国产GPU和英伟达差得真的挺远，尤其在功能上，距离显着。英伟达的H100超强，800亿晶体管，80GB显存，带宽3TB/s。

  说白了，这玩意儿专门为超大数据、超杂乱的核算使命规划的，像AI练习、大规模核算、气候模仿这种它都能轻松搞定。基本上，任何需求大核算力的场景，H100都能完美担任。

  比较之下，国产的GPU就差远了。景嘉微的JM9系列，功能基本上跟英伟达GTX 1050差不多，底子就不在一个水平上。

  而华为昇腾910B算力牵强和英伟达的A100拼一拼，但跟H100比较，距离一眼就能看出来，特别是显存和带宽。H100的显存有80GB，带宽高达3TB/s，国产的显存小，带宽也低得多。像昇腾910B的带宽只要56GB/s，彻底不够看。

  再说说芯片之间的互联技能，H100支撑高效的多GPU协作，能够让多个芯片一同作业，功率提高几倍。国产GPU这块技能差得远，带宽低，芯片间的协作能力差，想要做高效并行核算简直不可能。

  运用场景上，H100简直能做一切大规模AI练习、数据剖析和科学核算作业。无论是金融、电商、仍是气候均匀状况随时刻的改变、天体物理研讨，H100都能担任。而国产GPU尽管也在前进，但大规模AI练习时，功能差得不可。像用国产GPU练习超大模型，稳定性差，速度慢，底子没办法跟H100比较。

  最费事的是生态问题。英伟达的硬件、软件、开发东西，简直完美配套，协作厂商多，我们都能够一同调配运用，商场天然支撑多。国产GPU这块就差太多，生态不成熟，东西不完善，协作厂商也少，导致它们推行和遍及难度大。

  总的来说，国产GPU离英伟达还差得很远，想赶上不容易，尤其是技能和生态两块，得下大力气才行。

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