昇腾910B与英伟达H100在AI推理速度上的对比

一、单卡推理性能

昇腾910B：

FP16算力：320 TFLOPS。

INT8算力：640 TOPS。

推理速度：在ResNet50模型下，昇腾910B的推理速度可达每秒2000帧（INT8精度）。

功耗：310W。

英伟达H100：

FP16算力：989 TFLOPS。

INT8算力：3958 TOPS。

推理速度：在ResNet50模型下，H100的推理速度约为每秒2500帧（INT8精度）。

功耗：400W。

二、推理速度对比

ResNet50模型：

昇腾910B：每秒2000帧（INT8精度）。

英伟达H100：每秒2500帧（INT8精度）。

结论：在ResNet50模型下，英伟达H100的推理速度略高于昇腾910B，但差距不大。

OCR场景：

昇腾910B：

中文识别准确率：98.2%。

英文识别速度（FPS）：58。

弯曲文本校正耗时（ms）：8.2。

英伟达A100：

中文识别准确率：97.8%。

英文识别速度（FPS）：62。

弯曲文本校正耗时（ms）：11.5。

结论：在OCR场景下，昇腾910B在中文识别准确率和弯曲文本校正耗时上表现优于英伟达A100，但在英文识别速度上略逊一筹。

三、推理效率与能效比

昇腾910B：

能效比：在同等算力下，昇腾910B的功耗较英伟达A100降低23%，单位算力成本更低。

推理效率：通过优化算法和压缩模型，昇腾910B在某些特定场景下的推理效率接近甚至超过英伟达H100。

英伟达H100：

能效比：虽然H100的单卡算力更高，但功耗也更高（400W），能效比低于昇腾910B。

推理效率：在大规模AI模型训练和推理任务中，H100的高算力能够显著缩短训练时间。

四、应用场景与生态

昇腾910B：

应用场景：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。

生态建设：昇腾生态仍在建设中，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。

英伟达H100：

应用场景：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。

生态建设：英伟达的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。

总结

在AI推理速度上，昇腾910B在某些特定场景（如OCR）中表现出色，甚至在某些指标上优于英伟达A100。然而，在大规模AI模型训练和推理任务中，英伟达H100凭借其更高的单卡算力和成熟的生态，仍然占据优势。昇腾910B在功耗效率和性价比方面具有显著优势，尤其适合中小规模AI推理场景。随着昇腾生态的不断完善和技术的持续进步，昇腾910B有望在更多领域实现替代。

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