p106100算力，深度解析，H100与H800算力服务器性能对比，揭示AI时代的计算霸主之争

H100与H800算力服务器性能对比，深度解析p106100算力，揭示AI时代计算霸主之争。

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应用的效率与效果，在众多高性能算力服务器中，英伟达的H100和H800两款产品备受关注，本文将从多个维度对H100和H800的性能进行对比,以揭示AI时代的计算霸主之争。

硬件配置对比

CPU

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H100和H800均采用英伟达A100 Tensor Core GPU，其核心架构为Amper架构，核心数量达到7680个，在CPU方面，H100和H800均采用第三代Intel Xeon Scalable处理器，但具体型号有所不同，H100搭载的是Intel Xeon Gold 6250R处理器，而H800搭载的是Intel Xeon Gold 6226R处理器。

内存

H100和H800的内存容量均为256GB，但内存类型有所不同，H100采用DDR4内存，而H800采用DDR5内存，DDR5内存相较于DDR4内存，具有更高的带宽和更低的功耗,因此在数据传输速度和能耗方面具有优势。

存储性能

H100和H800均配备高速NVMe SSD，但具体容量和性能有所不同，H100配备的NVMe SSD容量为1TB，而H800配备的NVMe SSD容量为2TB，在存储性能方面,H800具有更高的优势。

性能对比

算力性能

H100和H800的算力性能主要体现在GPU核心数量、CUDA核心数量和Tensor Core核心数量上，H100和H800的GPU核心数量均为7680个，CUDA核心数量均为7680个，但Tensor Core核心数量有所不同，H100的Tensor Core核心数量为80个，而H800的Tensor Core核心数量为96个，在Tensor Core核心数量方面,H800具有更高的优势。

能效比

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H100和H800的能效比是衡量其性能的重要指标，根据英伟达官方数据，H100的能效比为1.2TFLOPS/W，而H800的能效比为1.5TFLOPS/W，在能效比方面,H800具有更高的优势。

应用场景

H100和H800在应用场景上具有一定的差异，H100适用于深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域，而H800适用于高性能计算、科学研究、工程设计等领域，从应用场景来看,H800在部分领域具有更高的优势。

通过以上对比,我们可以得出以下结论：

1. 在硬件配置方面，H100和H800在CPU、内存和存储性能方面各有优劣。

2. 在性能方面，H100和H800在算力性能、能效比和应用场景方面存在差异。

3. H800在部分领域具有更高的优势,但H100在深度学习等领域具有更高的应用价值。

H100和H800作为英伟达旗下的高性能算力服务器，在AI时代具有极高的竞争力，用户在选择算力服务器时，应根据自身需求和应用场景进行综合考虑，在未来，随着AI技术的不断发展,H100和H800将继续引领算力服务器领域的发展潮流。