NVIDIA H100 PCIe VS NVIDIA A800 80GB
在 **H100 PCIe** 和 **A800** 之间做出 choice，主要取决于您的具体 AI 工作负载需求。目前，您可以在 3 家云服务商处租用这些 GPU，价格分别从 **$0.00/小时** 和 **$0.80/小时** 起。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | H100 PCIe | A800 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Hopper | Ampere | - |
| 制程节点 | 4nm | 7nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | Dual-slot PCIe | SXM4 / PCIe | - |
| 内存 & 内存带宽 | |||
| 显存容量 | 80GB | 80GB | |
| 显存类型 | HBM3 | HBM2e | - |
| 内存带宽 | 2.0 TB/s | 2.0 TB/s | +3% |
| 总线宽度 | 5120-bit | 5120-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 14,592 | 6,912 | +111% |
| Tensor 核心 | 456 | 432 | +6% |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 51 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | +162% |
| FP16 (半精度) | 1,513 TFLOPS | 312 TFLOPS | +385% |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 350W | 400W | -13% |
| PCIe 接口 | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA H100 PCIe
更大的显存容量和内存带宽对于训练大型语言模型至关重要。A800 提供 80GB，而 H100 PCIe 提供 80GB。
AI 推理
NVIDIA H100 PCIe
对于推理工作负载，每瓦性能最为重要。需要考虑 FP16/INT8 吞吐量与功耗之间的平衡。
预算友好之选
NVIDIA A800 80GB
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自动对比分析
技术深挖：H100 PCIe vs A800
这是 NVIDIA 生态系统内的代际对比，将 Hopper 与 Ampere 进行博弈。
NVIDIA H100 PCIe 最适合：
- AI 推理
- Enterprise AI
- Highest-end training
NVIDIA A800 80GB 最适合：
- AI training
- 科学计算
- 国际高带宽需求
常见问题
AI 训练选哪个更好：H100 PCIe 还是 A800？
对于 AI 训练，关键因素是显存大小、内存带宽和张量核心性能。H100 PCIe 提供 80GB HBM3 内存，带宽为 2.0 TB/s；A800 提供 80GB HBM2e 内存，带宽为 2.0 TB/s。两款 GPU 显存容量相近，因此性能特征成为决定因素。
H100 PCIe 和 A800 在云端的价格差异是多少？
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我可以用 A800 代替 H100 PCIe 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 80GB 显存内运行，且不需要 H100 PCIe 的额外吞吐量，那么 A800 是一个经济实惠的选择。但是，对于需要最大内存容量或多 GPU 扩展的工作负载，H100 PCIe 的架构可能是必不可少的。
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