海光K100对决NVIDIA A800，AI算力谁更强？
海光K100 AI卡与NVIDIA A800在模型训练方面的对比如下：
1. 算力性能
- 海光K100 AI版：在BF16/FP16半精度模式下峰值算力为192 TFLOPS，FP32通用算力为98 TFLOPS，显存容量为64GB GDDR6，带宽为896GB/s，功耗为350-400W。
- NVIDIA A800：在BF16/FP16半精度模式下峰值算力为312 TFLOPS（稀疏性下可达624 TFLOPS），FP32算力为19.5 TFLOPS，显存容量为80GB HBM2e，带宽为2039GB/s，功耗为300-400W。
对比：A800在计算性能（尤其是半精度算力）和显存带宽上显著优于K100，更适合大规模模型训练。
2. 训练效率与适用场景
- K100：优势在于大显存容量（64GB），适合显存密集型任务（如百亿参数模型的训练），但算力较弱，整体训练效率较低。
- A800：凭借高算力和高带宽，在分布式训练（多卡协作）和大型模型（如千亿参数）训练中效率更高，尤其支持NVLink（400GB/s）提升多卡互联性能。
典型场景：
- K100更适合中小规模模型训练或显存需求较高的场景（如长序列训练）。
- A8