因为穷人多，所以考虑不同的方案进行部署 DeepSeek 模型时，Jetson Orin Nano 和 NVIDIA H100 的性能差异主要体现在 计算能力、显存容量、功耗 以及 适用场景 等方面。

以下是详细对比：

1. 计算能力

• Jetson Orin Nano：

  • GPU 架构：基于 Ampere 架构，集成 1024 个 CUDA 核心。

  • 算力：FP16 性能约 20-40 TFLOPS，适合轻量化模型推理（如 1.5B 或 7B 模型）。

  • 适用场景：边缘计算、嵌入式设备，适合低功耗、轻量级任务。

• NVIDIA H100：

  • GPU 架构：基于 Hopper 架构，集成 18432 个 CUDA 核心。

  • 算力：FP16 性能高达 2000 TFLOPS，支持大规模模型训练和推理（如 14B 或更高参数模型）。

  • 适用场景：数据中心、高性能计算，适合高吞吐量、高精度任务。

2. 显存容量

• Jetson Orin Nano：

  • 显存：16GB LPDDR5（共享内存架构）。

  • 限制：显存容量有限，适合运行 1.5B 或 7B 模型，大模型（如 14B）可能因显存不足无法运行。

• NVIDIA H100：

  • 显存：80GB HBM3（独立显存）。

  • 优势：支持更大规模的模型（如 14B 或更高），且显存带宽更高，适合高并发推理。

3. 功耗与成本

• Jetson Orin Nano：

  • 功耗：10-15W，适合低功耗场景。

  • 成本：价格较低（约 $499 起），适合预算有限的边缘计算场景。

• NVIDIA H100：

  • 功耗：700W，需配备专用散热和电源系统。

  • 成本：价格高昂（约 $30,000 起），适合企业级数据中心。

4. 适用场景

• Jetson Orin Nano：

  • 优势：低功耗、小型化，适合边缘设备、嵌入式 AI 应用（如机器人、无人机、智能摄像头）。

  • 限制：仅支持轻量化模型，推理速度较慢，不适合高并发任务。

• NVIDIA H100：

  • 优势：高性能、高吞吐量，适合大规模模型训练和推理（如 DeepSeek 14B 或更高参数模型）。

  • 限制：功耗高、成本高，需专业运维支持。

5. 性能差异总结

6. 选择建议

• 选择 Jetson Orin Nano：

  • 如果需要在边缘设备上部署轻量化模型（如 1.5B 或 7B）。

  • 预算有限，且对功耗和体积有严格要求。

  • 适合低并发、低延迟的边缘 AI 应用。

• 选择 NVIDIA H100：

  • 如果需要部署大规模模型（如 14B 或更高参数）。

  • 对推理速度和并发能力有较高要求。

  • 适合企业级数据中心或高精度 AI 任务。

总结

Jetson Orin Nano 和 NVIDIA H100 的性能差异显著，前者适合轻量化、低功耗的边缘计算场景，后者则适合高性能、高吞吐量的数据中心场景。选择时需根据具体需求（如模型规模、预算、功耗）进行权衡。

题外思考：有否技术大拿，可通过采用5G或量子通讯技术，解决高并发分布式运算方案解决单块低版本架构的内存及算力不足问题？涉及更多底层的弯道超车，需要大拿们多加思考，西方封锁我们之心不会死的，我们唯一优势就是人多力量大。如果搞个全球分布式量子运算集群就不得了，全球算力一起，无论什么架构的GPU都可以解决了。