p1000算力，NVIDIA H100与H800算力服务器性能深度对比，解析未来AI计算力的新标杆

NVIDIA H100与H800算力服务器性能深度对比，揭示未来AI计算力新标杆。p1000算力引领行业，展现NVIDIA服务器在AI计算领域的强大实力。

随着人工智能技术的飞速发展，算力服务器在AI领域的地位日益凸显，作为全球GPU领导厂商，NVIDIA推出了多款高性能算力服务器，其中H100和H800备受关注，本文将深入对比NVIDIA H100与H800算力服务器的性能，以期为读者提供全面了解。

NVIDIA H100算力服务器

H100是NVIDIA最新一代的GPU加速器，具备强大的AI计算能力，H100采用ARM架构，搭载160个Tensor Core，拥有112GB的HBM3显存，带宽高达1TB/s，H100还支持TensorRT、cuDNN等深度学习框架，为AI应用提供高效加速。

NVIDIA H800算力服务器

H800是NVIDIA专为高性能计算（HPC）市场推出的GPU加速器，与H100相比，H800在性能上进一步提升，H800采用英伟达最新的A100 GPU，拥有80个Tensor Core，64GB的HBM2显存，带宽高达768GB/s，H800同样支持TensorRT、cuDNN等深度学习框架，适用于HPC和AI领域。

性能对比

1、计算能力

H100：160个Tensor Core，112GB HBM3显存，1TB/s带宽。

H800：80个Tensor Core，64GB HBM2显存，768GB/s带宽。

从计算能力上看，H100在Tensor Core数量和显存容量上均优于H800，但H800在带宽方面略胜一筹，这意味着H100在处理大规模AI模型时更具优势，而H800在HPC领域表现更为出色。

2、深度学习框架支持

H100和H800均支持TensorRT、cuDNN等深度学习框架，为开发者提供丰富的API和工具，便于构建高效的AI应用。

3、能效比

H100和H800在能效比方面表现优异，NVIDIA针对不同应用场景优化了GPU架构，使得H100和H800在保证高性能的同时，降低能耗。

4、应用场景

H100：适用于大规模AI模型训练、推理、视频处理、图像识别等领域。

H800：适用于高性能计算、天气预报、流体动力学模拟、药物发现等领域。

NVIDIA H100和H800算力服务器在性能上各有千秋，H100在计算能力和显存容量上更具优势，适用于大规模AI应用；H800在带宽和能效比方面表现更佳，适用于HPC领域，随着AI和HPC领域的不断发展，H100和H800将成为未来计算力的新标杆。

本文从计算能力、深度学习框架支持、能效比和应用场景等方面对NVIDIA H100和H800算力服务器进行了对比，希望通过本文，读者能够对这两款产品有更深入的了解，为选择合适的算力服务器提供参考。