v100算力，算力服务器NVIDIA H100与H800性能对比，深度解析两大旗舰产品

NVIDIA H100与H800算力服务器性能深度解析：v100算力为核心，对比两大旗舰产品性能表现，揭示其在深度学习领域的优势与特点。

随着人工智能、大数据、云计算等领域的快速发展，算力服务器作为支撑这些领域发展的关键基础设施，其性能和功能备受关注，NVIDIA作为全球领先的GPU制造商，推出了多款高性能算力服务器，其中H100和H800两款产品备受瞩目，本文将对比分析NVIDIA H100和H800的性能特点，帮助读者全面了解这两款旗舰产品的优劣。

H100性能特点

1、GPU架构

H100采用NVIDIA Ampere架构，拥有11296个CUDA核心，显存容量高达80GB GDDR6，显存带宽达到1TB/s，相较于上一代V100，H100的CUDA核心数量翻倍，显存容量和带宽提升明显，为高性能计算提供了强大的支持。

2、性能提升

在性能方面，H100相较于V100有显著提升，根据NVIDIA官方数据，H100在单精度浮点运算（FP32）性能上达到约20TFLOPS，相较于V100的10TFLOPS提升一倍，在双精度浮点运算（FP64）性能上，H100达到约10TFLOPS，相较于V100的5TFLOPS提升一倍。

3、支持的技术

H100支持NVIDIA Deep Learning Super Sampling（DLSS）技术，可在不降低图像质量的情况下提高帧率，为游戏和虚拟现实等领域提供更好的体验，H100还支持NVIDIA Tensor Core技术，可加速深度学习训练和推理。

4、散热设计

H100采用先进的散热设计，通过优化散热器结构和气流，实现高效散热，确保高性能运行。

H800性能特点

1、GPU架构

H800采用NVIDIA Grace架构，拥有7680个CUDA核心，显存容量高达80GB HBM3，显存带宽达到2TB/s，相较于H100，H800在核心数量和显存容量上有所提升，显存带宽翻倍。

2、性能提升

在性能方面，H800相较于H100有显著提升，根据NVIDIA官方数据，H800在单精度浮点运算（FP32）性能上达到约26TFLOPS，相较于H100的20TFLOPS提升约30%，在双精度浮点运算（FP64）性能上，H800达到约13TFLOPS，相较于H100的10TFLOPS提升约30%。

3、支持的技术

H800支持NVIDIA Deep Learning Super Sampling（DLSS）技术和NVIDIA Tensor Core技术，与H100相同，H800还支持NVIDIA Omniverse平台，为虚拟现实和3D内容创作提供强大支持。

4、散热设计

H800采用先进的散热设计，通过优化散热器结构和气流，实现高效散热，确保高性能运行。

H100与H800性能对比

1、核心数量

H100拥有11296个CUDA核心，而H800拥有7680个CUDA核心，在核心数量上，H100略胜一筹。

2、显存容量与带宽

H100和H800的显存容量均为80GB，但H800的显存带宽达到2TB/s，是H100的2倍，在显存带宽上，H800明显占优。

3、性能

在单精度浮点运算（FP32）性能上，H100达到约20TFLOPS，H800达到约26TFLOPS，H800性能更强，在双精度浮点运算（FP64）性能上，H100和H800均为10TFLOPS，性能相当。

4、支持的技术

H100和H800均支持NVIDIA Deep Learning Super Sampling（DLSS）技术和NVIDIA Tensor Core技术，H800还支持NVIDIA Omniverse平台。

NVIDIA H100和H800作为高性能算力服务器，在性能、功能和散热等方面均有显著优势，在核心数量、显存容量和带宽上，H100略逊于H800；但在单精度浮点运算性能上，H100表现更佳，用户可根据自身需求选择合适的产品，以满足高性能计算的需求。