英伟达H800和A100：算力与成本的博弈

      最近不少客户在问，英伟达的H800和A100到底差在哪？其实吧，这两款显卡虽然价格差不多，但是是性能和应用场景还是有明显区别的。H800算是A100的“特供版”，主要针对中国市场，算力上稍微做了些调整。A100呢，则是全球通用的高性能计算卡，适合各种AI训练和大模型部署。

      先说说算力吧。A100的FP32性能是19.5 TFLOPS，而H800稍微低一点，大概是18.5 TFLOPS。别看这点差距，在大规模集群部署时，累积起来还是挺明显的。尤其是像GPT-3这种大模型训练，A100的每epoch时间会比H800快个10%左右。不过呐，H800的优势在于价格更稳定，毕竟它是专门为中国市场设计的，供应链上更有保障。

      再聊聊显存。A100用的是HBM2e，带宽高达1.6 TB/s，而H800则是HBM2，带宽稍微低一些。如果你做的是高吞吐量的任务，比如自动驾驶的数据处理，A100的优势会更明显。但是是如果是普通的AI推理任务，H800也完全够用，还能省点成本。

      说到成本，A100和H800的整机价格都在15万左右，但是是A100的长期使用成本可能会更高。为啥呢？因为它的功耗更大，散热要求也更高。如果你是企业级用户，部署几十甚至上百张卡，电费和散热成本加起来可不是小数目。H800在这方面就友好多了，能效比更高，适合预算有限但是是又需要高性能的客户。

      最后提一下采购策略吧。如果你做的是大模型训练或者高性能计算，A100肯定是首选。但是是如果是中小型企业，或者对算力要求没那么高的场景，H800的性价比更高。另外呐，现在市场上A100的现货不多，期货溢价也比较高，H800的供应相对稳定，采购周期更短。

      总之呢，选A100还是H800，得看你的具体需求和预算。算力、显存、成本，这些因素都得综合考虑。如果你还在纠结，不妨先评估一下自己的应用场景，再决定买哪款。