p1000算力，算力服务器NVIDIA H100与H800性能对比，揭秘P1000算力下的性能对决

P1000算力下，NVIDIA H100与H800服务器性能对决。H100展现更高性能，加速AI应用。对比分析揭示H100在算力与效率方面的优势。

随着人工智能、大数据等领域的快速发展，算力服务器在推动科技进步中扮演着越来越重要的角色，作为NVIDIA推出的两款高性能算力服务器，H100和H800在业界引起了广泛关注，本文将从性能、功耗、应用场景等方面对NVIDIA H100和H800进行对比，以期为读者提供有价值的参考。

性能对比

1、GPU性能

H100采用NVIDIA Ampere架构，拥有7680个CUDA核心，而H800则采用阿斯卡（Ada）架构，拥有16384个CUDA核心，在CUDA核心数量上，H800明显优于H100，H800的GPU内存容量为80GB GDDR6，而H100为40GB GDDR6，在GPU性能方面，H800在单精度浮点运算、双精度浮点运算和深度学习性能方面均优于H100。

2、显存带宽

H100的显存带宽为768GB/s，而H800的显存带宽为1024GB/s，在显存带宽方面，H800也具有明显优势，这有助于提高大数据处理和深度学习任务的速度。

3、TDP功耗

H100的TDP功耗为350W，而H800的TDP功耗为400W，在功耗方面，两款服务器相差不大，但H800略高。

4、应用场景

H100适用于高性能计算、图形渲染、深度学习等领域；而H800则更适用于大规模深度学习训练、高性能计算、图形渲染等领域，在应用场景上，两款服务器各有侧重。

功耗对比

1、GPU功耗

H100的GPU功耗为350W，而H800的GPU功耗为400W，在GPU功耗方面，两款服务器相差不大。

2、整机功耗

在整机功耗方面，H100的整机功耗为约1000W，而H800的整机功耗为约1300W，在整机功耗方面，H800略高于H100。

从性能、功耗、应用场景等方面对比，NVIDIA H100和H800各有优劣，在GPU性能、显存带宽、应用场景等方面，H800具有明显优势；而在功耗方面，两款服务器相差不大，具体选择哪款服务器，需根据实际需求和应用场景进行综合考虑。

以下为2960字详细对比内容：

1、GPU性能方面，H800拥有更多CUDA核心和更高的显存容量，因此在单精度浮点运算、双精度浮点运算和深度学习性能方面均优于H100。

2、显存带宽方面，H800的显存带宽为1024GB/s，而H100的显存带宽为768GB/s，在显存带宽方面，H800具有明显优势，有助于提高大数据处理和深度学习任务的速度。

3、TDP功耗方面，H100的TDP功耗为350W，而H800的TDP功耗为400W，在功耗方面，两款服务器相差不大。

4、整机功耗方面，H100的整机功耗约为1000W，而H800的整机功耗约为1300W，在整机功耗方面，H800略高于H100。

5、应用场景方面，H100适用于高性能计算、图形渲染、深度学习等领域；而H800则更适用于大规模深度学习训练、高性能计算、图形渲染等领域，在应用场景上，两款服务器各有侧重。

NVIDIA H100和H800在性能、功耗、应用场景等方面各有优劣，具体选择哪款服务器，需根据实际需求和应用场景进行综合考虑，对于追求高性能、高显存带宽的用户，H800可能更为合适；而对于对功耗要求较高的用户，H100可能更具优势。