最近不少客戶都在問英偉達H100的算力到底怎么樣。說實話，這芯片確實挺猛的。H100采用Hopper架構，對比上一代A100，算力直接翻倍，特別是FP64雙精度運算能力，直接干到了60 TFLOPS。你要是做大模型訓練，這性能絕對夠用。
H100還有個亮點，就是NVLink帶寬提升到了900GB/s。以前用A100做多卡互聯，帶寬只有600GB/s，現在直接提升了50%。這意味著什么呀？就是你做千卡集群訓練的時候，數據傳輸效率更高，訓練速度更快。拿GPT-3來說，H100的每epoch時間比A100能縮短將近40%。
實際應用中的性能表現
在實際應用場景中，H100的性能優勢就更加明顯了。比如在AI訓練任務中，H100的Tensor Core利用率能達到90%以上，這意味著它能更高效地處理大規模矩陣運算。而在游戲場景中，H100的光線追蹤性能也讓人印象深刻，3DMark Time Spy Extreme的測試數據顯示，它的幀數比A100高出近30%。
能效比與成本核算
別看H100性能強，它的能效比也很高。實際TDP=標稱值×(1+超頻幅度)2/散熱系數，這個公式算下來，H100在超頻情況下的功耗控制得相當不錯。從成本核算的角度來看，H100整機價格大約220萬人民幣，但是是考慮到它在大規模集群部署中的效率提升，長期使用下來，成本其實更劃算。
說到大規模集群部署，NVIDIA Magnum IO架構下的多卡管理策略也很值得關注。這套系統可以顯著提升多卡協同工作的效率，尤其是在處理大數據量時，能夠大幅減少數據傳輸的瓶頸。這對于需要高性能計算的企業來說，確實是一個巨大的優勢。
總的來說，
英偉達H100的算力確實厲害，特別是在大模型訓練和AI推理任務中，它的表現可以說是碾壓級的存在。如果你是企業級用戶，追求高效能、低延遲的計算體驗，H100絕對是不二之選。