NVIDIA 的 A800 GPU 作為一款強大的計算加速卡，有 PCIe 單卡和 NVLink 8 卡模組兩種配置形式。那么這兩種配置有什么區(qū)別呢？又要如何選擇呢？下面先來了解A800 GPU PCIe單卡與NVLink 8卡模組的規(guī)格性能吧！
一、A800 PCIe單卡規(guī)格與性能
接口類型：采用PCIe Gen4 x16接口。
顯存類型及容量：
40GB HBM2e顯存，帶寬為1.5 TB/s。
80GB HBM2e顯存，帶寬為2TB/s。
基礎(chǔ)頻率：765 MHz，可提升至1410 MHz。
最大分辨率：7680×4320。
CUDA核心數(shù)量：6912個。
Tensor核心數(shù)量：432個。
雙精度浮點運算性能：9.7 TFLOPS。
單精度浮點運算性能：19.5 TFLOPS。
峰值Tensor運算性能：623.8 TFLOPS。
多實例GPU（MIG）支持：最多7個實例，每個實例5GB。
功耗：最高可達(dá)到400W。
二、A800 NVLink 8卡模組規(guī)格與性能
接口類型：使用NVLink技術(shù)連接的8張A800 GPU。
帶寬：每個GPU模塊的帶寬為400GB/s，整個8卡模組的總帶寬可達(dá)3200GB/s。
顯存類型及容量：未明確提及具體配置，但通常每張GPU仍會配備相應(yīng)的高帶寬顯存以滿足高性能計算需求。
核心頻率：與單卡相同，基礎(chǔ)頻率為765 MHz，可提升至1410 MHz。
CUDA核心數(shù)量：與單卡相同，6912個。
Tensor核心數(shù)量：與單卡相同，432個。
雙精度浮點運算性能：與單卡相同，9.7 TFLOPS。
單精度浮點運算性能：與單卡相同，19.5 TFLOPS。
峰值Tensor運算性能：與單卡相同，623.8 TFLOPS。
多實例GPU（MIG）支持：與單卡相同，最多7個實例，每個實例5GB。
三、A800 GPU PCIe單卡與NVLink 8卡模組區(qū)別
1、接口類型與帶寬
PCIe單卡：使用的是傳統(tǒng)的PCIe接口，適用于小型數(shù)據(jù)中心或?qū)嶒炇噎h(huán)境。
NVLink 8模塊：通過NVLink連接多個GPU，提供更高的帶寬和更強大的擴展能力。每張A800卡的帶寬為400GB/s，而8張卡組合在一起可以達(dá)到320GB/s的總帶寬。
2、性能
PCIe單卡：適合深度學(xué)習(xí)的小模型訓(xùn)練和實驗室的教學(xué)場景，其性能相對較低。
NVLink 8模塊：由于其高帶寬和多GPU互聯(lián)，能夠顯著提升大規(guī)模計算任務(wù)的性能，特別是在科學(xué)計算和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域表現(xiàn)出色。
3、擴展性
PCIe單卡：擴展性有限，通常只適用于單一GPU的應(yīng)用場景。
NVLink 8模塊：具有極強的擴展性，可以通過連接多張A800卡來滿足更大規(guī)模的計算需求，非常適合需要高性能并行處理的大數(shù)據(jù)集和復(fù)雜模型訓(xùn)練。
4、兼容性
PCIe單卡：與大多數(shù)現(xiàn)代服務(wù)器主板兼容，安裝和配置相對簡單。
NVLink 8模塊：需要特定的服務(wù)器主板支持，并且需要額外的硬件如NVLink橋接器來實現(xiàn)多卡互聯(lián)。
5、成本
PCIe單卡：單卡的成本較低，適合預(yù)算有限的用戶或小規(guī)模應(yīng)用。
NVLink 8模塊：由于其高帶寬和高性能特性，成本較高，但長期來看可能因更高的效率和性能而更具經(jīng)濟效益。
6、適用場景
PCIe單卡適用于小規(guī)模的模型訓(xùn)練、實驗室教學(xué)以及一些對帶寬要求不高的應(yīng)用場景。
NVLink 8卡模組則更適合大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)任務(wù)、高性能計算集群（HPC）以及需要極高并行處理能力的工業(yè)應(yīng)用。
三、A800 GPU PCIe 單卡與 NVLink 8 卡模組如何選擇？
考慮到技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用需求的變化，如果您預(yù)計未來的計算任務(wù)會不斷增加和擴展，需要更高的性能和可擴展性，那么從長遠(yuǎn)來看，NVLink 8 卡模組可能更具有前瞻性。
然而，如果您的應(yīng)用需求在短期內(nèi)相對穩(wěn)定，并且未來的發(fā)展方向不明確，那么先選擇 PCIe 單卡進行嘗試和探索，待需求明確后再進行升級和擴展也是一種可行的策略。
選擇 A800 GPU PCIe 單卡還是 NVLink 8 卡模組是一個需要深思熟慮的問題。無論是單卡的簡潔高效，還是多卡模組的強大性能，都將助力您在計算領(lǐng)域取得優(yōu)異成果。
