为何英伟达H20推理性能超过H100？
2023年10月，美商务部更新了针对AI芯片的限制规定，对出口中国的AI算力芯片产品的算力、算力密度、带宽等上限提出了明确要求。受此影响，英伟达（NVIDIA）此前针对中国市场定制的A800、H800，以及此前未受限的众多AI芯片都受到了限制。基于此，NVIDIA随后又为中国市场定制了H20、L20、L2等产品。
从公布的参数来看，H20的FP16、INT8等主要算力参数仅为A100的不足1/2，更是仅为H100的约1/7；L20的主要算力参数相较于L40、L40S分别下降约1/3、2/3。这些最新的针对中国市场定制的产品算力参数被大幅阉割，使得市场大多对其性能表现、性价比（1.2-1.4万美元，略低于Ascend 910的约。1.66万美元）持悲观或怀疑态度。
在此前的《关于英伟达H20砍单传言》一文当中，NVIDIA内部人士虽然承认，然经过阉割后的NVIDIA H20单卡算力仅有H100的20%，相比国产的910b，性能也只有其60%多。但是，其强调，H20仍有两大优势：
1、H20的HBM容量（96GB）与带宽远比910B高（也高于A100/H100的80GB HBM3），带宽是910B两倍。
2、NVIDIA有NVlink架构。H20可以是通过多卡使用、多卡堆叠模式，完全超越910B，甚至突破H100。
同时，该内部人士还表示，H20的中国订单一直稳定，市场部尚未接到大量砍单的现象。
不过，这一与外界看法相悖的说法，依然是没有消除外界的疑虑。那么，H20在被阉割之后，究竟还有多少优势？
近日，广发电子团队基于理论计算，研究了H20、L20等产品在大模型推理端的性能表现。推算结果显示，H20、L20均展现出较优异的推理性能。
以下为主要内容：
1根据推算，H20推理性能超过H100，L20推理性能比肩L40S
H20推理性能优于A100、H100，仅略逊于H200。分别使用单张H20、A100、H100、H200进行推理。参考图1，在3组推理场景下，H20的推理速度均明显优于A100；在前两组推理场景下，H20的推理速度优于H100，第三组推理场景下H20与H100推理速度基本持平。取三组平均值，H20平均推理速度是A100的1.8倍，是H100的1.1倍。
L20推理性能与L40、L40S基本相同。分别使用单张L40S、L40、L20进行推理。参考图3，在前两组推理场景中，L40S、L40、L20的推理速度无明显差异；仅在最后一组场景中，L40S推理速度相较于L40、L20优势较明显。取三组平均值，L20推理速度仅比L40S速度慢约2%。
为什么算力被大幅阉割的H20会有如此优异的推理性能表现？在接下来的两个章节，广发电子分别分析了推理过程中Prefill环节、Decode环节H20的推理性能表现。
2Prefill是算力密集场景，H20受算力制约性能表现较弱
Prefill阶段算力负载体现在对用户所有输入Tokens进行一次并行计算；显存带宽负载主要体现在参数量从HBM向算力芯片的传输。在大多数推理场景下（如输入Tokens较长、或Batch Size较大），Prefill阶段计算耗时高于显存传输的耗时，因此该环节的耗时（也被称为First token latency）通常是由算力芯片的算力能力决定，Prefill阶段属于算力密集场景。
参考表2，由于H20的算力较弱，在Prefill环节H20耗时明显高于其他三款芯片。这也意味着在使用H20进行推理时，用户从完成问题输入、到看到问题第一个文字的输出，中间需要等待较长时间。
3Decode是显存带宽密集场景，H20性能表现优异
在Prefill阶段结束后，大模型开始生成回答，该过程被称为Decode。由于Decode过程中，回答的Tokens必须逐个生成，且每个Token生成过程中，都需要重复一次参数从HBM向算力芯片的传输，且Decode阶段不断扩大的KV Cache也需要在HBM和算力芯片间往复传输，使得Decode阶段通常显存传输耗时明显高于计算耗时；Decode阶段属于显存带宽密集场景，更高的显存带宽对加速Decode至关重要。
参考表3，由于H20具有较高的显存带宽，在Decode阶段H20每生成1个Token所需时间低于A100、H100，这也使得H20在整个推理过程具有较高的推理速度。
4H20在多数推理场景中性能优异、性价比高，但也存在特殊情况
多数应用场景下，站在H20推理使用用户角度，在输入问题后，等待界面出现第一个回答文字的等待时间会较长（相较于使用A100/H100/H200进行推理），但考虑到这一时长也仅为2.8s，对用户使用体验的负面影响是有限的。（备注：实际用户等待时间还包括网络延迟、用户端侧延迟等）
而在回答开始后，使用H20的用户会体验到回答生成速度较快（相较于使用A100/H100进行推理），每秒57个Tokens的生成速度明显高于人类阅读速度。
站在H20持有人角度，持有人更关心一个推理系统Throughput的速度，因为对相同一套推理系统或成本相近的不同推理系统，平均Throughput（Tokens/s）越高，意味着每Token所平摊的系统硬件成本越低。从性价比角度看，假设H20与H100售价相近，在多数情况下，H20也有望成为性价比更高的推理芯片选择。
以上关于H20优异的推理性能的分析，是建立在较常见的推理场景（回答文字大于等于提问文字），在一些特殊推理场景下，例如输入一段长文字并输出长文字核心观点（对应较长的输入和较短的输出），参考表5，站在用户角度，从输入问题到出现答案的耗时会较为漫长（超过20s）；站在持有人角度，推理全程H20的推理速度会下降至明显低于A100。
因此，广发电子认为H20的推理性能优异、推理性价比高，适用于大部分推理场景，而非全部场景；H20实际的推理性能及性价比，需要结合实际使用场景、售价等综合评判。
(来源：新浪科技)
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