如今，Google的PaLM 2和OpenAI的GPT4等前沿AI程序，都依赖于英伟达的GPU芯片来处理训练这些模型所需的大量数据。英伟达的算力卡，尤其是其高显存的版本，比如A100、H100被视为目前最适合训练AI模型的硬件。
2007年，英伟达首次提出了CUDA（Compute Unified Device Architecture）架构，此举可以说是GPU计算历史上的一次革命。CUDA的出现让研究者和开发者得以将GPU用于通用计算，将计算密集型任务的执行效率提高了数十倍。此后，英伟达在AI硬件领域的地位日益坚固，尤其是在深度学习领域，英伟达的硬件平台受到了广泛欢迎。特别是英伟达的“Tesla”系列，这些显卡专门设计用来处理机器学习和其他科学计算任务，如Tesla V100，发布于2017年，以其高效的性能和能耗比，被广泛应用于AI研究和商业应用，标志着英伟达在AI算力显卡迎来了爆发时刻。
H100内部结构
其中，H100是基于最新的Hopper架构的Tensor Core GPU，为每个工作负载提供前所未有的性能、可扩展性和安全性。H100可以通过NVIDIA NVLink Switch System连接多达256个H100 GPUs，以加速超级计算工作负载，同时还包含一个专门的Transformer Engine，用于解决万亿参数的语言模型。H100的技术创新组合可以将大型语言模型（LLMs）的速度提高30倍，其还具有第四代Tensor Cores和一个提供FP8精度的Transformer Engine，这可以为GPT-3（175B）模型的训练提供比前一代快4倍。
在美国二手平台上，一张A100算卡的售价为14200美金（10万人民币），一张H100计算卡的售价为39100美金（22.5万人民币）。全世界最新超级计算机排名，排名第八的Perlmutter拥有6144张A100显卡，对比上次的排名很多超算的算力都在疯狂增长，上面的很多都在部署5000到一万张的H100显卡。
总结：目前性能最强的ai绘图显卡是哪款？（顶级ai绘图显卡）
目前顶级的ai绘图显卡当属NVIDIA的H100，对于动辄几十万的显卡对于普通消费者应该也就是吃瓜看个热闹。对于消费级市场来说，目前性能最强的ai绘图显卡自然是RTX4090了。
