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H100 vs. H800租赁：大模型训练与推理如何选择？
发布日期:
2025-04-26 13:55:25
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https://www.idcsp.com//help/2688.html
本文关键词
在选择H100和H800显卡租赁时，针对大模型训练和推理任务，可以从性能、价格和适用场景等方面进行综合考量，以下是详细分析：
大模型训练
性能需求：
H100：采用Hopper架构，显存带宽高达3TB/s，CUDA核心数为14592，支持第四代Tensor Core和Transformer引擎，特别优化了大规模AI模型训练。在大模型训练中，如GPT-4等千亿参数模型，H100的高带宽和强大计算能力可显著提升训练速度。
H800：同样基于Hopper架构，CUDA核心数为16896，但显存带宽受限为1.2TB/s，其NVLink带宽被限制为600GB/s，仅为H100的50%，导致分布式训练效率下降30%以上。
价格对比：
H100：按月租赁，8卡配置的服务器每月租金约为7万元人民币。
H800：按月租赁，8卡配置的服务器整机租赁价格为12万元/月。
推荐建议：如果主要需求是大规模AI模型训练，并且预算充足，H100是更好的选择。其高性能和高显存带宽能够显著提升训练效率，缩短训练周期。
AI推理
性能需求：
H100：在AI推理任务中，H100的高显存带宽和强大计算能力使其能够快速处理大规模数据，适合企业级AI推理。
H800：虽然性能略逊于H100，但仍然适用于AI推理任务，如实时图像识别和自然语言处理。其较低的价格使其在性价比方面更具优势。
价格对比：
H100：按小时租赁，单张H100 GPU卡的租赁价格在某些促销活动中可低至2美元/小时。
H800：按小时租赁，非会员价格低至6.99元/卡/小时，会员价格约为6.06元/卡/小时。
推荐建议：如果主要需求是AI推理，并且预算有限，H800是更经济的选择。其较低的租赁价格和足够的性能能够满足大多数AI推理需求。
总结
H100：适合对性能要求极高的大规模AI模型训练和高性能计算任务，预算充足的情况下可优先选择。
H800：性价比高，适合AI推理、中小规模模型训练和特定的边缘计算任务，预算有限时可考虑。
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