以下是 NVIDIA L20 和 H20 在性能方面的詳細對比，具體分析它們在不同場景下的表現(xiàn)差異：

性能參數(shù)對比

參數(shù) L20 H20

架構(gòu) NVIDIA Ada Lovelace NVIDIA Hopper

顯存容量 48 GB GDDR6 96 GB HBM3

顯存帶寬 864 GB/s 4.0 TB/s

INT8/FP8算力 239 TFLOPS 296 TFLOPS

BF16/FP16算力 119.5 TFLOPS 148 TFLOPS

TF32算力 59.8 TFLOPS 74 TFLOPS

FP32算力 59.8 TFLOPS 44 TFLOPS

NVLink支持 不支持 支持（900 GB/s）

功耗 275 W 400 W

性能差異的具體體現(xiàn)

顯存容量與帶寬：

H20：配備 96 GB HBM3 顯存和 4.0 TB/s 的顯存帶寬，適合對顯存帶寬敏感的推理任務(wù)，如大模型的 Decode 階段。高帶寬顯存可以顯著提升模型的吞吐量，尤其在處理高并發(fā)推理任務(wù)時表現(xiàn)出色。

L20：配備 48 GB GDDR6 顯存和 864 GB/s 的顯存帶寬，顯存容量和帶寬均低于 H20，適合中小規(guī)模模型的推理和訓(xùn)練任務(wù)。

計算能力：

H20：在 INT8/FP8 算力（296 TFLOPS）和 BF16/FP16 算力（148 TFLOPS）方面優(yōu)于 L20，適合需要高算力的場景。

L20：FP32 算力略優(yōu)于 H20（59.8 TFLOPS vs 44 TFLOPS），在對精度要求較高的訓(xùn)練任務(wù)中表現(xiàn)更好。

推理性能：

H20：在大模型推理中表現(xiàn)出色，特別是在 Decode 階段，由于較高的顯存帶寬，其推理速度明顯優(yōu)于 A100，甚至優(yōu)于 H100。

L20：在中小規(guī)模模型的推理任務(wù)中表現(xiàn)出較高的性價比，其推理性能基本與 L40S 和 L40 持平。

訓(xùn)練性能：

H20：在大規(guī)模模型訓(xùn)練中，H20 的 FP16 訓(xùn)練性能可以達到 A800 FP16 訓(xùn)練性能的 81%，F(xiàn)P8 訓(xùn)練性能提升至 A800 性能的 1.27 倍。

L20：在中小規(guī)模模型訓(xùn)練中，L20 的 FP16 預(yù)訓(xùn)練性能約為 A800 的 65% 左右，使用 FP8 數(shù)值類型時，其性能和 A800 相當(dāng)。

擴展性：

H20：支持 NVLink 高速互聯(lián)（900 GB/s），可通過多卡堆疊提升性能，適合大規(guī)模模型訓(xùn)練和復(fù)雜任務(wù)。

L20：僅支持 PCIe 接口，擴展性受限。

功耗：

H20：功耗為 400W，適合高并發(fā)推理場景。

L20：功耗為 275W，適合對成本和空間敏感的工作站環(huán)境。

總結(jié)

H20：適合高并發(fā)推理場景和大規(guī)模模型訓(xùn)練任務(wù)，其高顯存帶寬和 NVLink 支持使其在多卡協(xié)同任務(wù)中表現(xiàn)出色，但功耗較高。

L20：性價比更高，適合中小規(guī)模模型的推理和訓(xùn)練任務(wù)，其較低的功耗和較高的 FP32 算力使其在一些場景中具有優(yōu)勢。

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