v100算力，深度解析，算力服务器NVIDIA H100与H800性能对比，V100时代的落幕与新一代的崛起

摘要：本文深入对比了NVIDIA最新算力服务器H100与H800的性能，揭示了V100时代的落幕和新一代算力的崛起，探讨V100在算力服务器领域的历史地位及其未来发展的趋势。

随着人工智能、深度学习等领域的飞速发展，高性能计算（HPC）在科研、工业、金融等领域发挥着越来越重要的作用，作为全球领先的GPU制造商，NVIDIA推出的H100和H800算力服务器，无疑成为了业界关注的焦点，本文将从性能、架构、应用场景等方面对NVIDIA H100与H800进行对比，以期为读者提供一份全面的参考。

性能对比

1、核心性能

NVIDIA H100采用新一代A100架构，核心性能较V100提升了约30%，其搭载的Arm Cortex-A78AE核心频率高达3.4GHz，内存带宽达到1.2TB/s，相比V100的1.6TB/s有了显著提升，而H800则基于NVIDIA Ampere架构，核心性能较V100提升了约40%，核心频率高达2.6GHz，内存带宽达到1.2TB/s。

2、显卡性能

H100和H800都采用了全新的Ada Lovelace架构，显卡性能较V100有了显著提升，H100的Tensor核心性能提升了约40%，浮点运算能力达到4TFLOPS，INT8运算能力达到16TFLOPS；H800的Tensor核心性能提升了约50%，浮点运算能力达到8TFLOPS，INT8运算能力达到32TFLOPS。

3、内存性能

H100和H800都采用了高速内存技术，内存容量分别为40GB和80GB，在内存带宽方面，H100的内存带宽达到1.2TB/s，而H800的内存带宽达到2.4TB/s，相比V100的1.6TB/s有了显著提升。

架构对比

1、H100架构

H100采用新一代A100架构，核心性能较V100提升了约30%，其核心采用Arm Cortex-A78AE，内存采用高速DDR5，带宽达到1.2TB/s，H100还引入了全新的RT核心和Tensor核心，分别负责光线追踪和深度学习计算。

2、H800架构

H800基于NVIDIA Ampere架构，核心性能较V100提升了约40%，其核心采用Cortex-A78AE，内存采用高速DDR5，带宽达到1.2TB/s，H800同样引入了RT核心和Tensor核心，但在性能上较H100有所提升。

应用场景对比

1、H100应用场景

H100适用于高性能计算、深度学习、云计算、自动驾驶等领域，其高性能的Tensor核心和RT核心，使其在深度学习、计算机视觉、自动驾驶等领域具有广泛应用前景。

2、H800应用场景

H800适用于高性能计算、深度学习、云计算、高性能计算集群等领域，其高性能的Tensor核心和RT核心，使其在HPC、AI训练、高性能计算集群等领域具有广泛应用前景。

NVIDIA H100和H800算力服务器在性能、架构、应用场景等方面都取得了显著提升，为新一代高性能计算提供了有力支撑，随着人工智能、深度学习等领域的不断发展，H100和H800将在未来发挥越来越重要的作用，我们也期待NVIDIA在后续产品中带来更多创新，推动高性能计算领域的发展。