A800和H800到底差在哪？企业级显卡采购必看指南
道通存储最近不少客户都在问A800和H800的区别，特别是做AI训练和大模型的企业，选卡时特别纠结。其实这两款卡虽然价格差不多，但是是性能差异挺明显的。咱们今天就来聊聊这个事，帮你做个明智的选择吧。
架构差异带来的性能差距
A800用的是Ampere架构，而H800升级到了Hopper架构。别看名字只是字母变了，实际性能可差不少呢。Hopper架构在AI运算上做了特别优化，Tensor Core的性能直接提升了2倍。对于搞大模型训练的企业来说，这可是实打实的生产力提升。
举个例子，处理同样的GPT模型，H800的速度至少要快30%。你想想，模型训练一次动辄就要几天时间，这30%的差距可不是小数目。
显存配置的硬核对比
显存这块，H800就更亮眼了。它用的是HBM3显存，带宽高达3TB/s。A800的HBM2E显存虽然也不错，但是是带宽只有1.6TB/s。在处理大规模数据时，H800的优势就很明显了。特别是在深度学习场景下，这么高的带宽能大幅减少数据等待时间。
还有啊，H800的显存容量可以选配到80GB，比A800的40GB足足多了一倍。对于要做超大规模模型训练的企业来说，这个配置简直是刚需。
能效比和长期成本
不少客户关心电费问题，毕竟显卡都是电老虎嘛。H800的能效比比A800提升了40%，虽然单卡功耗稍高，但是是算力提升更多。也就是说，完成同样的工作量，H800反而更省电。
咱们算笔账：一套100卡的计算集群，用H800三年能省下近百万电费。要是算上人力成本和项目周期的节省，这笔买卖相当划算呐。
采购建议和使用场景
如果你现在用的是A100或者更老的显卡，想升级的话，我建议直接上H800。对于AI训练、深度学习这些重负载场景，H800绝对是性价比之选。
但是是要是预算有限，或者主要是做推理任务，A800也够用。毕竟两款卡的价格都在15万左右，具体怎么选还得看实际需求。
说个内部消息吧，现在H800的供货周期已经缩短到2-3个月了。想入手的话现在是好时机。我们公司最近刚进了一批现货，有需要的随时可以联系。
