DeepSeek R2 推迟发布:因 H20 算力短缺

DeepSeek 今年早些时候凭借其 R1 AI 模型备受广泛关注。据The Information报道,R2 模型的工作似乎因 H20 处理器而停滞不前。

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DeepSeek尚未透露其R2 模型的具体上市时间。

DeepSeek 使用 5 万块 Hopper GPU(包括 万块 H20万块 H800 和 万块 H100)组成的庞大集群来训练其 R1 模型。

目前尚不清楚 R2 是否已完成了全面的预训练工作

The Information》报道称DeepSeek 团队一直在深入研究开发 R2 模型,但 CEO 梁文对其性能尚不满意。团队仍在内部努力提升性能。

据《The Information》报道,如果 DeepSeek 即将推出的 R2 模型其性能目前市面上开放替代模型,预计使用量将激增,超出中国云平台的处理能力。

据称,大多数依赖早期R1 模型的组织都使用H20 来运行该模型,而这款处理器已经被美国限制,目前出现了供应短缺的局面

经@大单网 查询,目前 DeepSeek 相关的招投标项目达 1000 + 个。

### NVIDIA A100 vs H20 性能对比 NVIDIA A100 和 H20 是两款针对高性能计人工智能应用设计的 GPU,但它们在架构、核心数量以及特定工作负载上的表现存在显著差异。以下是两者的性能对比: #### 1. 架构与制程技术 A100 基于 Ampere 架构,采用 7nm 制程工艺[^1]。而 H20 属于 NVIDIA 的最新 Hopper 架构系列,同样采用了更先进的制程技术(通常为 5nm 或 4nm)。Hopper 架构引入了 Transformer 引擎,专为加速自然语言处理和其他 AI 模型训练任务设计。因此,在涉及 Transformer 模型的工作负载中,H20 相较于 A100 具有明显的优势。 #### 2. CUDA 核心与 Tensor 核心 A100 配备了 5120 个 CUDA 核心和第一代 Tensor Cores 技术[^1],支持高效的并行计。相比之下,H20 提供了更高数量的 CUDA 核心和更新一代的 Tensor Cores,能够实现更快的并行处理速度[^2]。这种提升使得 H20 在处理大规模数据集、训练大型语言模型以及运行复杂模拟时表现出更高的效率。 #### 3. 内存带宽与容量 A100 配备了高达 80GB 的 HBM2 显存,内存带宽达到 2TB/s[^1]。而 H20 在内存配置上进一步优化,提供了更大的显存容量和更高的带宽,确保在高吞吐量场景下的稳定性和性能。对于需要频繁访问大量数据的应用(如多模态模型训练),H20 的优势更加突出。 #### 4. 精度支持与 - **FP16 **:A100 的 FP16 为 312 TFLOPs,而 H20 在这一精度下表现出更高的。 - **TF32 **:A100 的 TF32 为 156 TFLOPs,而 H20 在相同精度下的表现更为优越[^3]。 - **FP8 精度**:H20 支持 FP8 精度,这是其相较于 A100 的一大亮点,特别适用于需要高吞吐量推理的任务。 #### 5. 特定应用场景 - **A100 更适合**:百万级参数模型微调、传统高性能计(HPC)应用以及边缘计节点等场景[^5]。 - **H20 更适合**:千亿参数级模型研发、高吞吐实时推理(>10万 QPS)、多模态模型训练(需 FP8 精度)等高级 AI 应用场景。 ```python # 示例代码:比较 A100 和 H20 的理论峰值 a100_fp16_tflops = 312 h20_fp16_tflops = 350 # 假设值,具体取决于实际规格 if h20_fp16_tflops > a100_fp16_tflops: print("H20 在 FP16 上优于 A100") else: print("A100 在 FP16 上优于 H20") ``` #### 结论 综合来看,H20 在架构设计、CUDA 核心数量、Tensor 核心性能以及内存配置等方面均优于 A100,尤其在处理复杂的 AI 工作负载时表现出色。然而,如果预有限或仅需完成相对简单的任务,A100 仍然是一个性价比高的选择[^5]。
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