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国产GPU和英伟达差得真的挺远,尤其在性能上,差距明显。

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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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