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H100和H800八卡服務器哪個更適合深度學習？
發(fā)布日期:
2025-04-23 13:42:31
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本文關鍵詞
在深度學習領域，H100和H800八卡服務器各有優(yōu)勢，具體選擇取決于你的需求和預算。
H100八卡服務器
性能優(yōu)勢：
架構升級：H100采用Hopper架構，支持第四代Tensor Core，CUDA核心數(shù)達到14592，Tensor核心數(shù)為456。
顯存與帶寬：配備80GB HBM3顯存，帶寬高達3TB/s，遠超H800的1.2TB/s。
Transformer引擎優(yōu)化：特別針對大型AI模型訓練（如GPT系列）進行了優(yōu)化，可顯著提升訓練效率。
適用場景：
大規(guī)模AI模型訓練：適合訓練千億參數(shù)的大模型，如LLaMA、GPT。
高性能計算（HPC）：在科學計算、基因組學等領域表現(xiàn)出色。
企業(yè)級AI推理：適用于對實時性和準確性要求極高的場景。
成本：價格相對較高，單卡價格約26.4萬元，整機配置（如8卡集群）價格超220萬元。
H800八卡服務器
性能優(yōu)勢：
架構基礎：基于Hopper架構，CUDA核心數(shù)和Tensor核心數(shù)與H100相同。
顯存容量：同樣配備80GB HBM3顯存。
適用場景：
大規(guī)模AI模型訓練：雖然帶寬受限，但計算能力依然強勁，適合Transformer架構的大模型。
AI推理：在AI推理任務中表現(xiàn)良好，如實時圖像識別和自然語言處理。
高性能計算：適用于需要高計算能力的任務。
成本：價格相對較低，單卡價格約6萬元，整機價格約230萬元。
推薦建議
如果你的主要需求是大規(guī)模AI模型訓練，并且預算充足，H100八卡服務器是更好的選擇，因為它提供了更高的計算能力和顯存帶寬。
如果你的需求是AI推理或中小規(guī)模模型訓練，并且預算有限，H800八卡服務器是更經(jīng)濟的選擇。
希望這些信息能幫助你為深度學習項目選擇最適合的服務器。
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