随着人工智能（AI）算力需求的爆发，英伟达（NVIDIA）和华为各自推出的GPU产品成为市场焦点。英伟达凭借其成熟的GPU架构和生态系统长期占据主导地位，而华为则通过自研昇腾（Ascend）系列加速器在特定市场（尤其是中国）崭露头角。本文将从技术角度对比英伟达的H100 GPU和华为的昇腾910C，分析两者的架构、性能、能效、生态支持及适用场景，旨在为技术从业者提供参考。
1. 架构与设计理念
英伟达H100
H100基于英伟达的Hopper架构，采用台积电4nm工艺制造，拥有141GB HBM3内存，内存带宽达3TB/s。H100的核心设计围绕高性能计算（HPC）和AI训练优化，配备1410亿个晶体管，支持FP8、FP16和BF16等多种精度计算。其多实例GPU（MIG）技术允许将单个GPU分割为多个独立实例，适合多任务并行。此外，H100通过NVLink 4.0实现高达141GB/s的芯片间互联，构建高效的AI集群。
华为昇腾910C
昇腾910C是华为HiSilicon的AI加速器，基于7nm工艺（受限于出口管制，无法采用更先进制程）。910C通过整合两个910B芯片实现性能提升，配备约70GB HBM3内存，带宽约为2TB/s。昇腾系列采用达芬奇（Da Vinci）架构，针对AI训练和推理优化，支持多种精度计算（FP16、INT8等）。其设计注重模块化，强调与华为自有生态的深度集成，但芯片间互联速度较慢，约为NVLink的一半。
对比分析
H100在制程和架构设计上更先进，晶体管密度和内存带宽均优于910C。昇腾910C通过堆叠芯片提升性能，但受限于7nm工艺，能效和散热管理面临更大挑战。H100的MIG和NVLink技术在多任务和集群扩展性上更具优势，而910C则更专注于单一任务的深度优化。
2. 性能表现
训练性能
H100的FP8训练性能高达4000 TFLOPS（使用稀疏性加速），BF16性能约2000 TFLOPS，适用于大规模语言模型（LLM）训练。昇腾910C的FP8性能约为1200 TFLOPS，BF16性能约600 TFLOPS，仅达到H100的60%左右。但在某些特定测试中（如小型模型训练），910C通过优化算子调度可接近H100的80%性能。
推理性能
在推理任务中，H100的性能得益于其高内存带宽和低延迟，适合高吞吐量场景。昇腾910C推理性能约为H100的60%，但通过DeepSeek等团队的CUNN内核优化，其效率可进一步提升，尤其在资源受限的场景下表现尚可。
对比分析
H100在训练和推理的绝对性能上遥遥领先，尤其适合需要大规模并行的任务。昇腾910C在性能上虽有差距，但在特定优化场景下仍具竞争力，尤其适合成本敏感的中国市场。
3. 能效与功耗
H100
H100的TDP为700W，但其性能功耗比（performance-per-watt）极高，约为5.7 TFLOPS/W（FP8）。英伟达通过先进的制程和架构优化（如Transformer Engine）显著提升了能效。
昇腾910C
910C的TDP约为450W，但由于制程落后，其性能功耗比仅约2.7 TFLOPS/W（FP8）。在同等性能下，910C的功耗可能高出H100一倍以上，尤其在构建大规模集群时，电费成本将成为显著负担。
对比分析
H100在能效上占据绝对优势，适合追求长期运营成本优化的数据中心。昇腾910C虽然功耗较低，但性能功耗比的劣势使其在高负载场景下成本效益较低。
4. 软件生态与开发支持
H100
英伟达的CUDA平台自2006年起发展，生态成熟，支持广泛的AI框架（如PyTorch、TensorFlow）。CUDA提供丰富的工具链和优化库（如cuDNN、TensorRT），开发者上手快，社区支持强大。此外，H100支持最新的Transformer优化，适配最新模型需求。
昇腾910C
华为的CANN（Compute Architecture for Neural Networks）和MindSpore框架是昇腾910C的核心生态。CANN自2018年推出，功能完善度较低，用户反馈其稳定性不足，经常出现崩溃问题。MindSpore虽支持PyTorch代码转换，但转换过程复杂，开发效率低于CUDA。此外，昇腾的社区支持较弱，开发者需要更多华为技术支持。
对比分析
CUDA生态是英伟达的核心优势，开发体验远超CANN。昇腾910C的生态尚需时间完善，尤其是在稳定性上存在明显短板。但华为的客户服务能力较强，提供现场支持，能部分弥补生态不足。
5. 适用场景与市场定位
H100
H100面向全球高端市场，适合需要极高性能的AI训练、推理和HPC任务，如ChatGPT级别的LLM训练。其高价格（约30,000美元/卡）和能效优势使其成为国际大厂首选，但在受限市场（如中国）因出口管制无法销售。
昇腾910C
910C主要服务中国市场，价格较低（约15,000美元/卡），适合成本敏感的本地企业。910C在推理任务和中小规模训练中表现尚可，尤其在华为生态（如昇腾集群）中能发挥协同优势。但其性能和生态限制使其难以满足国际高端需求。
对比分析
H100是全球顶级AI任务的首选，而910C更适合本地化、成本驱动的场景。华为凭借政策支持和价格优势在中国市场占据一席之地，但难以挑战英伟达的全球地位。
网昱认为，英伟达H100在性能和生态上无可匹敌，是高端AI应用的理想选择，但昇腾910C的价格优势和本地化支持使其在中国市场具有独特价值。网昱将根据客户需求，灵活集成两种技术，提供定制化算力解决方案。