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H100和H800八卡服务器哪个更适合深度学习？
发布日期:
2025-04-23 13:42:31
本文链接
https://www.idcsp.com//help/2667.html
本文关键词
在深度学习领域，H100和H800八卡服务器各有优势，具体选择取决于你的需求和预算。
H100八卡服务器
性能优势：
架构升级：H100采用Hopper架构，支持第四代Tensor Core，CUDA核心数达到14592，Tensor核心数为456。
显存与带宽：配备80GB HBM3显存，带宽高达3TB/s，远超H800的1.2TB/s。
Transformer引擎优化：特别针对大型AI模型训练（如GPT系列）进行了优化，可显著提升训练效率。
适用场景：
大规模AI模型训练：适合训练千亿参数的大模型，如LLaMA、GPT。
高性能计算（HPC）：在科学计算、基因组学等领域表现出色。
企业级AI推理：适用于对实时性和准确性要求极高的场景。
成本：价格相对较高，单卡价格约26.4万元，整机配置（如8卡集群）价格超220万元。
H800八卡服务器
性能优势：
架构基础：基于Hopper架构，CUDA核心数和Tensor核心数与H100相同。
显存容量：同样配备80GB HBM3显存。
适用场景：
大规模AI模型训练：虽然带宽受限，但计算能力依然强劲，适合Transformer架构的大模型。
AI推理：在AI推理任务中表现良好，如实时图像识别和自然语言处理。
高性能计算：适用于需要高计算能力的任务。
成本：价格相对较低，单卡价格约6万元，整机价格约230万元。
推荐建议
如果你的主要需求是大规模AI模型训练，并且预算充足，H100八卡服务器是更好的选择，因为它提供了更高的计算能力和显存带宽。
如果你的需求是AI推理或中小规模模型训练，并且预算有限，H800八卡服务器是更经济的选择。
希望这些信息能帮助你为深度学习项目选择最适合的服务器。
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