显卡性能对比：P100、RTX3090、A40、A100、A800、H100

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分类专栏： LLM 文章标签： 显卡
于 2023-07-12 23:30:51 首次发布
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本文详细对比了NVIDIA一系列高端显卡的性能，包括P100、RTX 3090、A40、A100、A800和最新的H100。通过对GPU参数的全面分析，为读者呈现了一场视觉和计算性能的盛宴。

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英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择，含架构技术和性能对比带你解决疑惑
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在当今高速发展的科技领域，尤其是人工智能、图形渲染、科学计算等行业，高性能计算的需求日益增长，而Nvidia作为图形处理器（GPU）领域的领头羊，其系列显卡成为了众多专业人士与爱好者的首选。本部分旨在为读者提供一个全面的Nvidia系列显卡选择的概览，深入探讨为何深入解析这些显卡至关重要，以及正确选择显卡对于提升工作效率和优化项目成本的意义。在深入探讨 NVIDIA B100 显卡之前，有必要明确其市场定位——专为数据中心设计的高效能计算（HPC）与人工智能（AI）加速器。
GeForce RTX 3090, 4090, A10, A40, A100, A800, L20, L40 显卡性能对比
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因此，在评估显卡性能时，特别需要关注其在处理Tensor运算时的表现，尤其是针对Tensor BF16、Tensor FP16和Tensor FP32等不同精度格式下的计算能力。注意： 个别显卡拥有多种通信接口（如SXM4/SXM5和PCIE），通过上述接口都能实现多GPU的互联互通，但两者的能耗、显卡间传输速率以及主板兼容性有所不同，，适合有强大电力供应和散热能力的服务器。内存带宽：SXM5 版本通常支持更高的内存带宽，具体可达到。，比 SXM5 版本低，适合电力和散热资源较为有限的系统。
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算力之巅：A800、A40与L40S大模型SFT性能解析
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基于真实商业需求与数据，使用7个主流开源大模型，分LoRA和全量SFT，对相关芯片能力进行了系统的测试和对比。
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A100是英伟达（NVIDIA）在2020年推出的一款基于Ampere架构的数据中心GPU，主要用于高性能计算和人工智能（AI）应用。
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3090是NVIDIA RTX 30系列中的旗舰级显卡，它搭载了Ampere架构的核心，具备24GB GDDR6X显存，能够提供卓越的游戏性能和绝佳的图形渲染能力。4090是NVIDIA RTX 40系列的超高性能显卡，采用了更先进的架构和创新技术，能够提供更快的图形处理速度和更高的图形保真度。它预计将拥有更多的CUDA核心和更大的显存容量，为专业绘图和游戏玩家提供无与伦比的视觉体验。综上所述，NVIDIA的3090，4090，A40，A5000和V100 GPU各自具备着不同的专业特点和出色的性能表现。
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而据英伟达的说法，新的 A800 可以替代 A100，两者都是 GPU（图形处理单元）处理器。芯片经销商 OMNISKY 容天官网介绍的英伟达 A800 GPU 信息显示，新的芯片数据传输速率为每秒 400GB，低于 A100 的每秒 600GB，代表了数据中心的性能明显下降。NVIDIA A100 GPU采用全新Ampere安培架构的超大核心GA100，7nm工艺，542亿晶体管，826平方毫米面积，6912个核心，搭载5120-bit 40/80GB HBM2显存，带宽近1.6TB/s，功耗400W。
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在选择计算资源时总是纠结不知道哪个卡好用？ 请看下面一组对比： 数据来源: link. 综上，V100算力更强劲！预算够的话就选V100。
探索NVIDIA的强大计算能力：从数据中心到个人设备的全面解析
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还是需要安装的，不然大概率安装驱动是会报错的。首先，建议把ubuntu镜像换成华为的，个人感觉这个还是蛮快的执行为安装的GCC和G++设置优先级如果不想设置优先级，可以用建立软连接的方法。
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一个利用了 GPU 的 CUDA 程序既有主机代码，又有设备代码（在设备中执行的代码）。 主机对设备的调用是通过 核函数（kernel function） 实现的。
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### Tesla P100 显卡性能参数 Tesla P100 是一款基于 Pascal 架构的专业级图形处理单元 (GPU)，专为高性能计算设计。以下是该款 GPU 的主要规格和性能指标： #### 基本架构特性 - **制造工艺**：采用 16nm FinFET 工艺制程[^1] - **核心代号**：GP100，属于 NVIDIA Pascal 家族成员之一[^2] #### 性能数据概览 - **CUDA 核心数**：3584 个 CUDA Cores 提供强大的并行运算能力[^3] - **Tensor Core 数量**：无 Tensor Cores（注意此功能是在后续 Volta 及更新架构中引入）[^4] - **基础频率/加速频率**：约 1328 MHz / 1480 MHz，在不同应用场景下可动态调整以优化功耗表现[^5] #### 内存子系统配置 - **显存容量与位宽**：配备有 16GB HBM2 高带宽内存以及 4096-bit 超大位宽接口[^6] - **理论峰值带宽**：可达每秒超过 720 GB/s 的惊人传输速率[^7] #### 功率消耗情况 - **TDP 设计值**：大约位于 250W 到 300W 之间，具体取决于实际工作负载状况[^8] ```python # Python 示例代码用于展示如何获取 GPU 参数信息 import nvidia_smi nvidia_smi.nvmlInit() handle = nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nvidia_smi.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) print(f"Total memory: {info.total}") print(f"Free memory: {info.free}") print(f"Used memory: {info.used}") nvidia_smi.nvmlShutdown() ```
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