搭建算力中心，选对 GPU 是关键。
如果你正在考虑搭建自己的算力中心，那么选择合适的 GPU 一定是重中之重。英伟达作为全球领先的 AI 芯片制造商，推出了一系列高性能 GPU，包括 A100、H100、A800、H800 和 H20 等。
这些 GPU 在 AI 训练、推理和科学计算等领域都有广泛应用。那么，它们之间到底有什么区别？如何选择最适合自己的 GPU 呢？
本文将带你深入了解这些 GPU 的特性和应用场景。
A100：数据中心 AI 计算的奠基石
A100 是英伟达 2020 年发布的旗舰级数据中心 GPU，基于 Ampere 架构。
它拥有 6912 个 CUDA 核心和 432 个 Tensor 核心，显存高达 40GB 或 80GB HBM2e，带宽达到 1.6TB/s。
A100 支持 NVLink，可以连接多个 GPU 以扩展算力。
无论是深度学习训练、推理，还是科学计算、大规模数据分析，A100 都能轻松应对。
A100 广泛应用于高性能计算（HPC）和深度学习任务，特别适合需要大量计算资源的企业级用户。
H100：性能提升的算力王者
H100 是 A100 的升级版，采用更先进的 Hopper 架构。
相比 A100，H100 的计算性能提升了数倍。
它拥有 16896 个 CUDA 核心和 528 个 Tensor 核心，显存高达 80GB HBM3，带宽高达 3.35TB/s。
H100 还特别优化了 Transformer Engine，专门用于加速 AI 大模型的训练，如 GPT-4。
H100 特别适用于大型 AI 模型训练，如 Llama、GPT、Stable Diffusion 等，可以大幅提升训练效率。
A800 和 H800：中国市场专供版
A800 和 H800 是英伟达专为中国市场推出的受限版 GPU，以符合美国的出口管制要求。
A800 基于 A100，限制了 NVLink 互联带宽，适合 AI 推理和训练。
H800 基于 H100，限制了带宽，但仍然保留了较高的计算能力，适用于大型 AI 训练。
这些 GPU 主要面向中国客户，如阿里云、腾讯云、百度云等云计算厂商。虽然性能稍逊于 A100 和 H100，但仍然具备极高的计算能力。
H20：新一代受限算力 GPU
H20 是英伟达为中国市场设计的新一代受限版 H100，预计将取代 H800。
关于 H20 的具体规格，目前还知之甚少。不过，从已知的信息来看，H20 将采用 Hopper 架构，显存预计 64GB+，但带宽将受到限制。
尽管如此，H20 仍然具备强大的算力，适用于 AI 训练和推理。具体性能指标需等待正式发布后确认。
如何搭建自己的算力中心？
搭建算力中心，首先需要明确你的算力需求。是 AI 训练、AI 推理，还是科学计算、HPC？不同的需求，选择的 GPU 也会有所不同。
接下来，你需要选择 GPU 服务器。可以选择单机 GPU 服务器，如 DGX Station A100/H100，单机最多可支持 4-8 张 GPU。也可以选择 GPU 集群，适合企业级部署，可使用 DGX A100/H100 服务器，支持多台 GPU 互联，通过 InfiniBand 和 NVLink 构建大规模集群。
在搭建环境时，还需要考虑 CPU、内存、存储和网络等因素。推荐使用 AMD EPYC 或 Intel Xeon 服务器级 CPU，内存建议最低 256GB，存储可以选择 SSD + 高速 NVMe 存储。网络方面，支持 InfiniBand 和 100GbE 以上高速网络。
软件环境方面，推荐使用 Ubuntu 20.04 / 22.04 LTS 操作系统，安装最新的 NVIDIA 驱动和 CUDA 11+（H100 支持 CUDA 12）。还需要搭配 PyTorch / TensorFlow 等 AI 框架，以及 NVIDIA Triton 推理服务器和 cuDNN / TensorRT 等工具。
训练场景 vs 推理场景
在 AI 训练（Training）和 AI 推理（Inference）场景下，不同 GPU 的性能表现存在明显差异。
训练任务通常需要高精度计算和大带宽显存，而推理任务则更注重低延迟和高吞吐量。
例如，H100 在 FP8/FP16 下可以大幅提升 AI 训练和推理性能，特别适用于 LLM（大语言模型）如 GPT-4。而 A100 则适合标准的 AI 任务。
在选择 GPU 时，需要根据实际场景和需求进行选择。
算力中心投资成本估算
根据 GPU 型号，搭建算力中心的成本也会有所不同。A100 单卡价格约 10,000 美元，H100 单卡价格约 30,000 美元。A800/H800 价格略低于 A100/H100，而 H20 的价格则待定，但预计比 H800 便宜。
一个基础的 4 张 H100 服务器可能需要 20 万-50 万美元，而大型 AI 训练集群（如 64 张 H100）则可能超过千万美元。
在选择算力架构时，需要根据预算和需求进行权衡。预算有限？可以选择 A100、A800、H800。追求顶级算力？选择 H100 或 H800。云端还是本地？云端适合短期任务，本地适合长期需求。对于数据隐私和持续算力需求较高的场景，建议本地部署。
随着 AI 技术的不断发展，GPU 的性能也在不断提升。未来，随着 H20 的普及，它可能成为中国市场 AI 训练和推理的首选。
