这是一个你熟悉的世界，但是换一个视角来看，它是一个由数字组成的新世界，而对这些数字进行处理的过程就是计算，计算所具备的能力就是算力。所以，支撑这个数字世界运转本质上并不是人力、物力或者财力，而是算力。

GPU比CPU快的部分原因是它们设计上的不同。GPU是为并行处理而设计的，它们被专门设计用于执行大量的并行计算，这是通过大量的处理单元和高速缓存（用于存储数据和结果）来实现的。另一方面，CPU（中央处理器）被设计为一种通用的计算平台，适合执行复杂的控制任务和软件任务。它们由许多不同的核心组成，包括执行复杂计算的数学核心（如SSE）和更通用的核心（如MMX，用于浮点运算）。

随着AI技术的飞速发展，人工智能和深度学习领域取得了显著的进步。为了满足这些领域的计算需求，GPU（图形处理器）已成为高性能计算和人工智能应用的重要配置。其中，H100和H800是NVIDIA推出的两款高性能GPU，它们在算力方面各有优势，适用于各种高性能计算和人工智能应用。

近年来，人工智能（AI）的发展迅猛，对于处理庞大的数据和复杂的计算任务提出了巨大的挑战。在这个领域中，英伟达（NVIDIA）作为一家全球领先的图形处理器（GPU）制造商，提供了HGX和DGX两个系列的解决方案，以满足不同规模和需求的人工智能计算。

英伟达 H100 和A100都是专门为高性能计算和数据中心应用而设计的高性能计算卡。在当前各大公司都在训练和开发各自的大模型，未来大模型将成为各大企业的竞争力。两者具备了以下共同特点：

时下计算正在从CPU"中央处理"向CPU与GPU"协同处理"的方向发展。为了实现这一新型计算模式，英伟达发明了英伟达™ CUDA™ 并行计算架构。该架构正运用于英伟达™ （NVIDIA）Tesla™、英伟达™ Quadro（NVIDIA Quadro）以及英伟达™ 精视™（NVIDIA GeForce）GPU上。

选择适合的算力GPU卡取决于具体的需求和应用场景。以下是A100、A800、H100和H800算力GPU卡的一些特点和适用场景的说明，可以根据自身需求来选择合适的GPU卡：