p106100算力，NVIDIA H100与H800算力服务器性能深度对比，解析未来AI计算趋势

NVIDIA H100与H800算力服务器性能深度对比，揭示p106100算力，展现未来AI计算趋势。

随着人工智能技术的飞速发展，算力服务器在数据中心扮演着越来越重要的角色，作为NVIDIA的旗舰产品，H100和H800算力服务器凭借其强大的性能和出色的稳定性，备受业界关注，本文将从性能、功耗、应用场景等方面对NVIDIA H100与H800算力服务器进行深度对比，以期为读者了解未来AI计算趋势提供参考。

性能对比

1、架构差异

H100采用Arm Cortex-A78AE核心，集成第三代张量核心（Tensor Core）和第二代RT核心（RT Core），具备256个CUDA核心，而H800采用Arm Neoverse N1核心，集成第四代张量核心和第二代RT核心，具备384个CUDA核心。

2、显卡性能

H100和H800均采用NVIDIA Ampere架构，但H800在CUDA核心数量和性能方面略胜一筹，据官方数据，H800的浮点性能可达14.5TFLOPS，而H100的浮点性能为11.6TFLOPS。

3、内存带宽

H100采用6GB GDDR6X内存，内存带宽为768GB/s；H800采用8GB GDDR6X内存，内存带宽为1TB/s，从内存带宽来看，H800在处理大规模数据时具有更高的优势。

4、网络性能

H100和H800均支持NVIDIA NVLink技术，可实现高速数据传输，H800在NVLink带宽方面具有优势，可达到320GB/s，而H100为256GB/s。

功耗对比

1、H100功耗

H100的功耗为350W，相较于上一代H100-80，功耗有所降低。

2、H800功耗

H800的功耗为400W，相较于上一代H100-80，功耗有所提高。

从功耗来看，H100在功耗方面具有优势，但H800在性能方面更具竞争力。

应用场景对比

1、通用计算

H100和H800均可应用于通用计算领域，如科学计算、工程设计等，H100在功耗方面具有优势，更适合对功耗要求较高的场景。

2、人工智能

H100和H800在人工智能领域具有广泛应用前景，H800在CUDA核心数量和性能方面更具优势，更适合大规模深度学习模型训练和推理。

3、高性能计算

H100和H800均可应用于高性能计算领域，如分子动力学模拟、气候模拟等，H800在性能和功耗方面更具优势，更适合对性能要求较高的场景。

通过对NVIDIA H100与H800算力服务器的性能、功耗、应用场景等方面的对比，我们可以得出以下结论：

1、H800在CUDA核心数量、性能和功耗方面略胜一筹，更适合大规模深度学习模型训练和推理。

2、H100在功耗方面具有优势，更适合对功耗要求较高的场景。

3、未来AI计算发展趋势将呈现高性能、低功耗、可扩展性等特点，H100和H800作为NVIDIA的旗舰产品，将引领AI计算领域的发展。

H100和H800算力服务器在性能和功耗方面各有优势，为不同应用场景提供了多样化的选择，随着人工智能技术的不断进步，相信这两款产品将在未来AI计算领域发挥重要作用。