阿里云国际灵骏 A100 还是 H100 ？怎么选？

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选 A100 就这 4 种场景
模型规模：7B~70B 中小模型微调、模型蒸馏、Qwen/Kimi 轻量化推理；
业务：跨境图文批量生成、离线非实时 AI 客服、小批量数据集训练；
预算：控制算力开销、长期稳定推理集群，追求低成本；
需求：对训练速度无硬性要求，允许任务长时间运行。

选 H100 就这 4 种场景
模型规模：70B 以上、万亿 MoE 大模型预训练（Kimi K3、Qwen3.8）；
业务：多模态图像 / 视频大模型、高并发实时智能体推理；
时效：研发迭代节奏快、需要缩短训练周期、多卡分布式集群；
长期规划：企业持续做大模型研发，FP8 量化能显著降低整体算力总开销。

选型自测清单
在阿里云国际租用 A100、H100 或搭建混合异构算力集群前，先回答这 5 个问题快速定位方案：
1.模型参数量多大：7B-70B → A100 + 国产 NPU 混合推理足够；100B + 全参预训练 → 优先灵骏 H100 集群
2.训练还是推理：推理优先看显存、带宽与长期租赁成本；大规模训练额外考量 FP8 算力、多卡互联性能
3.使用框架：PyTorch 2.0+ 原生支持 H100 FP8 加速；老旧 TensorFlow 版本 FP8 适配有限，优先 A100
4.单卡还是多卡并行：单卡轻量化任务，A100 成本优势突出；千卡分布式训练，H100 高速互联价值凸显
预算上限：测算完整任务总时长 × 单卡时价，同时对比「纯 H100、纯 A100、A100 训练 + 国产 NPU 推理」三套方案月度总开销，选择最优组合