猿界算力了解到，H800是英伟达推出的一款特别版本，是英伟达为了符合美国出口标准，推出了A800和H800这两款带宽缩减版在我国大陆市场销售。美国GPU的出口禁令中规定主要限制了算力和带宽两个方面: 算力上限为4800 TOPS，带宽上限为600 GB/s。A800和H800的算力与原版相当，但带宽有所降低。
A800的带宽从A100的600GB/s降至400GB/s，H800的带宽仅为H100 (900 GB/s) 的约一半。执行相同的AI任务时，H800可能比H100多花费10%至30%的时间.英伟达H800是基于Hopper架构，对于大型AI语言基因组学、复杂数字计算等任务的效率提升显著。
A100是英伟达推出的一款强大的数据中心GPU，采用全新的Ampere架构。它拥有高达6,912个CUDA核心和40GB的高速HBM2显存。A100还包括第二代NVlink技术，实现快速的GPU到GPU通信，提升大型模型的训练速度。
此外，A100还支持英伟达自主研发的Tensor Cores加速器，可提供高达20倍的深度学习性能提升。A100广泛应用于各种大规模AI训练和推理场景，包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域。
NVIDIA H800和A100是两款高端的GPU产品，下面是它们的参数对比：
除了参数方面的区别，两者在其他方面也有一些区别，以下是一些关键点：
1. 适用领域：英伟达A100和H800都适用于高性能计算、人工智能、深度学习等领域，但A100更适合大规模数据中心和云计算环境，而H800则更适用于个人和专用计算设备。
2. 性能：正如前面提到的，A100的算力高于H800，这意味着A100在处理复杂计算任务时更具有优势。
3. 能效：相较于H800，A100在能效方面有明显提升。A100采用了全新的Ampere架构，其Tensor核心在执行深度学习任务时能实现更高的能效。
4. 接口和兼容性：两者都支持PCIe接口，但A100还支持NVlink和InfiniBand等高速 interconnect技术，这使得A100在数据中心环境中具有更高的扩展性和性能。
5. 软件支持：英伟达为A100和H800提供了相同的软件生态系统，包括CUDA、TensorFlow、PyTorch等流行的人工智能框架。
租赁价格方面，H800比A100贵一些，毕竟各方面性能还是有差距的。
总的来说，英伟达H800和A100在算力、适用领域、性能、能效等方面有一定的区别。虽然H800在某些方面表现出色，但是A100依然是一个更加先进、更加强大的GPU产品，能够满足更高性能的计算需求。总之，具体选择哪款GPU，需根据实际应用场景和需求来判断。
猿界算力资讯团队
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