p106100算力，NVIDIA H100与H800算力服务器性能深度对比，谁才是AI计算领域的新霸主？

NVIDIA H100与H800算力服务器在p106100算力下进行深度对比，争夺AI计算领域新霸主地位。两者性能各有千秋，但H100凭借更强大的算力优势，有望成为新一代AI计算领域领军者。

随着人工智能技术的飞速发展，算力服务器在AI计算领域的作用日益凸显，NVIDIA作为全球领先的人工智能计算平台提供商，其推出的H100和H800算力服务器在业界引起了广泛关注，本文将从多个维度对比H100和H800的性能，帮助读者了解这两款产品在AI计算领域的实力。

硬件规格对比

1、架构

H100采用NVIDIA Ampere架构，拥有80个CUDA核心，支持Tensor Core和RT Core，为AI计算提供强大的支持，H800则采用NVIDIA Grace架构，拥有112个CUDA核心，支持Tensor Core和RT Core，在架构上相较于H100更为先进。

2、内存

H100采用8GB GDDR6X内存，带宽高达936GB/s，为大规模AI训练提供充足的内存支持，H800则采用16GB GDDR6X内存，带宽高达2.4TB/s，内存容量和带宽均高于H100。

3、显存

H100显存容量为40GB，显存位宽为256位，支持NVLink技术，可扩展至4片H100卡，H800显存容量为80GB，显存位宽为512位，支持NVLink技术，可扩展至8片H800卡，在显存容量和带宽上具有明显优势。

性能对比

1、计算性能

H100单卡计算性能为80TFLOPS，而H800单卡计算性能为160TFLOPS，是H100的两倍，在AI计算领域，更高的计算性能意味着更快的训练速度和更高的效率。

2、内存带宽

H100内存带宽为936GB/s，而H800内存带宽为2.4TB/s，是H100的2.6倍，在处理大规模数据集时，H800的内存带宽优势更为明显。

3、显存带宽

H100显存带宽为256GB/s，而H800显存带宽为512GB/s，是H100的两倍，在处理高分辨率图像和视频时，H800的显存带宽优势更为明显。

4、功耗

H100单卡功耗为350W，而H800单卡功耗为700W，是H100的两倍，在数据中心部署时，H800的功耗较高，需要考虑散热和电源供应问题。

应用场景对比

1、H100

H100适用于深度学习、计算机视觉、语音识别等AI领域，尤其适合进行小规模模型训练和推理。

2、H800

H800适用于大规模AI模型训练、高性能计算、数据中心等领域，具有更高的性能和扩展性。

NVIDIA H100和H800算力服务器在硬件规格、性能和应用场景等方面均有明显差异，H100在计算性能和功耗方面具有优势，适用于小规模模型训练和推理；而H800在内存带宽和显存带宽方面具有明显优势，适用于大规模AI模型训练和高性能计算，在AI计算领域，选择合适的算力服务器至关重要，企业应根据自身需求选择适合的产品。