你可以根据以下思路来做出选择：
-
追求极致性能且无合规限制：如果预算充足，核心任务是进行千亿参数级别的大模型训练，那么 H100 是性能上的不二之选。其革命性的Transformer引擎能带来数倍的训练速度提升
。 -
注重成熟生态与性价比：如果从事主流的AI模型训练与推理、科学计算等，且不处于受限市场，A100 凭借其成熟的软件生态和优秀的性价比，依然是极为可靠的工作站基石
。 -
处于受限市场（如中国）
-
中等规模训练与推理：如果对多卡通信要求不高，A800 是性价比较高的选择。它的计算性能与A100基本一致，主要限制在于多卡互联带宽
。 -
大规模模型训练：如果需要处理超大规模模型，H800 的单卡计算能力和HBM3显存优势仍然存在，其性能通常显著超过A800
。但需要考虑其高昂成本和互联受限后的实际效率。
-
希望这份结合了价位和性能的分析能帮助你。需要注意的是，GPU市场价格波动较大，且通常以整机（如DGX服务器）形式出售，以上价格仅供参考，实际采购时请务必多方询价
。
如果你能分享更多关于你的具体应用场景（例如主要训练什么规模的模型）和预算范围，我可以尝试提供更具体的建议。