A100 vs. L40s vs. H100 vs. H200：英伟达下一代GPU大比拼

如果你是搞人工智能（AI）、机器学习（ML）或者深度学习（DL）的AI创业公司、开发者、研究人员或者爱好者，你肯定知道拥有一个强大可靠的 GPU 来处理这些应用所需的复杂计算有多重要。不过由于英伟达（NVIDIA）在国内很难购买，并且会有较高的价格，所以租用 GPU 云服务成为大多数公司和个人开发者获得GPU算力的最便利方式（比如DigitalOcean的H100 GPU Droplet云服务器）。

我们曾经写过一篇博客讲“什么GPU适合做模型训练，什么GPU适合做推理”，也讲过“怎么去最大限度利用GPU的算力资源”。在本文中，我们将比较 NVIDIA 四款最先进、性能最高的GPU：A100、L40s、H100和H200。我们会看看每款GPU的关键规格、特点和性能，比较它们在各种基准测试和指标上的表现，并提供一些建议，告诉你根据你的需求，哪款GPU最适合机器学习，应该选择哪一款。

几款 NIVIDIA GPU 的规格

英伟达生产多款适用于多种工作负载的顶级GPU，比如游戏和高级AI/ML工作负载。这一部分简要比较了他们的四款型号：A100、L40s、H100和H200。

英伟达A100 Tensor Core GPU：随着Ampere架构的推出，A100是一款多功能GPU，专为广泛的数据中心应用设计，平衡了性能和灵活性。

英伟达L40S GPU：L40s是Ada Lovelace架构的一部分，提供了开创性的特性和性能能力，将AI和ML场景的性能和表现提升到一个新的水平。

英伟达H100 Tensor Core GPU：