前言：GPU算力竞赛的新时代
近年来，大模型的爆发式发展让GPU成为算力竞赛的绝对核心。NVIDIA作为绝对的市场主导者，其产品线从A系列（Ampere架构）到H系列（Hopper架构），再到最新的B系列（Blackwell架构），每一代在算力、显存容量、带宽性能上都实现了大幅跃升。
与此同时，由于国际出口管制政策，NVIDIA还推出了A800和H800这类降配版本，主要面向中国等特定市场。这些产品在保持核心算力的同时，在互联带宽等方面进行了调整。
2025年NVIDIA主流GPU对比详表
| 型号 | 发布年份 | 显存类型/容量 | 精度性能（FP8/FP16） | NVLink带宽 | 特点/限制 | 参考价格（USD） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A100 | 2020 | HBM2e / 80GB | ~312 TFLOPS FP16 | 600 GB/s | 全球主流通用版 | $10,000 – $15,000 |
| A800 | 2022 | HBM2e / 80GB | ~312 TFLOPS FP16 | 400 GB/s | A100降配版，NVLink带宽下降约1/3 | $8,000 – $12,000 |
| H100 | 2022 | HBM3 / 80GB | ~1,000 TFLOPS FP8 | 900 GB/s | 性能大幅超越A系，支持FP8精度 | $25,000 – $40,000 |
| H200 | 2023 | HBM3e / 141GB | ~1,900 TFLOPS FP8 | 900 GB/s | 大显存版H100，适合更大模型 | $35,000 – $50,000 |
| H800 | 2023 | HBM3 / 80GB | ~1,000 TFLOPS FP8 | 400 GB/s | H100降配版，NVLink带宽同A800限制 | $20,000 – $30,000 |
| B100 | 2025 | HBM3e / 192GB | ~2,500 TFLOPS FP8 | 1.8 TB/s | 能效、带宽大幅提升 | $30,000 – $45,000（预估） |
| B200 | 2025 | HBM3e / 192GB×2 | ~20 PetaOPS FP4 | 1.8 TB/s 芯片内 | 双芯片怪兽，适合AI工厂级集群 | $60,000 – $80,000（预估） |
核心技术趋势分析
1. 性能代差呈现指数级增长
从数据可以看出，NVIDIA GPU的性能提升呈现明显的代际跨越：
- A100 → H100：FP8性能提升超过3倍，引入全新的FP8精度支持
- H100 → B100：性能再提升约2.5倍，显存翻倍至192GB
- B200双芯片设计：直接面向万亿参数模型，是真正的AI工厂级别产品
2. 显存与带宽成为关键瓶颈
现代大模型训练和推理中，显存容量和带宽往往比纯算力更重要：
- 显存容量：H200与B系列引入HBM3e技术，容量大幅提升，特别适合处理大上下文LLM（如100k tokens推理任务）
- NVLink带宽：在多卡并行训练中影响巨大，A800/H800的400 GB/s限制会在8卡以上并行训练时产生明显的性能瓶颈
3. 架构优化与能效提升
每一代架构都在能效比上有显著改善：
- Ampere架构（A系列）：相比上代提升约2.5倍能效
- Hopper架构（H系列）：引入第四代NVLink和新的Transformer Engine
- Blackwell架构（B系列）：预计能效再提升2-3倍，支持更高精度的混合训练
应用场景与选择建议
1. 价格与定位策略
- A系列：已进入相对平价阶段，适合预算有限的中型AI项目和研究机构
- H系列：目前云计算服务商的主力产品，平衡了性能和成本
- B系列：虽然价格昂贵，但能显著减少训练时间和总体拥有成本，特别适合大型AI公司
2. 具体应用建议
- 学术研究：A100/A800足够应对大部分研究需求
- 商业化AI服务：H100/H200是当前最佳选择
- 超大规模训练：B100/B200是未来趋势，适合训练千亿至万亿参数模型
专家建议：在选择GPU时，不仅要考虑单卡性能，更要关注总体拥有成本（TCO），包括电力消耗、散热需求、以及实际的训练时间成本。对于大规模集群，NVLink带宽限制可能比单卡算力更关键。