国产GPU和英伟达相比，差距确实挺大，特别是在性能上。英伟达的H100特别牛，里面有800亿个晶体管，显存高达80GB，带宽能达到3TB/s。这种级别的GPU，就是为大数据和复杂计算任务准备的，比如AI训练、大规模计算、气候模拟，对它来说都是小菜一碟。 咱们国产的GPU呢，比如景嘉微的JM9系列，性能也就和英伟达的GTX 1050差不多，差了一大截。华为的昇腾910B，算力勉强能和英伟达的A100比比，但和H100比起来，显存、带宽都差远了。H100的显存是80GB，带宽3TB/s，而昇腾910B的带宽只有56GB/s，完全不是一个档次。 还有芯片之间的互联技术，H100能让多个GPU一起工作，效率特别高。国产GPU这块技术就弱了，带宽低，芯片之间协作也差，想搞高效并行计算，几乎不可能。 说到应用场景，H100几乎无所不能，从金融、电商到气候变化、天体物理研究，都能搞定。国产GPU虽然也在进步，但做大规模AI训练时，性能还是不行，稳定性差，速度慢，和H100没法比。 最关键的是生态问题。英伟达的硬件、软件、开发工具，都是一套完整的体系，合作厂商也多，大家都愿意一起用。国产GPU这块就差了，生态不成熟，工具也不完善，合作厂商少，推广起来特别难。 总的来说，国产GPU要想赶上英伟达，还得下大功夫，特别是在技术和生态上，得好好努力才行。