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昇腾910B vs. 英伟达H100：价格差距下的真实性能差异
发布日期:
2025-04-10 13:35:18
本文链接
https://www.idcsp.com//help/2566.html
本文关键词
升腾910B vs. 英伟达H100：价格差距下的真实性能差异
一、价格对比
昇腾910B：单卡价格约为12万元人民币（约1.7万美元）。
英伟达H100：单卡价格超过3万美元。
二、性能对比
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参数 升腾910B 英伟达H100 差异分析
制程工艺 7nm 4nm H100采用更先进的制程，能效更高
晶体管数量 496亿 800亿 H100晶体管数量更多，性能潜力更大
显存容量 64GB HBM2e 80GB HBM3 H100显存容量更大，适合处理超大数据集
显存带宽 400GB/s 3TB/s H100显存带宽更高，数据传输更快
FP16算力 320 TFLOPS 989 TFLOPS H100算力更强，适合大规模训练
INT8算力 640 TOPS 3958 TOPS H100在整数精度上优势明显
功耗 310W 400W 升腾910B功耗更低，能效比更高
三、真实性能差异
单卡算力：
英伟达H100：在FP16和INT8算力上显著高于昇腾910B，尤其适合大规模AI模型训练和推理任务。
昇腾910B：虽然在FP16算力上接近英伟达A100（312 TFLOPS），但与H100相比仍有差距。
显存与带宽：
英伟达H100：显存容量和带宽均优于昇腾910B，更适合处理超大数据集和复杂模型。
昇腾910B：显存容量和带宽相对较低，可能限制其在大规模模型训练中的效率。
功耗效率：
昇腾910B：功耗较低（310W），能效比更高，适合对功耗敏感的应用场景。
英伟达H100：功耗较高（400W），但其高算力能够显著缩短训练时间。
四、应用场景
昇腾910B：更适合中小规模AI推理场景，性价比高，尤其在中国市场，成为符合政策要求的首选。
英伟达H100：在科学计算、超算、大规模AI模型训练等高性能计算领域具有不可替代的优势。
五、生态建设
英伟达：CUDA生态成熟，全球90%的AI框架基于此开发，开发者工具链完善，多卡协作效率高。
昇腾910B：生态仍在建设中，虽然推出了自研推理引擎和兼容性工具，但企业迁移成本较高。
六、总结
昇腾910B在某些场景下已经展现出接近甚至超越英伟达上一代旗舰A100的性能，尤其在功耗效率和性价比方面具有优势。然而，与英伟达H100相比，昇腾910B在显存容量、带宽和单卡算力上仍存在差距。在生态建设方面，昇腾910B仍在追赶，企业迁移成本较高。
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