v100算力，深入解析，算力服务器H100与H800性能对比，揭秘AI计算新标杆

v100算力解析，深度对比H100与H800算力服务器性能，揭示AI计算新标杆。

随着人工智能技术的飞速发展，算力服务器作为支撑AI计算的核心设备，其性能的高低直接影响到AI应用的效率和效果，本文将从v100算力出发，对比分析NVIDIA最新发布的算力服务器H100与H800的性能特点,为广大读者揭示AI计算新标杆。

H100与H800的性能对比

算力方面

H100采用NVIDIA Ampere架构，核心数量达到5280个，单卡算力高达80TFLOPS，相较于上一代v100算力提升约2倍，而H800采用Arm Neoverse架构，核心数量达到7000个，单卡算力高达200TFLOPS,相较于v100算力提升约5倍。

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内存方面

H100采用HBM3内存，单卡容量高达80GB，带宽达到1.6TB/s，而H800采用HBM2e内存，单卡容量高达80GB，带宽达到2.4TB/s，从内存容量和带宽来看,H800在内存方面略胜一筹。

能耗方面

H100的功耗为350W，而H800的功耗为400W，在相同算力下，H100的能耗更低,有利于降低数据中心能耗。

接口方面

H100采用PCIe 5.0接口，支持NVLink 4.0技术，可实现多卡互联，而H800采用PCIe 4.0接口，支持NVLink 3.0技术，同样可实现多卡互联，在接口方面,H100与H800并无明显差异。

H100与H800在AI计算中的应用优势

H100

H100在AI计算领域具有以下优势：

（1）高算力：H100单卡算力高达80TFLOPS,可满足大规模AI训练需求。

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（2）低延迟：H100采用NVIDIA Tensor Core架构,可实现低延迟的AI计算。

（3）高带宽：H100采用HBM3内存，带宽高达1.6TB/s,可满足高速数据传输需求。

H800

H800在AI计算领域具有以下优势：

（1）高算力：H800单卡算力高达200TFLOPS,可满足超大规模AI训练需求。

（2）高内存带宽：H800采用HBM2e内存，带宽高达2.4TB/s,可满足高速数据传输需求。

（3）低能耗：H800在相同算力下，能耗低于H100,有利于降低数据中心能耗。

从以上对比分析可以看出，H100与H800在算力、内存、能耗等方面各有优势，H100适用于大规模AI训练，而H800则适用于超大规模AI训练，随着AI计算需求的不断增长,H100与H800将成为AI计算领域的新标杆。

H100与H800作为NVIDIA最新发布的算力服务器，在AI计算领域具有强大的性能和优势，随着AI技术的不断发展，H100与H800将为AI应用提供更加高效、稳定的计算环境。