国产GPU性能大PK：谁才是算力之王？

在人工智能、大数据、云计算等新兴技术迅猛发展的今天，高性能GPU芯片的需求呈现出井喷式增长。在全球GPU市场中，AMD和NVIDIA长期占据主导地位。然而，随着中国科技实力的不断提升以及国际环境的变化，国产GPU的发展成为了不可忽视的重要趋势。

在政策扶持、资本涌入和市场需求激增的多重推动下，国产GPU产业迅速崛起，众多国内厂商奋力追赶国际领先企业，国产显卡也逐渐成为行业关注的焦点。本文将对几款主流国产GPU进行深入对比，剖析其性能表现。

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华为昇腾910B：均衡强者

华为昇腾910B基于自研达芬奇架构，专为数据中心设计 ，适用于深度学习、机器学习及大规模数据处理场景。采用7nm工艺制程，在FP16浮点运算中可提供高达376 TFLOPS的峰值算力，能与英伟达A100相媲美，功耗却仅350W，能效比十分出色。它支持大容量HBM高速内存，带宽高达400GB/s ，并兼容多种AI框架，像华为自研的MindSpore。昇腾910B在实际应用中表现亮眼，与百度在自动驾驶领域合作时，优化算法性能提升2倍以上，功耗降低80% 。不过，昇腾系列目前良品率还有提升空间，这在一定程度上可能影响大规模部署项目。

天数智芯天垓100与智铠100：训练推理双雄

天垓100是天数智芯推出的基于自研通用架构的AI训练加速卡 ，专注于深度学习训练和多卡协作计算。其峰值算力为147 TFLOPS（FP16/BF16） ，支持多种数据精度，能灵活适配各类算法。虽然显存带宽为64GB/s，在一众产品中不算突出，但其1.2TB/s的卡间互联带宽在分布式训练任务中优势巨大。天垓100兼容CUDA生态和主流深度学习框架，支持x86和ARM架构 ，编程能力灵活，软件栈高效，能帮助客户低成本、快速实现系统迁移，性价比出色。

智铠100则是专注于推理任务的通用GPU加速卡。基于通用架构设计，它能提供200 TFLOPS的推理算力 ，功耗仅150W，能效比极高，特别适合安防、金融等对低功耗部署要求严格的行业。智铠100支持多种精度推理，同样兼容CUDA生态和主流深度学习框架 ，软件栈完善，工具丰富，为人工智能应用的开发和部署提供高效支持，凭借高性价比和广泛的行业适配性，成为推理任务的优质之选。

海光K100系列：显存与计算的平衡

海光K100 AI版基于通用架构设计，拥有196 TFLOPS的峰值算力 、64GB显存和896GB/s的显存带宽，非常适合显存密集型训练任务和高性能计算领域，功耗350W，支持飞桨框架ROCm版 ，可在海光CPU与其专用的DCU加速器上高效运行模型训练与预测任务。虽然计算性能相比英伟达A100和H100稍显逊色，但通过硬件和软件架构优化，在大模型的场景化落地方面展现出强劲的应用能力。

海光K100拥有100 TFLOPS的峰值算力、64GB显存和896GB/s的显存带宽 ，在FP16性能上与K100 AI版差异较大，采用双精度计算单元，定位于需要高精度计算的通用任务场景。K100设计更通用，适用于高精度科学计算，而K100 AI版侧重单精度计算 ，在AI任务中效率更高。

寒武纪MLU590：分布式计算强者

寒武纪MLU590基于灵活的MLUv02扩展架构设计 ，支持云端和端侧应用。具备314 TFLOPS（FP16）的峰值算力 、80GB显存和高达2TB/s的带宽，在分布式计算和大规模模型训练任务中表现尤其突出。其架构具有端云一体的可扩展性 ，以TP和MTP作为最小扩展单元：TP适用于单个IPU核心，适合低功耗的端侧应用；MTP则由多个IPU核心组成Cluster，面向高性能的云端任务 ，可通过单机多卡或多机多卡的MLU-Link集群实现并行加速，满足云端AI计算和分布式任务的多样化需求，在性能、灵活性和扩展性之间达到了良好平衡。

性能大对比

1、算力比拼

• 在峰值算力方面，华为昇腾910B以376 TFLOPS（FP16）的成绩名列前茅，展现出强大的计算能力，能够轻松应对大规模深度学习和复杂数据处理任务；

• 寒武纪MLU590的314 TFLOPS（FP16）也十分可观，在分布式计算场景中优势明显；

• 海光K100 AI版的196 TFLOPS在显存密集型训练中发挥重要作用 ；

• 天数智芯天垓100的147 TFLOPS（FP16/BF16）虽相对低一些，但在多卡协作计算中凭借出色的卡间互联带宽弥补不足；

• 海光K100的100 TFLOPS适用于高精度通用计算任务 ；

• 天数智芯智铠100专注推理，200 TFLOPS的推理算力也能满足其目标行业需求。

2、显存与带宽

显存和带宽对AI加速器性能影响重大，特别是在大规模模型训练和推理任务中。

• 寒武纪MLU590凭借80GB显存和2TB/s的超高带宽 ，在大规模模型训练和数据吞吐方面表现卓越；

• 海光K100系列的64GB显存和896GB/s带宽 ，使其在显存密集型任务中实力强劲；

• 天数智铠100和天垓100显存为32GB ，但带宽分别达到800GB/s和64GB/s ，适合中型模型和推理应用；

• 华为昇腾910B的64GB显存和392GB/s带宽 ，结合强大算力，在深度学习等场景表现出色。

3、功耗表现

从功耗上看，各显卡在能效设计上各有侧重。

• 华为昇腾910B、海光K100 AI版、寒武纪MLU590均采用350W的高功耗设计，聚焦于高性能计算和大规模AI训练任务，以强大算力为首要目标；

• 海光K100标准版功耗稍低，为300W ，适合对算力和能效均有需求的场景；天数天垓100以250W的功耗实现较优的算力与能效平衡 ；

• 智铠100功耗仅为150W ，是推理任务和低功耗应用的理想选择，特别适合对能效要求较高的行业应用。

国产显卡在AI领域发展迅猛且各具特色。华为昇腾910B算力卓越、应用广泛；天数天垓100与智铠100在训练和推理任务中表现稳定；海光K100系列和寒武纪MLU590在算力、显存与扩展性方面各展所长。这些国产GPU通过持续优化架构、打磨技术细节和创新能效设计 ，已在多元化AI应用场景中具备较强竞争力，不仅是国产科技力量崛起的标志，也为构建强大的信创资源池提供了坚实支撑。

未来，随着技术不断突破，国产GPU有望在全球GPU市场中占据更重要的地位，为我国人工智能等产业发展注入强大动力。

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