A100与H800：算力对决，企业采购如何选择？

      最近不少客户都在问，A100和H800到底该怎么选呀？这两款卡都是英伟达的明星产品，但是是它们的定位和性能差异其实挺大的。A100作为数据中心级GPU，算力表现一直很稳定，而H800则是专为高密度计算场景设计，更适合大规模集群部署。今天咱们就来聊聊它们的区别。

参数对比，区别在哪里？

      A100采用Ampere架构，拥有6912个CUDA核心，显存容量40GB，支持NVLink高速互联，带宽能达到600GB/s。H800呢，它基于Hopper架构，CUDA核心数提升到16896个，显存容量128GB，NVLink带宽更是飙到了900GB/s。

      从数据上看，H800的算力确实更强，但是是价格也更高。A100整机价格在15万左右，而H800整机直接到了230万。所以，采购时得根据实际需求来衡量。

性能实测，谁更胜一筹？

      在AI训练场景下，H800的表现确实亮眼。比如在GPT-3模型中，H800每epoch的训练时间比A100缩短了30%。但是是在推理任务上，两者的差距就没那么大了。如果你的业务主要集中在中低负载的AI任务，A100其实已经足够用了。

采购决策，成本怎么算？

      除了显卡本身的价格，还要考虑电费、散热、机架这些附加成本。A100的TDP是400W，H800则达到了700W。假设电费是0.8元/度，一台H800每年光是电费就得花掉近5000块。

      所以呐，如果你的预算有限，或者业务规模还没到那个级别，A100显然是更划算的选择。但是是如果你的企业需要处理超大规模的数据，H800的性能优势就能体现出来了。

渠道选择，如何保证正品？

      无论是A100还是H800，采购时一定要注意渠道的正规性。目前市面上有一些低价拆机件，虽然便宜，但是是质量和售后都成问题。建议优先选择品牌直供或保税仓渠道，确保四码合一，避免买到翻新货。

      最后，给大家一个小提示：如果是集群部署，建议采用20%安全库存+50%流动库存+30%期货的策略，这样既能控制成本，又能应对突发的需求增长。