v100算力，深度解析，NVIDIA H100与H800算力服务器性能对比，揭秘新一代AI计算霸主

NVIDIA H100与H800算力服务器深度解析，对比v100算力，揭示新一代AI计算霸主。H100凭借更强大的性能和更高的效率，成为新一代AI计算领域的佼佼者。

随着人工智能技术的飞速发展，算力服务器在AI领域扮演着越来越重要的角色，作为NVIDIA推出的新一代高性能计算平台，H100和H800算力服务器备受关注，本文将从v100算力出发，对H100和H800的性能进行对比，帮助读者全面了解这两款算力服务器的特点与优势。

H100与H800算力服务器概述

1、H100算力服务器

H100是NVIDIA推出的新一代高性能计算平台，采用Arm架构，具有极高的性能和能效比，H100服务器搭载H100 GPU，具备强大的AI计算能力，适用于深度学习、图形渲染、高性能计算等领域。

2、H800算力服务器

H800是NVIDIA针对高性能计算市场推出的新一代算力服务器，采用x86架构，搭载H100 GPU，H800服务器在性能、能效和扩展性方面均表现出色，适用于高性能计算、科学计算、数据中心等领域。

H100与H800算力服务器性能对比

1、GPU性能

H100和H800均搭载H100 GPU，但两者在核心数量、频率、显存等方面存在差异。

（1）核心数量：H100 GPU拥有80个CUDA核心，而H800 GPU则拥有144个CUDA核心，这意味着H800在并行计算方面具有更高的优势。

（2）频率：H100 GPU的频率为1.4GHz，而H800 GPU的频率为1.6GHz，H800在单核心性能方面略胜一筹。

（3）显存：H100 GPU的显存容量为40GB，而H800 GPU的显存容量为80GB，H800在显存容量方面具有明显优势。

2、内存带宽

H100和H800在内存带宽方面也存在差异。

（1）H100：H100 GPU的内存带宽为1TB/s。

（2）H800：H800 GPU的内存带宽为2TB/s，这意味着H800在处理大规模数据时具有更高的效率。

3、能效比

H100和H800在能效比方面也存在差异。

（1）H100：H100 GPU的功耗为400W。

（2）H800：H800 GPU的功耗为700W，尽管H800的功耗较高，但其性能优势明显，整体能效比仍具有竞争力。

4、扩展性

H100和H800在扩展性方面也存在差异。

（1）H100：H100服务器支持4个H100 GPU，最大可扩展至16个GPU。

（2）H800：H800服务器支持4个H100 GPU，最大可扩展至8个GPU，虽然H800的扩展性略逊于H100，但已能满足大多数应用需求。

H100和H800算力服务器在性能、能效、扩展性等方面各有优势，H100在单核心性能和显存容量方面具有优势，而H800在并行计算、内存带宽和功耗方面更具竞争力，用户在选择算力服务器时，应根据实际需求和应用场景进行综合考量。

H100和H800算力服务器均为NVIDIA新一代高性能计算平台，具备强大的AI计算能力，随着人工智能技术的不断发展，这两款服务器将在AI领域发挥越来越重要的作用。