v100算力，NVIDIA H100与H800算力服务器深度对比，V100性能再升级，引领AI计算新时代

V100算力服务器性能升级，与NVIDIA H100和H800深度对比，引领AI计算新时代。

随着人工智能技术的飞速发展，算力服务器作为AI计算的核心，其性能需求日益提升，NVIDIA作为GPU领域的领军企业，其推出的H100和H800算力服务器，在性能上相较于V100有了显著的提升，本文将从多方面对比H100和H800的性能，分析其优势与不足，以期为读者提供有价值的参考。

H100与H800的性能对比

1、架构设计

H100和H800均采用了NVIDIA的GPU加速架构，但相较于V100，两者在架构设计上有了很大的改进。

（1）H100：采用全新架构，集成1536个CUDA核心，显存容量高达80GB，显存位宽为400bit，核心频率高达2.5GHz。

（2）H800：采用与H100相同的架构，但核心数量更多，达到1536个CUDA核心，显存容量高达80GB，显存位宽为320bit，核心频率略低于H100。

2、性能参数

以下是H100和H800的部分性能参数对比：

3、性能提升

相较于V100，H100和H800在性能上有了显著提升，以下是具体对比：

（1）单精度浮点运算能力：H100和H800的单精度浮点运算能力分别为19.6TFLOPS和19.2TFLOPS，相较于V100的12TFLOPS，分别提升了62.7%和61.2%。

（2）双精度浮点运算能力：H100和H800的双精度浮点运算能力分别为19.6TFLOPS和19.2TFLOPS，相较于V100的6TFLOPS，分别提升了224%和220%。

（3）显存带宽：H100的显存带宽为400GB/s，H800的显存带宽为320GB/s，相较于V100的320GB/s，分别提升了25%和0%。

4、应用场景

H100和H800在性能上的提升，使得它们在以下应用场景中具有更高的优势：

（1）深度学习：H100和H800在深度学习领域具有更高的性能，可加速训练和推理过程，降低训练时间，提高模型精度。

（2）科学计算：H100和H800在科学计算领域具有更高的性能，可加速模拟、分析和优化等计算任务。

（3）自动驾驶：H100和H800在自动驾驶领域具有更高的性能，可加速感知、决策和控制等计算任务。

H100和H800作为NVIDIA最新一代算力服务器，在性能上相较于V100有了显著的提升，它们在深度学习、科学计算和自动驾驶等应用场景中具有更高的优势，有望引领AI计算新时代，H100和H800的价格也相对较高，对于一些预算有限的用户来说，V100仍具有一定的竞争力，在选择算力服务器时，用户需根据自身需求、预算和性能等因素进行综合考虑。