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NVIDIA 在 2022 年 9 月首度公开新一代代号 Hopper 的 NVIDIA H100 Tensor GPU 在 MLPerf 推论基准测试的效能，刷新当时的 MLPerf 效能纪录；如今 NVDIA 再次公布 NVIDIA H100 在产业组织的人工智慧训练最新测试成绩，创下处理企业 AI 负载的新纪录，，大幅领先竞争对手产品，显见 NVIDIA H100 是当前对建构与部署最先进 AI 并追求极致效能的用户的最佳选择；然而纵使是问世两年的 NVDIA A100 ，借助持续的软体升级， NVIDIA A100 Tensor GPU 仍打破去年所公布的成绩。

▲即便 NVIDIA H100 具备突破性的效能，但两年前的 NVIDIA A100 仍提供 AI 与 HPC 领域中流砥柱的效能

▲ H100 相较 A100 在 MLPerf 训练高出 6.7 倍，而 A100 比起初登场则提升 2.5 倍效能

▲ NVIDIA H100 相较其它同质竞品不仅效能突出，对各式框架亦有极佳的相容性

NVIDIA H100 在透过产业界以主流 AI 负载测试项目为基准的 MLPerf 测试的 8 项测试项创下训练模型的世界纪录，对比上一世代的 A100 GPU 高出 6.7 倍；但 A100 GPU 也借助软体提升，相较 2 年前初次进行测试提升达 2.5 倍效能。 H100 能够具备出色机器学习训练的关键不仅只是纯运算效能的提升，其中 Transformer Engine 针对大型自然语言如 BERT 等地处理能够发挥极大的效益。

▲ NVDIA A100 在传统的 HPC 效能测试仍保持领先，同时对比两年前的成果高出 9 倍

同时 NVIDIA 对于软体的持续更新也使得既有硬体获益，如 NVIDIA A100 在 CosmoFlow 测试训练 AI 模型，对比两年前第一轮的 MLPerf HPC 测试的结果高出 9 倍，在同样的作业负载亦对比其他竞品高出 66 倍；这也显示即便是上一代的 NVIDIA A100 ，对于结合 AI 的天体物理学、天气预测、分子动力学的工作训练模型、药物开发等领域有出色的成果。

▲借助架构延续性与开放软体平台，使应用开发不仅能延续到广泛的 NVDIA 硬体还能持续升效能

NVIDIA 强调，借助软体平台的开放特性与 GPU 架构的延续性，对于内容开发者不仅能使开发成果在不同世代、不同效能层级的 NVDIA GPU 使用，同时借助软体持续更新，效能也不断获得提升，且目前 NVIDIA GPU 也广泛获得全球主要资料中心、超级电脑系统与云服务采纳，并且相容各式主流的 AI 框架，并非只针对单一项目进行加速，对内容开发者是相当重要的诱因。