v100算力，深度解析，NVIDIA H100与H800算力服务器性能对比，揭秘下一代AI计算巨头

NVIDIA H100与H800算力服务器深度解析，对比其v100算力，揭示下一代AI计算巨头的技术优势。

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在AI算力服务器领域的两大巨头，H100和H800在性能、功耗、功能等方面各有千秋，本文将从多个维度对比分析H100和H800算力服务器的性能，为您揭示下一代AI计算巨头的神秘面纱。

H100与H800简介

H100：NVIDIA在2020年推出的下一代GPU产品，采用全新的安培架构，拥有更高的性能和更低的功耗，H100在AI领域具有广泛的应用，如深度学习、图像处理、视频分析等。

H800：NVIDIA在2021年推出的下一代高性能计算GPU，针对数据中心和高性能计算市场，H800在性能和功耗方面都进行了优化，以满足更广泛的应用需求。

性能对比

1、GPU核心数量

H100：拥有5280个CUDA核心，是V100的两倍。

H800：拥有15840个CUDA核心，是V100的四倍。

从核心数量来看，H800在GPU核心数量上具有明显优势，这使得其在并行计算方面具有更高的效率。

2、显存容量

H100：32GB GDDR6显存，带宽为696GB/s。

H800：80GB GDDR6显存，带宽为1.6TB/s。

在显存容量和带宽方面，H800均优于H100，这意味着H800在处理大数据和高分辨率图像时具有更好的性能。

3、单精度浮点性能

H100：最高可达到20TFLOPS。

H800：最高可达到19.6TFLOPS。

从单精度浮点性能来看，H100和H800性能相近，但H100略胜一筹。

4、双精度浮点性能

H100：最高可达到10TFLOPS。

H800：最高可达到9.6TFLOPS。

在双精度浮点性能方面，H100同样略胜一筹。

5、深度学习性能

H100：支持Tensor Cores，在深度学习方面具有更高的性能。

H800：不支持Tensor Cores，但在深度学习性能方面仍有出色表现。

功耗对比

1、H100：峰值功耗为300W。

2、H800：峰值功耗为350W。

在功耗方面，H100和H800性能相近，但H800略高。

功能对比

1、H100：支持NVIDIA Deep Learning Super Sampling (DLSS)、光线追踪等技术。

2、H800：支持NVIDIA NVLink、GPU Direct等数据中心技术。

在功能方面，H100和H800各有千秋，但H800在数据中心技术方面具有明显优势。

通过对H100和H800算力服务器的性能对比，我们可以得出以下结论：

1、H800在GPU核心数量、显存容量和带宽方面具有明显优势，适合处理大数据和高分辨率图像。

2、H100在单精度浮点性能、双精度浮点性能和深度学习性能方面略胜一筹。

3、H800在数据中心技术方面具有明显优势，更适合数据中心和高性能计算市场。

H100和H800作为NVIDIA在AI算力服务器领域的两大巨头，各有特点，在选购时，用户可根据自己的需求选择合适的算力服务器，随着人工智能技术的不断发展，未来算力服务器将在AI领域发挥更加重要的作用。