A800 是英伟达（NVIDIA）在 2022 年末针对中国市场推出的特供型号，旨在符合当时的出口管制政策。

虽然它被贴上了“特供”的标签，但 A800 绝非弱旅。它完整继承了 Ampere（安培）架构 的核心算力。从本质上讲，它就是一张通信带宽受限版的 A100。

1. 核心架构：安培架构的完整传承

A800 与 A100 采用的是完全相同的物理芯片。这意味着在单卡计算层面，它保留了 A100 所有的“神技”。

满血的 Tensor Core 性能

A800 内部集成的第三代 Tensor Core 与 A100 完全一致。

• TF32 格式支持：这是 A800 的核心优势。它允许开发者在不修改代码的情况下，直接获得 FP32 计算的精度和数倍于 V100 的速度。
• 结构化稀疏技术：A800 同样支持硬件级的稀疏化加速。在处理经过剪枝优化的神经网络时，推理性能可以翻倍。

同样的计算规格

无论是单精度（FP32）、半精度（FP16/BF16）还是双精度（FP64）计算，A800 的理论峰值性能与 A100 是一模一样的。这保证了它在科研模拟和 AI 训练中的通用性。

2. 核心变化：被精准切割的 NVLink 带宽

这是 A800 与 A100 唯一的，也是最致命的区别。为了符合合规要求，英伟达对显卡之间的“社交能力”动了刀。

• NVLink 带宽降级：
• A100：双向互联带宽为 600 GB/s。
• A800：双向互联带宽被限制在 400 GB/s。

• 物理意义：想象 8 张显卡在一个服务器机箱里协同工作，A800 之间的“数据高速公路”比 A100 窄了三分之一。

专家解读：这个改动非常巧妙。它不影响单张显卡的表现，但当你要组建包含几千张、上万张显卡的超大规模集群训练万亿参数大模型时，这种带宽限制会导致卡与卡之间同步数据的时间变长，从而降低整个集群的运行效率。

3. 存储规格：主流的 80GB HBM2e

在市场上，你见到的绝大多数 A800 都是 80GB 显存 的版本（早期也有少量 40GB 版本）。

• 显存类型：HBM2e（高带宽显存）。
• 显存带宽：约 2 TB/s。
• 优势：大容量显存意味着 A800 可以轻松装下目前主流的 7B、13B 甚至 70B（量化后）的大模型。对于搞推理和微调的团队来说，80GB 显存就是“生命线”。

4. 实战表现：训练与推理的差异

在不同的任务中，A800 的表现表现得截然不同：

推理场景（Inference）

在模型推理中，显卡之间的数据交换相对较少，瓶颈通常在于单卡的显存带宽。

• 结论：在推理任务上，A800 的表现与 A100 几乎没有区别。对于大多数企业部署大模型应用来说，A800 是极其完美的替代品。

训练场景（Training）

• 单机多卡微调（Fine-tuning）：在 8 卡机箱内进行模型微调时，400 GB/s 的带宽依然足够支撑大多数优化器（如 Adam）的数据同步。
• 超大规模预训练（Pre-training）：当模型规模达到千亿参数，需要在数百台服务器间频繁交换梯度时，A800 的效率会比 A100 低 10% - 30%。

5. 为什么 A800 依然被视为“神卡”？

尽管有带宽限制，但在目前的市场环境下，A800 依然是极其珍贵的资产：

1. 极佳的生态兼容性：基于 Ampere 架构，它能完美运行 PyTorch, TensorFlow, Docker 以及英伟达的所有软件库（CUDA, cuDNN）。
2. 双精度（FP64）能力：与后来完全倾向 AI 的 H20 不同，A800 保留了极强的双精度计算能力。这让它在大学实验室进行生物医药、材料科学、气象预测等科研任务时不可替代。
3. MIG 功能：它完整保留了 A100 的多实例 GPU 功能，支持将一张卡切分成 7 份使用，非常适合云服务商提供共享算力。

6. 专家总结

A800 是一款“单兵作战能力极强，但大兵团协同受限”的优秀显卡。

如果你是一个实验室或者中小企业，主要任务是私有模型微调、垂直行业模型训练或大规模推理部署，A800 的性能完全可以满足需求，甚至在某些任务中比后来的 H20 还要全能。但如果你追求的是极致的万卡级扩展性，带宽的限制则是必须面对的工程挑战。