算力服务器是什么东西，深度解析，算力服务器H100与H800性能对比，揭秘未来数据中心核心力量

算力服务器是用于处理大量数据的高性能计算机，H100与H800是NVIDIA的两款高性能算力服务器，H100在性能上更胜一筹，成为未来数据中心的核心力量。

随着人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展，算力服务器作为数据中心的核心力量，其性能直接影响着企业及机构的业务发展，本文将针对算力服务器中的佼佼者——NVIDIA的H100和H800，从架构、性能、应用场景等方面进行深度解析，对比分析二者在算力服务器领域的优劣。

算力服务器是什么？

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算力服务器,顾名思义，是指专门为处理大规模计算任务而设计的服务器，它具有强大的计算能力、高带宽内存、高速网络接口等特点，能够满足人工智能、大数据、云计算等领域的计算需求，在数据中心中，算力服务器扮演着至关重要的角色，是支撑业务发展的重要基础设施。

NVIDIA H100与H800性能对比

架构对比

NVIDIA H100是一款采用Arm架构的GPU加速器，采用NVIDIA的安培架构，具备256个CUDA核心、64个Tensor核心和48个光线追踪核心，H100采用8nm工艺制造，功耗为350W。

NVIDIA H800是一款采用AMD EPYC处理器和NVIDIA的安培架构GPU加速器的服务器，H800采用7nm工艺制造，具备80个CUDA核心、128个Tensor核心和80个光线追踪核心，功耗为700W。

从架构上看,H100与H800均采用安培架构，但核心数量和功耗存在明显差异，H800在核心数量和功耗上均高于H100，这意味着其在计算能力和功耗方面具有更高的优势。

性能对比

在性能方面,H100和H800的表现各有千秋。

H100在单精度浮点运算方面,理论峰值可达560 TFLOPS，而H800的理论峰值可达960 TFLOPS，这表明H800在单精度浮点运算方面具有更高的性能。

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在深度学习领域,H100的Tensor核心数量为64个，而H800的Tensor核心数量为128个，这意味着H800在深度学习任务方面具有更高的性能。

在光线追踪方面,H100具备48个光线追踪核心，而H800具备80个光线追踪核心，这表明H800在光线追踪方面具有更高的性能。

应用场景对比

H100和H800在应用场景上具有一定的重叠,但仍有差异。

H100适用于高性能计算、云计算、边缘计算等领域，由于其功耗较低，H100在能耗和散热方面具有优势，适用于对功耗要求较高的场景。

H800适用于高性能计算、云计算、大数据、人工智能等领域，由于其高性能和较高功耗，H800在处理大规模计算任务时具有明显优势。

NVIDIA H100与H800作为算力服务器领域的佼佼者，在架构、性能、应用场景等方面均具有显著优势，从性能上看，H800在单精度浮点运算、深度学习和光线追踪方面具有更高的性能；而从应用场景来看，H100和H800各有侧重，在选择算力服务器时，企业及机构应根据自身业务需求和预算进行综合考虑。

随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，算力服务器将扮演越来越重要的角色，H100和H800作为NVIDIA的明星产品，有望在算力服务器领域继续保持领先地位，推动数据中心和计算领域的发展。