p1000算力，算力服务器NVIDIA H100与H800性能深度对比，揭秘P1000算力极限

P1000算力深度对比NVIDIA H100与H800，揭示两者性能差异，探索P1000算力极限。

随着人工智能、深度学习等领域的飞速发展，高性能计算服务器在科研、工业、金融等领域发挥着越来越重要的作用，作为全球领先的高性能计算解决方案提供商，NVIDIA推出的H100和H800算力服务器，凭借其强大的性能和卓越的可靠性，成为了业界的热门话题，本文将从多个角度对比NVIDIA H100和H800的性能，并探讨其P1000算力极限。

H100与H800性能对比

1、处理器

H100和H800都采用了NVIDIA Ampere架构，但两者在处理器方面存在一定差异，H100采用Arm Cortex-A78AE核心，主频高达3.2GHz，而H800则采用ARM Neoverse N1核心，主频为2.5GHz，在处理器性能方面，H100略胜一筹。

2、显卡

H100和H800都配备了NVIDIA的GPU，但两者在显卡性能上存在明显差距，H100配备了8个NVIDIA A100 GPU，每个GPU包含76个CUDA核心，共计608个CUDA核心，而H800则配备了4个NVIDIA A100 GPU，每个GPU包含80个CUDA核心，共计320个CUDA核心，在显卡性能方面，H100的GPU数量和核心数均高于H800，因此在图形处理能力上，H100更胜一筹。

3、内存

H100和H800都采用了高带宽内存，但两者在内存容量和带宽上存在差异，H100配备了40GB GDDR6内存，带宽为640GB/s，而H800配备了256GB GDDR6内存，带宽为1TB/s，在内存性能方面，H800的内存容量和带宽均高于H100，因此在数据处理和传输方面，H800更具优势。

4、网络能力

H100和H800都支持高速网络，但两者在网络能力上存在一定差异，H100支持100G InfiniBand和100G Ethernet，而H800支持40G InfiniBand和100G Ethernet，在网络能力方面，H100在InfiniBand方面略胜一筹。

P1000算力极限

1、H100 P1000算力极限

H100配备了8个NVIDIA A100 GPU，每个GPU包含76个CUDA核心，共计608个CUDA核心，在单精度浮点运算方面，H100的理论峰值性能为19.5 TFLOPS，双精度浮点运算方面为9.75 TFLOPS，H100还支持Tensor Core和RT Core，分别用于深度学习和光线追踪，进一步提升了其算力。

2、H800 P1000算力极限

H800配备了4个NVIDIA A100 GPU，每个GPU包含80个CUDA核心，共计320个CUDA核心，在单精度浮点运算方面，H800的理论峰值性能为14.4 TFLOPS，双精度浮点运算方面为7.2 TFLOPS，尽管H800的GPU数量和核心数低于H100，但其内存容量和带宽均高于H100，因此在数据处理和传输方面更具优势。

NVIDIA H100和H800算力服务器在性能上各有特点，H100在GPU数量和核心数上略胜一筹，而H800在内存容量和带宽上更具优势，在P1000算力极限方面，H100和H800均展现出强大的性能，但具体选择哪种服务器还需根据实际应用场景和需求进行权衡。

NVIDIA H100和H800算力服务器在性能上表现出色，为高性能计算领域提供了强有力的支持，随着人工智能、深度学习等领域的不断发展，这两款服务器有望在更多领域发挥重要作用。