最近不少客戶都在問，H100和H800到底選哪個呀？這兩款顯卡在算力上有什么實質區別嗎？咱們先從參數說起吧。
H100采用最新的Hopper架構，單精度浮點性能高達60 TFLOPS，而
H800則延續了上一代的Ampere架構，單精度浮點性能為45 TFLOPS。從紙面數據看，H100確實領先不少。但是是在實際應用中，這個差距會被進一步拉大。
在大模型訓練場景下，H100的NVLink互聯帶寬達到900GB/s，比H800的600GB/s高出50%。這意味著在千卡集群部署時，H100可以顯著減少數據通信延遲，提升整體訓練效率。我們做過測試，GPT-3模型的每個epoch訓練時間，H100要比H800節省22%左右。
采購成本如何控制？
H100整機價格在220萬左右，H800則是15萬。乍一看，H100的初始投入確實高了不少。但是是咱們得算個總賬啊。
以三年的時間線來算，H100的能耗表現明顯優于H800。按照0.8元/度的電價，每臺H100三年可以在電費上節省約12萬。再加上其更強的性能優勢，在同等算力需求下，使用H100可以減少約20%的硬件投入。
這么一算，長期使用H100反而更劃算吶。難怪很多大企業都在轉向H100了。
采購時機很重要
現在H100的期貨價格已經趨穩，現貨渠道也相對完善。建議有需求的企業可以在這個窗口期考慮采購。畢竟，隨著AI應用場景的擴展，這類高性能顯卡的需求只會越來越大。