A100,H100,B100差別

1. Ampere 架構

代表晶片：

• A100、A30、A10

技術特點：

1. 第三代 Tensor Core：
2. • 提升了混合精度計算性能，支援 FP32、FP16、BF16 和 INT8 等多種精度，適合不同 AI 工作負載。
   • 增強矩陣運算能力，特別是大型矩陣的乘加操作。
2. 多實例 GPU（MIG）：
3. • 允許一顆 GPU 被分割為多個實例（最多 7 個），可同時執行多個 AI 推論任務，大幅提升資源利用率。
3. NVLink 技術：
4. • 提供高帶寬 GPU 互聯，適合需要多 GPU 的大規模 AI 訓練。

應用場景：

• 大規模 AI 訓練（如生成式 AI 和深度學習模型）。
• 高效能運算（HPC）。
• 雲端資料中心。

代表模型的應用：

• A100：
• • 最強大的 AI 訓練 GPU，廣泛應用於 OpenAI、Google 等企業的深度學習工作負載。
• A30：
• • 平衡成本與性能，適合中型企業的 AI 應用。
• A10：
• • 針對推論任務進行優化，特別是自動駕駛和邊緣計算場景。

2. Hopper 架構

代表晶片：

• H100、H800（針對中國市場）

技術特點：

1. 第四代 Tensor Core：
2. • 支援 FP8 精度，顯著提升矩陣運算性能，降低功耗和計算成本。
   • 更高效能的矩陣操作，用於加速 AI 模型的訓練與推理。
2. Transformer Engine：
3. • 專為處理 Transformer 模型（如 GPT-3、ChatGPT）優化。
   • 自動混合精度運算，提高生成式 AI 模型的效率。
3. NVLink 第四代：
4. • 提供更高帶寬的 GPU 互聯，支援多 GPU 部署的大型模型訓練。

應用場景：

• 大型語言模型（LLM）訓練與推理。
• 生成式 AI（如文本生成、影像生成）。
• 超高效能運算需求。

代表模型的應用：

• H100：
• • NVIDIA 迄今最強的 AI GPU，專為大規模 AI 模型設計，具備 Transformer 模型的運算加速能力。
• H800：
• • 特別針對中國市場的版本，因應出口限制進行調整，但核心性能與 H100 相似。

3. Blackwell 架構

代表晶片（預計推出）：

• B100、B200、GB200

技術特點：

1. Chiplet 設計：
2. • 多晶片組（Chiplet）技術，將 GPU 功能模組（如運算核心、記憶體控制器）拆分為多個小晶片，通過高速互聯技術（如 NVLink-HBI）連接。
   • 優勢：降低生產難度，提高良率，並大幅提升計算效能。
2. HBM3e 記憶體支援：
3. • 提供更高的記憶體頻寬，最大容量可達 192GB，適合處理更大規模的 AI 模型。
3. 第四代 NVLink-HBI 技術：
4. • 支援每秒高達 10TB 的數據傳輸，滿足多 GPU 協同運算的需求。

應用場景：

• 更大規模的 AI 訓練和推理（如 GPT-4 或更先進的模型）。
• 超高效能運算（HPC）中的數據密集型任務。
• 即時推理、大型語言模型的即時生成。

代表模型的應用：

• B100：
• • Blackwell 架構的旗艦 GPU，專為生成式 AI 訓練與推理設計，支援更高效能。
• B200：
• • 相較 B100，可能針對大規模數據處理進一步優化。
• GB200：
• • Grace CPU 與 B200 GPU 的整合版本，專注於超算領域。