河北
英伟达的H100超强，800亿晶体管，80GB显存，带宽3TB/s。说白了，这玩意儿专门为超大数据、超复杂的计算任务设计的，像AI训练、大规模计算、气候模拟这种它都能轻松搞定。基本上，任何需要大计算力的场景，H100都能完美胜任。
相比之下，国产的GPU就差远了。景嘉微的JM9系列，性能基本上跟英伟达GTX 1050差不多，根本就不在一个水平上。而华为昇腾910B算力勉强和英伟达的A100拼一拼，但跟H100相比，差距一眼就能看出来，特别是显存和带宽。H100的显存有80GB，带宽高达3TB/s，国产的显存小，带宽也低得多。像昇腾910B的带宽只有56GB/s，完全不够看。
再说说芯片之间的互联技术，H100支持高效的多GPU协作，可以让多个芯片同时工作，效率提升几倍。国产GPU这块技术差得远，带宽低，芯片间的协作能力差，想要做高效并行计算几乎不可能。
应用场景上，H100几乎能做所有大规模AI训练、数据分析和科学计算工作。无论是金融、电商、还是气候变化、天体物理研究，H100都能胜任。而国产GPU虽然也在进步，但大规模AI训练时，性能差得不行。像用国产GPU训练超大模型，稳定性差，速度慢，根本无法跟H100相比。
最麻烦的是生态问题。英伟达的硬件、软件、开发工具，几乎完美配套，合作厂商多，大家都可以一起搭配使用，市场自然支持多。国产GPU这块就差太多，生态不成熟，工具不完善，合作厂商也少，导致它们推广和普及难度大。
总的来说，国产GPU离英伟达还差得很远，想赶上不容易，尤其是技术和生态两块，得下大力气才行。
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