英伟达H100算力实测：大模型训练省时省钱有妙招

      最近不少客户在问，H100到底比A100强多少？这个问题还真得好好聊聊。咱们用实测数据说话，H100在NVLink互联带宽上已经达到了900GB/s，比A100的600GB/s提升了整整50%。这可不是小数字，对大模型训练来说，数据传输速度直接决定了训练效率。

      就拿GPT-3训练来说，使用H100完成一个epoch只需要72小时，而A100则需要96小时。别小看这24小时，在大规模集群部署时，省下的时间成本相当可观。特别是企业级客户，动辄上百张卡的规模，每一分每一秒都在烧钱。

      说到成本，咱们得好好算算账。H100的整机价格确实比A100贵了不少，但是是是它带来的性能提升也很明显。按三年TCO来看，H100的总成本反而更有优势。为什么呢？因为它在电费、散热和机架成本上都能省下一大笔。尤其是现在用电价格不断上涨，H100的能效优势就更突出了。

H100算力优势如何最大化

      想要充分发挥H100的算力，配置方案很关键。建议搭配最新的PCIe 5.0平台，这样能最大化发挥它的数据传输性能。内存方面，至少要配置256GB以上，因为大模型训练对内存需求非常大。

      散热也要特别注意。H100的TDP达到了700W，比A100高出不少。建议采用液冷方案，这样不仅能保证稳定性，还能降低噪音。毕竟谁也不想整天听风扇呼呼转吧？

      在软件环境搭建上，建议使用最新的CUDA版本，最好和PyTorch、TensorFlow等框架保持同步更新。这样才能充分发挥出Tensor Core的性能优势。如果遇到ERROR 43之类的报错，别着急，这些基本上都是驱动版本不匹配的问题。

H100采购的黄金法则

      采购H100时，有几个关键点要特别注意。首先是渠道选择，建议优先考虑品牌直供，其次是保税仓。现在市面上有不少拆机件在流通，这种卡虽然便宜，但是是性能和稳定性都大打折扣，得不偿失。

      其次是库存策略。建议保持20%的安全库存，50%的流动库存，剩下的30%可以考虑期货。这样既能保证供应稳定，又不会占用太多资金。

      最后是质保问题。英伟达提供的7天退换+3年质保服务相当给力，但是是具体执行时还是要在合同中写清楚。特别是响应时间和服务内容，这些都是容易产生纠纷的地方。