选择超微H100 NVLink的原因以及其深度评测与优势对比如下：

选择超微H100 NVLink的原因

强大的多GPU互联能力：H100采用的NVLink 4.0技术，单GPU集成多达18条链路，总双向带宽可达900GB/s。这种高带宽互联使得多GPU之间的数据传输极为高效，适合需要大规模并行计算的场景，如深度学习中的分布式训练、高性能计算中的复杂模拟等。

低延迟与高通信效率：NVLink的直连方式减少了数据传输路径中的中转步骤，通信延迟仅为数微秒级。在需要频繁同步的并行计算中，如深度学习分布式训练中的梯度汇总，低延迟可显著提高计算效率。

内存共享与一致性支持：借助NVLink，多个GPU可以共享内存地址空间，形成统一内存池。这不仅简化了多GPU编程，还允许GPU直接访问彼此的显存，无需经过主存中转，极大地提高了数据处理效率。

性能与功耗的平衡：在提供高性能的同时，NVLink还保持了较好的功耗效率。相比传统的PCIe连接，NVLink在完成相同数据传输任务时功耗更低，这对于大规模数据中心的运营成本控制具有重要意义。

生态兼容性与软件支持：H100 NVLink作为NVIDIA生态系统的一部分，能够很好地与CUDA等软件框架兼容。这意味着用户可以充分利用现有的NVIDIA软件工具和优化，快速部署和运行各种计算密集型应用。

深度评测

性能表现：H100 NVLink在多个关键性能指标上表现出色。其900GB/s的双向带宽和低延迟特性，使得在多GPU并行计算任务中，数据传输不再是瓶颈。例如，在深度学习训练中，H100 NVLink能够显著缩短模型的训练时间，提高训练效率。

应用场景：H100 NVLink适用于多种高性能计算和人工智能应用。在深度学习领域，它能够支持大规模模型的训练和推理，如生成式AI、图像识别、自然语言处理等。在高性能计算领域，它可用于天气预报、分子动力学模拟、天体物理等需要大量计算资源的任务。

系统集成：H100 NVLink的硬件设计使其易于集成到现有的计算系统中。对于服务器SXM模块，NVLink通过主板上的连接器自动组网，无需额外操作。而对于PCIe插槽式的显卡，使用NVLink桥接器即可实现多卡互联，方便用户根据需求进行系统扩展。

优势对比

与前代产品对比：相比前代的A100 GPU，H100 NVLink在多个方面进行了显著提升。其带宽从A100的600GB/s提升到900GB/s，同时在延迟和通信效率上也有显著改进。此外，H100 NVLink还支持更高级的稀疏计算和混合精度计算模式，进一步提升了计算效率。

与竞品对比：与AMD的MI300X等竞品相比，H100 NVLink在多GPU互联和通信效率方面具有明显优势。虽然MI300X在显存容量和带宽上可能更具竞争力，但H100 NVLink凭借其强大的NVLink技术和CUDA生态支持，在多GPU协同计算和深度学习应用中表现更为出色。

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