AI部署架构：A100、H100、A800、H800、H20的差异以及如何选型？开发、测试、生产环境如何进行AI大模型部署架构？

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尼恩：LLM大模型学习圣经PDF的起源

在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中，经常性的指导小伙伴们改造简历。

经过尼恩的改造之后，很多小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试机会，拿到了大厂机会。

然而，其中一个成功案例，是一个9年经验 网易的小伙伴，当时拿到了一个年薪近80W的大模型架构offer，逆涨50%，那是在去年2023年的 5月。

• 惊天大逆袭：8年小伙20天时间提75W年薪offer，逆涨50%，秘诀在这

不到1年，小伙伴也在团队站稳了脚跟，成为了名副其实的大模型 应用 架构师。接下来，尼恩架构团队，通过 梳理一个《LLM大模型学习圣经》 帮助更多的人做LLM架构，拿到年薪100W, 这个内容体系包括下面的内容：

• 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》

• 《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透Transformer技术底座》

• 《LangChain学习圣经：从0到1精通LLM大模型应用开发的基础框架》

• 《LLM大模型学习圣经：从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》

• 《SpringCloud + Python 混合微服务架构，打造AI分布式业务应用的技术底层》

• 《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透大模型的顶级架构》

• 《LLM 智能体 学习圣经：从0到1吃透 LLM 智能体 的架构 与实操》

• 《LLM 智能体 学习圣经：从0到1吃透 LLM 智能体 的 中台 架构 与实操》

• 《Spring 集成 DeepSeek 的 3大方法，史上最全》

• 《基于Dify +Ollama+ Qwen2 完成本地 LLM 大模型应用实战》

• 《Spring AI 学习圣经 和配套视频 》

• 《Text2SQL圣经：从0到1精通Text2Sql（Chat2Sql）的原理，以及Text2Sql开源项目的使用》

以上学习圣经 的 配套视频， 2025年 5月份之前发布。

A100、H100、A800、H800、H20的差异

英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择?

接下来，老架构师尼恩给大家做一个 升入浅出的系统化介绍。

一、 NVIDIA GPU架构

1、Volta 架构

Volta 架构是 NVIDIA GPU 的第六代架构。

Volta，NVIDIA GPU的第六代传奇，2017年荣耀登场。

Volta 架构 专注于深度学习和人工智能应用，首次引入了Tensor Core，为AI计算提供了前所未有的强大动力。

Tensor Core（张量计算核心）是由 NVIDIA 研发的 新型处理 核心 ，Tensor Core（张量计算核心） 可实现混合精度计算，并能根据精度的降低动态调整 算力 ，在保持准确性的同时提高 吞吐量 。

代表产品：V100、TiTan。

Volta 架构 凭借其卓越的深度学习性能和能效比，成为了当时人工智能领域的佼佼者，为后续的AI发展奠定了坚实基础。

2、Turing 架构

Turing 架构是 NVIDIA GPU 的第七代架构，发布于 2018 年。

Turing，NVIDIA GPU的第七代里程碑，2018年惊艳亮相。

Turing 架构 首次引入了实时光线追踪（RTX）技术 和 深度学习超采样（DLSS）等重要功能。

其中， Turing 架构引入的实时光线追踪（RTX） ， 让游戏画面更加逼真动人。

同时，深度学习超采样（DLSS）技术的加入，也极大地提升了游戏性能。

Turing 架构 代表产品是T4、2080TI、RTX5000。

T4、2080TI、RTX5000等明星产品，正是Turing架构在图形处理和深度学习领域卓越表现的生动写照。

3、Ampere 架构

代表产品是A100、A800、A30系列。

Ampere，NVIDIA GPU的第八代传奇，2020年横空出世。

Ampere 架构 凭借多个流多处理器（SM）、更大总线宽度和更多CUDA Core，实现了计算能力和能效的双重飞跃。

所以，Ampere 架构在计算能力、能效和深度学习性能方面都有重大提升。

Ampere 架构 引入了 第三代Tensor Core ，更是让深度学习计算性能突飞猛进。

Ampere 架构的 GPU 还具有更高的内存容量和带宽，适用于大规模的数据处理和机器学习任务。

Ampere 架构 有 A100、A800、A30系列等经典产品，凭借其卓越的内存容量和带宽，成为了大规模数据处理和机器学习任务的首选。

4、Hopper 架构

Hopper 架构是 NVIDIA GPU 的第九代架构，2022 年发布。

Hopper，NVIDIA GPU的第九代杰作，2022年荣耀发布。

Ampere架构 引入了 第三代Tensor Core ，而 Hopper 架构支持第四代Tensor Core.

Hopper 架构 采用 新型流式处理器，每个 SM 能力更强。

每个SM性能飙升，为计算能力、深度学习加速和图形功能带来革命性提升。

Hopper 架构在计算能力、深度学习加速和图形功能方面带来新的创新和改进。

Hopper架构 代表产品是H100、H800。

H100、H800等明星产品，正是Hopper架构强大实力的最佳证明，它们正引领着AI和高性能计算的新潮流。

5、Blackwell 架构

Blackwell，NVIDIA最新的GPU架构，于2024年3月震撼登场。

同时，Blackwell 架构 还前瞻性地支持PCIe 5.0，尽管具体覆盖型号（如RTX 5090）尚需观察，但这无疑预示着消费级GPU新时代的来临。

Blackwell 架构 的 视频编解码能力也大幅增强，轻松应对 4:2:2视频流，为多媒体创作注入新活力。

二 扩展知识： 大白话 介绍 CUDA核心 和 Tensor核心

上的架构中，提到了两个核心：

• CUDA Core （标量 计算 核心）

• Tensor Core（张量计算核心）

1‌ 设计目标不同‌

• ‌CUDA核心‌：

像‌全能程序员‌，啥活儿都能干，但效率有上限

负责所有通用计算任务（比如加减乘除、逻辑判断、图像渲染），从科学模拟到游戏画面都要靠它，但处理AI的大规模矩阵乘法时速度慢、耗电高。

• ‌Tensor核心‌：

像‌数学竞赛冠军‌，专攻矩阵乘法

针对深度学习中**矩阵乘加运算（GEMM）**硬件级优化，单次操作能处理4x4矩阵块，速度比CUDA核心快5-20倍，但只能做特定类型的计算。

‌2 工作方式不同‌

‌对比维度‌	‌CUDA核心‌	‌Tensor核心‌
‌计算粒度‌	单个数值计算（标量）	矩阵块计算（例如4x4矩阵并行处理）
‌混合精度支持‌	需手动切换精度（如FP32转FP16）	自动混合精度（FP16输入+FP32累加防溢出）
‌指令集复杂度‌	支持全功能指令集（浮点、整数、分支等）	仅支持矩阵乘加（GEMM）和卷积类操作

‌举个栗子‌：计算A×B=C（矩阵乘法）

• CUDA核心：逐个元素计算（需要n³次操作）

• Tensor核心：把A和B拆成4x4小块，整块并行计算（次数减少到n³/16）

‌**3 算力性能对比（以A100为例）**‌

‌核心类型‌	‌FP32算力‌	‌FP16算力‌	‌Tensor专用算力‌
CUDA核心	19.5 TFLOPS	78 TFLOPS	不支持
Tensor核心	-	312 TFLOPS	624 TFLOPS (TF32)

‌关键结论‌：

‌算力差距‌：Tensor核心的FP16算力是CUDA核心的4倍

能耗差距‌：完成相同矩阵计算，CUDA核心耗电是Tensor核心的3倍以上

‌4 使用场景差异‌

‌必须用CUDA核心的场景‌：

✅ 非矩阵类计算（如数据排序、条件判断）
✅ 需要高精度FP64的科学计算（天气模拟、核物理仿真）
✅ 图形渲染（光线追踪、纹理映射）

‌必须用Tensor核心的场景‌：

✅ 深度学习训练（ResNet、Transformer等模型）
✅ 推理加速（Stable Diffusion出图、ChatGPT生成文本）
✅ 视频超分辨率（4K视频实时修复）

三 A100、H100、A800、H800、H20 差异对比

1. A100：数据中心AI计算的基石

A100作为英伟达2020年发布的旗舰级数据中心GPU，基于Ampere架构。

A100 拥有6912个CUDA核心和432个Tensor核心，配备80GB HBM2e显存，带宽高达2.04 TB/s。

A100的 NVLink技术可连接多个GPU以扩展算力，非常适合深度学习训练、推理、科学计算及大规模数据分析。

A100以其出色的性能和稳定性，成为数据中心AI计算的标杆。

A100是英伟达2020年发布的旗舰级 数据中心 GPU，基于Ampere架构，主要特性包括：

• 架构：Ampere
• CUDA核心数：6912
• Tensor核心：432
• 显存：80GB HBM2e
• 带宽：2.04 TB/s
• NVLink支持：可连接多个GPU以扩展算力
• 应用场景：深度学习训练、推理、科学计算、大规模数据分析

A100可广泛应用于高性能计算（HPC）和深度学习任务，适用于需要大量计算资源的企业级用户。

2. H100：算力与效率的双重王者

H100作为A100的升级版，采用Hopper架构。

H100 的 CUDA核心数翻倍至14592，Tensor核心数也提升至456，显存和带宽保持不变。

H100特别优化了Transformer Engine，专为大型AI模型训练设计，如GPT系列。

H100 算力性能远超A100，且能效比更高，是AI训练、HPC及企业级AI推理的首选。

此外，H100的NVLink支持高带宽互联，进一步提升了多卡并行加速能力。

H100是A100的升级版，采用更先进的Hopper****架构，相比A100提升了数倍的计算性能，主要特性包括：

• 架构：Hopper
• CUDA 核心数 ：14592
• Tensor 核心 ：456
• 显存：80GB HBM2e（带宽高达3.35TB/s）
• NVLink支持 ：支持高带宽互联
• Transformer Engine：专门优化AI大模型训练，如GPT-4
• 应用场景：大规模AI训练、HPC、企业级AI推理

H100特别适用于大型AI模型训练，比如Llama、GPT、Stable Diffusion等，可以大幅提升训练效率。H100 特别优化了 Transformer Engine，在 FP8/FP16 下可大幅提升 AI 训练和推理性能，适用于 LLM（大语言模型）如 GPT-4。

3. A800：中国市场专供的AI计算利器

A800是英伟达为中国市场推出的受限版GPU，基于Ampere架构。

A800 与A100相似， 但NVLink互联带宽受限。

A800仍具备强大的AI计算和推理能力，适用于中国云计算厂商及大型企业。

虽然性能略逊于A100，但在中国市场具有极高的性价比和适用性。

A800 & H800：中国市场专供版

4. H800：中国市场大规模AI计算的新选择

H800作为H100的中国市场专供版，同样采用Hopper架构。

CUDA核心数和Tensor核心数与H100相同，但带宽受限。

H800保留了H100的高计算能力，适用于大型AI训练任务。

在中国市场，H800成为替代H100的理想选择，满足了大规模AI计算的需求。

A800和H800是英伟达专为中国市场推出的受限版GPU，以符合美国的出口管制要求：

• A800：基于A100，限制了NVLink互联带宽，适合AI推理和训练
• H800：基于H100，限制了带宽，但仍然保留了较高的计算能力，适用于大型AI训练

这些GPU主要面向中国客户，如阿里云、腾讯云、百度云等云计算厂商，性能稍逊于A100和H100，但仍然具备极高的计算能力。

5. H20：新一代中国市场受限算力GPU

H20是英伟达为中国市场设计的新一代受限版GPU， 采用Hopper架构。

H20 显存预计超过96GB，带宽受限。

H20的计算性能介于A800和H800之间，适用于AI训练和推理任务。

虽然具体性能指标需等待正式发布后确认，但H20的推出预示着英伟达在中国市场AI计算领域的持续布局和深化。

痛：美国一律不准英伟达卖给中国市场

像H100、A100、H800、A800、H200、GB200等性能更强的AI芯片，美国一律不准英伟达卖给中国市场了。

H20 是目前英伟达能够在国内销售的唯一专用AI芯片。

形势严峻：Deepseek 火爆，阉割80%性能的英伟达H20，反被中国疯抢

2025年，Deepseek崛起，对算力的要求似乎没那么高了， DeepSeek 甚至是戳破英伟达算力泡沫的英雄。

最近由于市场对 DeepSeek的需求旺盛，腾讯、阿里巴巴和字节跳动等正在大幅增加对英伟达H20的采购。

H20是什么芯片？

H20 英伟达是 阉割了又阉割的 H100 芯片，以H100为基础，阉割掉了80%以上的性能，特供给中国的芯片。

近日，有媒体报道称，目前中国市场短缺英伟达的H20芯片，一些OEM企业称，H20的库存已接近耗尽，所以采取以利润优先的原则进行，优先考虑大客户。

而这种供不应求，又催生了价格倒挂现象，搭载H20的服务器价格上涨，能够搞到H20的厂商，销售价格也上涨了。

不仅性能上有阉割，在架构和软件适配上也有所调整，比如保留Hopper架构但禁用 关键的张量核心，比如通过固件锁 限制超频和集群扩展规模。

而H20虽然性能阉割了，它不够H100强，但不正好可以应用于DS这种不需要太高算力的大模型上么？低性能也能发挥出优势啊。

另外H20的最大优势是CUDA生态，再加上H20显存大，标准版配备了96GB的HBM3显存，而新推出的H20版本则将显存容量提升至141GB，这在部署AI时，非常有优势。

为何不用国产 AI芯片？

因为DS的火爆，地方政府、金融机构、车企，互联网企业等等，都争相部署私有化模型，而支撑这场AI落地的算力基础设施GPU需求呈指数级增长。

所以很多企业，宁愿使用阉割版的H20，也不愿意使用国产AI芯片，就是因为低性能也可以使用，且生态更强。

按照专业人士的说法，如果本身是用CUDA训练出来的模型，如果使用其它生态，不使用CUDA可能需要花费高达6个月的时间成本，还不一定可以切换成功，风险很大。

数据显示，2024年H20在华销售额已达120亿美元，预计2025年将突破200亿，可见目前在AI芯片领域，形势还是相当严峻的，

国产AI厂商们真的要加油，不仅仅是芯片本身，还有生态方面也是要加强的。

NVIDIA A100、H100、A800、H800、H20 市场价格分析

单卡市场价格概览

‌A100‌：

• 中国市场价格约 ‌12万~15万元/卡‌，受供需波动影响显著‌ 。
• 官方售价约 ‌7万元/卡‌，但实际采购价因供应紧张常溢价至10万元以上‌ 。

‌H100‌：

• 单卡价格约 ‌26.4万元/卡‌（官方售价3.65万美元）‌ ，高端渠道报价可达 ‌30万元/卡‌ 以上‌ 。
• 整机配置（如8卡集群）价格超 ‌220万元‌，适用于大规模AI训练场景‌ 。

A800：

• 中国市场特供型号，单卡价格约 ‌7万元/卡‌，性价比较A100更高‌ 。
• 整机价格约 ‌15万元‌（含多卡配置及配套硬件）‌ 。

H800‌：

• 单卡价格约 ‌6万元/卡‌，带宽性能受限但保留较强计算能力‌ 。
• 整机价格约 ‌230万元‌，适合合规要求严格的场景‌ 。

‌H20‌：

• 新一代中国市场特供型号，价格尚未完全公开，预计单卡价格介于 ‌A800与H800之间‌（约6万~8万元/卡）‌ 。
• 8卡集群年成本超 ‌100万元‌，支持70B参数模型推理优化‌ 。

企业级AI应用环境规划方案

一、成本规划

‌环境‌	‌算力成本占比‌	‌核心策略‌
开发环境	5%-10%	消费级硬件+量化模型，年成本≤2万元‌
生产环境	60%-70%	采购整机降低单价，IB网络提升资源利用率‌
预生产/测试环境	20%-25%	复用闲置算力，采用按需付费云资源‌

一：开发环境设计（低成本快速迭代）

算力资源配置‌

• ‌硬件‌：采用消费级GPU（如NVIDIA 3090）或CPU服务器（如Mac mini M4芯片，支持64GB统一内存），单卡/单节点即可满足需求‌。
• ‌模型选型‌：优先使用QWen2-32B的量化版本（4-bit/8-bit），显存需求≤24GB，支持本地快速调试‌。
• ‌存储‌：配置1TB NVMe SSD加速模型加载，外接雷雳5接口SSD提升数据吞吐‌。
  关键优化‌
• ‌量化工具链‌：集成MLX框架的--metal_flash_attention参数，提升GPU利用率‌。
• ‌资源隔离‌：通过Docker容器限制CPU/内存使用，避免开发环境资源抢占‌。

三：测试环境设计（性能验证与压力测试）

1 算力资源配置

• ‌硬件‌：部署2-4卡H20集群（单卡96GB显存），支持显存池化技术，适配32B模型全参数测试‌。
• ‌模型选型‌：使用DeepSeek-R1-32B原模型（非量化版），验证数学推理（AIME24）和代码生成（LiveCodeBench）性能‌。
• ‌网络‌：配置10Gbps以太网，模拟生产环境通信延迟‌。

2 关键优化‌

• ‌压力测试工具‌：集成vLLM框架，测试吞吐量（Token/s）和并发响应能力‌。
• ‌显存监控‌：使用Prometheus+Granafa实时监控显存占用率，识别模型内存泄漏‌。

四：预生产环境设计（生产仿真与合规校验）

1 算力资源配置‌

• ‌硬件‌：与生产环境同构的8卡H20服务器（显存池化达768GB），预留20%冗余算力‌。
• ‌模型选型‌：部署强化学习优化后的QWen2-32B（RLHF版本），启用内置答案验证器和代码执行服务器‌
• ‌存储‌：采用分布式Ceph存储，支持PB级数据缓存和快速回滚‌。

2 关键优化

• ‌灰度发布‌：通过Kubernetes实现模型版本AB测试，流量分配比例可动态调整‌。
• ‌安全合规‌：集成规则引擎校验输出内容，避免敏感信息泄露‌。

四、生产环境设计（高可用与弹性扩展）

1 算力资源配置‌

• ‌硬件‌：多台8卡H20服务器集群（400Gbps InfiniBand互联），单节点功耗≤3.2kW，支持N+1冗余‌。
• ‌模型选型‌：混合部署DeepSeek-R1（千亿参数MoE架构）和QWen2-32B，按业务场景动态路由请求‌。
• ‌网络‌：全IB网络架构，端到端延迟≤5μs，保障大规模并行训练稳定性‌。

2 关键优化‌

• ‌自动扩缩容‌：基于GPU利用率阈值（建议70%）触发弹性扩缩，节省30%闲置成本‌。
• ‌灾备设计‌：跨地域部署3副本模型服务，RTO（恢复时间目标）≤5分钟‌。

五、模型 匹配建议

1、 QWen2-32B适用场景‌：

• 开发/测试环境：单卡H20或消费级M4芯片‌ 。
• 生产环境： QWen2-32B 与DeepSeek-R1组成混合服务，处理长文本（131k tokens）和逻辑推理任务。

2、 ‌DeepSeek-R1适用场景‌：

• 预生产/生产环境：8卡H20集群，专用于千亿参数模型训练和高精度数学证明‌ 。

注：方案设计需结合企业实际业务规模调整，建议优先验证测试环境性能再逐步扩展‌ 。

生产/预生产 DeepSeek-R1 部署方案（2台8卡H20，年成本200万 ）详细介绍

硬件配置‌

• ‌计算节点‌：2台服务器，每台配备‌8张H20 GPU‌（单卡显存96GB，支持显存池化技术）‌ 。
• ‌互联网络‌：采用‌**400Gbps InfiniBand（IB）**‌，通过CX7单口卡实现多机通信，保障低延迟与高吞吐‌ 。
• ‌辅助硬件‌：每台服务器配置至少‌64核CPU、2TB DDR5内存、8TB NVMe存储‌，满足大规模数据处理需求‌ 。

‌性能优化‌

• ‌显存压缩技术‌：支持DeepSeek显存压缩方案，70B参数模型显存需求从140GB压缩至35-50GB，提升单卡利用率‌ 。
• ‌混合精度推理‌：采用FP8/BF16混合精度，结合MoE架构优化算力分配，推理效率提升30%+‌ 。

‌成本结构‌

‌项目‌	‌成本占比‌	‌说明‌
GPU硬件采购	60%	单卡H20约6万~8万元，8卡服务器成本约60万/台‌ ，2台120W+
IB网络设备	15%	400Gbps IB交换机及线缆投入‌
电力与运维	20%	单台功耗约3.2kW（300W/卡），年电费超10万元‌
软件授权	5%	含容器化部署工具及AI框架授权‌

测试环境QWen2-32B 部署方案（1台单卡H20，年成本5万+）

‌硬件配置‌

• ‌单卡方案‌：1台服务器搭载‌单张H20 GPU‌（显存96GB），支持32B模型全量参数加载‌ 。
• ‌量化优化‌：采用4-bit/8-bit量化技术，显存占用降低至24GB以下，适配单卡推理需求‌ 。
• ‌配套硬件‌：搭配‌16核CPU、64GB内存、1TB NVMe存储‌，满足轻量级任务处理‌ 。

‌性能表现‌

• ‌推理速度‌：单卡FP16算力148 Tflops，32B模型响应速度达15 token/s（输入长度≤4k）‌ 。
• ‌能效比‌：300W功耗下，单位算力成本仅为H100方案的1/3‌ 。

‌成本结构‌

‌项目‌	‌成本占比‌	‌说明‌
GPU硬件采购	70%	单卡H20约6万~8万元，按3年折旧计年成本约2万‌
服务器维护	20%	年电费约1.5万元
软件与许可证	10%	含量化工具及推理框架授权‌

方案对比与适用场景

‌维度‌	‌**DeepSeek-R1（2*8卡H20）**‌	‌**QWen2-32B（单卡H20）**‌
‌适用任务‌	超大规模模型训练/推理（如70B+参数）‌	中等复杂度推理（如企业级问答系统）‌
‌性能优势‌	支持多机显存池化，算力扩展性强‌	低延迟、高性价比‌
‌推荐场景‌	科研机构、大型企业AI实验室‌	中小企业、开发者个人项目‌

部署建议

‌网络优化‌：DeepSeek-R1需优先部署IB网络，避免因通信瓶颈导致算力浪费‌ 。

成本控制‌：QWen2-32B建议采用预量化模型，减少显存占用及硬件投入‌ 。

运维监控‌：集成Prometheus+Granafa监控GPU利用率及健康状态，降低故障风险‌ 。

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