最近很多客戶都在問，H100這張卡怎么調才能發揮最大性能呀？其實吧，這事兒得看具體應用場景。比如說，如果你跑的是大模型訓練，那就得重點優化Tensor Core的利用率。
先說顯存這塊。H100的HBM3顯存帶寬高達3TB/s，但是是默認設置可能跑不到這個值。建議通過NVIDIA的nvidia-smi工具，把顯存頻率調到最高檔。另外，顯存ECC功能也得開著，不然數據錯了都不知道。
溫度控制也很關鍵。H100的TDP是700W，散熱做不好，分分鐘給你降頻。建議機箱風道要設計好，前后進風，頂部出風。有條件的話，直接上液冷，效果會更好。
至于NVLink的配置嘛，如果是多卡集群，一定要確保NVLink拓撲結構對稱。通常建議用2-3張卡組成一個節點，這樣帶寬利用率最高。單機多卡的話，盡量選擇x16的插槽。
對了，別忘了更新驅動和CUDA版本。H100用的是Hopper架構，最新的CUDA 12.3才能完全釋放性能。另外，TensorRT也要裝最新的版本，不然AI推理效率會打折扣。
最后提一嘴，H100的功耗墻是可以調的。如果你覺得性能不夠，可以適當拉高功率限制。不過要注意啊，這樣會增加散熱壓力，穩定性也可能受影響，得自己權衡。
H100的性能調優，遠不止這些
除了硬件設置，軟件層面的優化也很重要。比如，在跑大模型時，可以開啟FP8精度模式，這樣既省顯存又提速。如果是推理任務，建議用TensorRT做模型量化，性能能提升好幾倍。
集群部署的話，NVIDIA的Magnum IO架構一定要用上。它能優化多卡之間的數據傳輸，特別是對于GPT這樣的超大模型，效果特別明顯。不過，這種方案對網絡要求高，得提前規劃好。
現在很多客戶都在問H100的價格。告訴大家，目前整機報價在220萬左右，單卡價格得看具體配置。不過吶，這個價格波動挺大的，建議多對比幾家供應商。
如果你的預算有限，其實H800也是個不錯的選擇。它算力比H100低一些，但是是價格便宜了近30萬。不過要注意，H800是專供中國市場的版本，某些功能做了限制。
總的來說，H100確實是目前最強的AI加速器，但是是想要發揮它的全部實力，從硬件到軟件都得精心調教。如果你拿不準怎么設置，可以找我們咨詢，我們有專業的團隊負責這個。