GPU性能。

總之，H200將在AI和高性能計算領域提供的性能，特別是在處理大型模型和復雜任務時。它的高內存容量和帶寬，以及優異的推理速度，使其成為處理AI任務的理想選擇。

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來源：北京四季暢想科技有限公司

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英偉達A100、H100、L40S和H200簡要對比

A100

A100是2020年采用Ampere架構的GPU，這種架構帶來顯著的性能提升。

在H100發布之前，A100一覽眾山小。它的性能提升得益于改進的Tensor核心、更多的CUDA核心數量、更強的內存和最快的2 Tbps內存帶寬。

盡管現在已經被超越，但A100在訓練復雜的神經網絡、深度學習和AI學習任務方面仍然是一個優秀的選擇，它的Tensor核心和高吞吐量在這些領域表現出色。

A100在AI推理任務方面表現突出，在語音識別、圖像分類、推薦系統、數據分析和大數據處理、科學計算場景都有優勢，在基因測序和藥物發現等高性能計算場景也都屬于優勢領域。

H100

H100能處理挑戰性的AI工作負載和大規模數據處理任務。

H100升級了Tensor核心，顯著提高了AI訓練和推理的速度。支持雙精度（FP64）、單精度（FP32）、半精度（FP16）和整數（INT8）計算負載。

相比A100，FP8計算速度提升六倍，達到4petaflops。內存增加50%，使用HBM3高帶寬內存，帶寬可達3 Tbps，外部連接速度幾乎達到5 Tbps。此外，新的Transformer引擎使模型轉換器訓練速度提升高達六倍。

總之，H100在AI訓練和推理速度、內存容量和帶寬、以及處理大型和復雜AI模型方面相比A100有顯著的性能提升，適用于對性能有更高要求的AI和科學模擬任務。