显卡
已为你在表格中添加NVIDIA L20（Ada Lovelace架构数据中心GPU，主打中大规模AI推理与专业视觉，高性价比低功耗），以下是更新后的完整对比表与关键说明。
GPU 架构演进时间线
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GPU 选型决策图
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GPU 性能对比
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NVLink 互联带宽对比
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NVIDIA数据中心GPU参数、价格与性能对比表（含L20，2026年2月）
| 型号 | 架构 | CUDA核心 | 显存（容量/类型/带宽） | 核心算力（FP16/BF16/FP8/FP32） | NVLink带宽 | 功耗（TDP） | 参考价格（美元/人民币，2026.2） | 核心性能定位 | 典型场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A100 (40GB) | Ampere | 6912 | 40GB HBM2e/1.6TB/s | FP16: 312 TFLOPS BF16: 312 TFLOPS FP32: 19.5 TFLOPS | 600GB/s | 400W | 官价~19999/现货12-15万 | 经典AI训练/推理，分布式基础 | 13B以下模型推理，中规模训练 |
| A100 (80GB) | Ampere | 6912 | 80GB HBM2e/2TB/s | FP16: 312 TFLOPS BF16: 312 TFLOPS FP32: 19.5 TFLOPS | 600GB/s | 400W | 官价~24999/现货15-18万 | A100旗舰，大显存训练 | 34B模型推理，分布式训练 |
| A800 (40GB/80GB) | Ampere | 6912 | 40GB/80GB HBM2e/1.6TB/s/2TB/s | FP16: 312 TFLOPS BF16: 312 TFLOPS FP32: 19.5 TFLOPS | 400GB/s（合规） | 400W | 现货13-16万（80GB） | A100合规版，性能一致 | 合规场景分布式训练/推理 |
| H100 | Hopper | 18432 | 80GB HBM3/3.35TB/s | FP16: 1417 TFLOPS BF16: 1417 TFLOPS FP8: 3341 TFLOPS FP32: 70.85 TFLOPS | 900GB/s | 700W | 官价36999/现货26-30万 | Hopper旗舰，AI训练主力 | 70B模型训练，超算HPC |
| H800 | Hopper | 18432 | 80GB HBM3/3.35TB/s | FP16: 1417 TFLOPS BF16: 1417 TFLOPS FP8: 3341 TFLOPS FP32: 70.85 TFLOPS | 450GB/s（合规） | 700W | 现货25-28万 | H100合规版，互联受限 | 合规大规模训练/推理 |
| H20 | Hopper | 18432 | 96GB HBM3/3.0TB/s | FP16: 148 TFLOPS BF16: 148 TFLOPS FP8: 296 TFLOPS FP32: 7.4 TFLOPS | 无 | 700W | 现货18-20万 | 合规大显存推理卡 | 70B模型单卡推理，合规部署 |
| H200 | Hopper | 18432 | 141GB HBM3e/4.8TB/s | FP16: 1979 TFLOPS BF16: 1979 TFLOPS FP8: 3958 TFLOPS FP32: 98.95 TFLOPS | 900GB/s | 700W | 官价~49999/现货19-22万 | 显存/带宽旗舰，低延迟推理 | 100B+模型推理，高吞吐训练 |
| L20 | Ada Lovelace | 11776 | 48GB GDDR6 ECC/864GB/s | FP16: 119.5 TFLOPS BF16: 119.5 TFLOPS FP8: 239 TFLOPS FP32: 59.8 TFLOPS | 无 | 275W | 官价14974/现货5-7万 | 中规模推理+渲染，高性价比 | 13B-34B模型推理，3D渲染，边缘计算 |
| L40S | Ada Lovelace | 18176 | 48GB GDDR6X ECC/864GB/s | FP16: 119.5 TFLOPS BF16: 119.5 TFLOPS FP32: 59.8 TFLOPS | 无 | 350W | 现货6-8万 | 推理+渲染融合，高性价比 | 3D渲染，13B模型推理 |
| B200 (Blackwell) | Blackwell | 24576 | 96GB HBM3e/5.0TB/s | FP16: 3000+ TFLOPS BF16: 3000+ TFLOPS FP4/FP8混合: 12000+ TOPS FP32: 150+ TFLOPS | 1.8TB/s | 700W | 预售~69999/现货35万+ | 下一代旗舰，能效跃升 | 超大规模模型训练/推理 |
| GH200 (Grace+Hopper) | Hopper+Grace | 18432 | 141GB HBM3e/4.8TB/s | FP8: 3958 TFLOPS FP32: 98.95 TFLOPS | CPU-GPU共享内存 | 800W | 整机40-50万 | CPU+GPU一体化，突破互联瓶颈 | 超大规模AI与HPC |
L20关键补充说明
- 核心定位：Ada Lovelace架构5nm制程，PCIe 4.0 x16，275W低功耗，支持MIG多实例分割，单卡可虚拟化多GPU提升利用率。
- 显存适配：48GB GDDR6 ECC满足13B-34B模型推理（量化后），FP32算力强于H20，适合FP32依赖的科学计算与视觉任务。
- 成本优势：比H系列低功耗低成本，比A100更适配中规模推理与渲染混合负载，边缘部署友好。
- 局限：无NVLink，多卡互联效率低于Hopper，GDDR6带宽低于HBM3，不适合超大规模训练。
需要我按你的模型规模（7B/13B/34B/70B+） 和部署形态（单卡/多卡/边缘），做一份“型号+显存+量化精度+功耗/散热”的极简选型清单吗？