英伟达大模型训练GPU对比

1. NVIDIA V100
   • 架构：Volta
   • 发布时间：2017年5月
   • 特点：采用了Tensor Cores加速器，支持NVLink技术，适用于大规模AI训练和推理。
2. NVIDIA A100
   • 架构：Ampere
   • 发布时间：2020年5月
   • 特点：拥有高达6,912个CUDA核心和40GB到80GB的HBM2显存，支持第三代NVLink技术和Multi-Instance GPU (MIG)功能。
3. NVIDIA H100
   • 架构：Hopper
   • 发布时间：2022年初（量产于2022年9月）
   • 特点：包含800亿个晶体管，使用台积电N4工艺制造，支持Transformer引擎，专为大型语言模型优化。
4. NVIDIA H200
   • 架构：Hopper（改进版）
   • 发布时间：2023年11月
   • 特点：相比H100性能提升高达90%，内存容量几乎翻倍，带宽增加2.4倍，并且支持多种内存类型，包括HBM3e、GDDR6和LPDDR4等

显存方面

1. NVIDIA Tesla V100
   • 发布时间：2017年
   • 显存：16GB或32GB HBM2
2. NVIDIA Tesla P100
   • 发布时间：2016年
   • 显存：12GB或16GB HBM2
3. NVIDIA A100 (基于Ampere架构)
   • 发布时间：2020年
   • 显存：40GB或80GB HBM2
4. NVIDIA H100 (基于Hopper架构)
   • 发布时间：2022年
   • 显存：80GB HBM3（SXM版本）
5. NVIDIA H200 (基于Hopper架构升级版)
   • 发布时间：2023年11月
   • 显存：141GB HBM3e
   • 备注：性能相较于H100有了显著提升，特别是在内存带宽和容量方面。
6. NVIDIA RTX 4090 (消费级，但也可用于某些AI训练场景)
   • 发布时间：2022年
   • 显存：24GB GDDR6X
7. NVIDIA RTX 5090 (假设是下一代消费级旗舰)
   • 发布时间：2025年1月（根据提供的信息）
   • 显存：32GB