以下是 NVIDIA L20 和 H20 在性能方面的详细对比，具体分析它们在不同场景下的表现差异：

性能参数对比

参数 L20 H20

架构 NVIDIA Ada Lovelace NVIDIA Hopper

显存容量 48 GB GDDR6 96 GB HBM3

显存带宽 864 GB/s 4.0 TB/s

INT8/FP8算力 239 TFLOPS 296 TFLOPS

BF16/FP16算力 119.5 TFLOPS 148 TFLOPS

TF32算力 59.8 TFLOPS 74 TFLOPS

FP32算力 59.8 TFLOPS 44 TFLOPS

NVLink支持 不支持 支持（900 GB/s）

功耗 275 W 400 W

性能差异的具体体现

显存容量与带宽：

H20：配备 96 GB HBM3 显存和 4.0 TB/s 的显存带宽，适合对显存带宽敏感的推理任务，如大模型的 Decode 阶段。高带宽显存可以显著提升模型的吞吐量，尤其在处理高并发推理任务时表现出色。

L20：配备 48 GB GDDR6 显存和 864 GB/s 的显存带宽，显存容量和带宽均低于 H20，适合中小规模模型的推理和训练任务。

计算能力：

H20：在 INT8/FP8 算力（296 TFLOPS）和 BF16/FP16 算力（148 TFLOPS）方面优于 L20，适合需要高算力的场景。

L20：FP32 算力略优于 H20（59.8 TFLOPS vs 44 TFLOPS），在对精度要求较高的训练任务中表现更好。

推理性能：

H20：在大模型推理中表现出色，特别是在 Decode 阶段，由于较高的显存带宽，其推理速度明显优于 A100，甚至优于 H100。

L20：在中小规模模型的推理任务中表现出较高的性价比，其推理性能基本与 L40S 和 L40 持平。

训练性能：

H20：在大规模模型训练中，H20 的 FP16 训练性能可以达到 A800 FP16 训练性能的 81%，FP8 训练性能提升至 A800 性能的 1.27 倍。

L20：在中小规模模型训练中，L20 的 FP16 预训练性能约为 A800 的 65% 左右，使用 FP8 数值类型时，其性能和 A800 相当。

扩展性：

H20：支持 NVLink 高速互联（900 GB/s），可通过多卡堆叠提升性能，适合大规模模型训练和复杂任务。

L20：仅支持 PCIe 接口，扩展性受限。

功耗：

H20：功耗为 400W，适合高并发推理场景。

L20：功耗为 275W，适合对成本和空间敏感的工作站环境。

总结

H20：适合高并发推理场景和大规模模型训练任务，其高显存带宽和 NVLink 支持使其在多卡协同任务中表现出色，但功耗较高。

L20：性价比更高，适合中小规模模型的推理和训练任务，其较低的功耗和较高的 FP32 算力使其在一些场景中具有优势。

成都算力租赁入口:https://www.idcsp.com/gpu/

成都算力租赁官方电话:400-028-0032