H100与H800算力差多少？企业级显卡采购的省钱秘诀

      最近很多客户都在问，H100和H800的算力到底差多少呀？其实这个问题挺有意思的。H100用的是Hopper架构，H800则是基于Ampere架构的升级版。从实际测试来看，H100的FP32算力能达到60 TFLOPS，而H800大概在45 TFLOPS左右。这么一对比，H100的算力确实强了不少。

      不过呐，算力强不代表一切。H100的整机价格在220万左右，H800则是15万。如果你只是做一般的AI训练，H800其实已经够用了。毕竟，省下来的钱可以多买几块显卡，整体效率反而可能更高。

架构差异带来的性能变化

      H100的Hopper架构在RT Core和Tensor Core上做了很大优化。特别是在AI训练场景下，H100的Tensor Core利用率能达到90%以上。H800虽然也不错，但是是利用率通常在80%左右。如果你做的是大模型训练，H100的优势会更明显。

      显存方面，H100支持HBM3，带宽高达3 TB/s。H800用的是GDDR6X，带宽只有1 TB/s。对于需要处理大量数据的场景，比如自动驾驶或者数字孪生，H100的显存性能确实更胜一筹。

采购决策的关键点

      买显卡不能光看算力啊。电费、散热、机架成本都得考虑进去。H100的TDP是700W，H800是400W。按一度电0.8元算，H100一年的电费就要4900多块，H800只要2800块。三年下来，光电费就能省下6000多。

      另外，H100的散热要求更高，机房的空调费用也得算进去。如果你的预算有限，H800可能是更划算的选择。毕竟，省下来的钱可以用来升级其他硬件，或者多买几块显卡。

实际应用中的表现

      在GPT-3的训练测试中，H100每epoch的时间比H800快了将近30%。不过，如果你的模型没那么大，这个差距可能会缩小到10%以内。所以啊，选显卡还是要看具体需求。

      对于中小企业来说，H800的性价比确实更高。它的性能已经能满足大多数AI训练需求，而且价格只有H100的十分之一。如果你不是特别追求极致性能，H800绝对是个不错的选择。