主流服务器GPU性能对比：910B、H20、A100、H100、H200实测数据

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   帮我整理一份服务器GPU性能对比报告，重点展示910B、H20、A100、H100、H200在FP16/BF16/INT8算力和显存带宽等关键指标。需要包含：1.架构和发布时间对比 2.内存容量与带宽数据 3.不同精度下的计算性能 4.典型大模型显存占用估算

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核心性能指标解析

1. 架构演进路线：Hopper架构的H100/H200在计算密度上显著优于Ampere架构的A100，新一代H20虽然同属Hopper架构但定位中端市场。

2. 内存带宽对比：H200以4.8TB/s的带宽领先，是A100的2.3倍，这对大模型训练时的数据传输效率至关重要。

3. 计算性能跃升：FP16精度下H100/H200达到1979 TFLOPS，相比A100的312 TFLOPS有6倍提升，910B虽然INT8性能突出但缺乏官方TF32支持。

4. 显存容量适配：H200的141GB显存可支持72B参数模型的推理需求（约需172.8GB），而A100需要多卡并行才能满足同等规模模型。

大模型适配实践

1. 显存估算公式：BF16精度下模型权重占用为参数量的2倍（1B≈2GB），实际推理需增加20%前向计算开销，72B模型约需172.8GB显存。

2. 典型模型需求：Qwen2.5 72B需要完整H200显存，32B版本可运行在双A100配置上，7B模型则只需单张A100的80GB显存。

3. 框架优化差异：vLLM等框架通过KV Cache技术用显存换速度，实际部署时需要预留额外10-15%显存空间。

选型决策建议

1. 训练场景：H100/H200的高带宽和TF32性能优势明显，但需考虑成本效益，A100在中小规模训练中仍有性价比。

2. 推理场景：H20的96GB显存适合中等规模模型部署，910B在INT8场景下可能更适合特定推理优化场景。

3. 未来扩展：Hopper架构的NVLink互连技术对多卡扩展更友好，新建集群建议优先考虑SXM接口机型。

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