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NVIDIA A100对H100：为您的AI工作负载选择合适的GPU
比较NVIDIA A100与H100 GPU。了解AI和HPC工作负载的关键架构差异，性能基准和部署注意事项。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能简介
AI和高性能计算（HPC）工作负载越来越复杂，需要硬件可以跟上大量处理需求。 NVIDIA的GPU已成为其中的关键部分，从科学研究到全球大型语言模型（LLM）的发展供电。
NVIDIA最重要的加速器中有两个是A100和H100。 A100于2020年通过Ampere Architecture推出，带来了计算密度和灵活性的重大飞跃，支持分析，培训和推理。 2022年，NVIDIA引入了基于Hopper体系结构的H100，具有更大的性能提升，尤其是用于基于变压器的AI工作负载。
此博客提供了NVIDIA A100和H100 GPU的详细比较，涵盖了它们的建筑差异，核心规格，性能基准和最佳拟合应用程序，以帮助您选择适合您需求的合适的应用程序。
建筑演化：料斗的安培
从现代AI和HPC工作负载的需求不断增长的驱动到GPU设计中，Nvidia的Ampere转变为GPU设计中的重要一步。
nvidia a100（安培体系结构）
于2020年发布，A100 GPU被设计为适用于广泛的AI和HPC任务的灵活加速器。它引入了多启示GPU（MIG）技术，从而使一个GPU最多可以分为七个隔离实例，从而改善了硬件利用率。
多实施GPU（MIG）A100还具有第三代张量核心，可显着提高深度学习的表现。凭借张量Float 32（TF32）精度，它进行了更快的培训和推理，而无需更改代码。它更新的NVLINK将GPU至GPU带宽加倍至600 GB/s，远远超过PCIE GEN 4，实现了更快的GPU通信。
nvlink