NVIDIA H100 Tensor Core GPU服务器，算力性能解析

H100服务器的核心算力：从理论峰值到实际应用的“P”值范围

NVIDIA H100基于Hopper架构，采用台积电4nm工艺，集成了800亿个晶体管，核心代号为GA100的升级版。其强大算力源于新一代Tensor Core和SM单元的优化，以及对多精度计算的全面支持。在讨论“P”数时，需明确“P”通常指PFlops（1 PFlops = 10¹⁵次/秒运算），而一台H100服务器的“P”值会因计算精度、配置（单GPU/多GPU）等因素有所差异。

以单GPU配置的H100服务器为例，其理论峰值算力在不同精度下表现为：FP64（双精度浮点运算）为5.3 PFlops，FP32（单精度）为21.3 PFlops，TF32（Tensor Float 32）为106.5 PFlops，BF16（混合精度）为213 PFlops，而最新的FP8精度下可达426 PFlops。若为多GPU配置（如8卡、16卡H100服务器），算力将按卡数叠加，8卡H100的FP8理论算力可达426 PFlops × 8 = 3.408 EFlops（EFlops为百亿亿次/秒）。

“P”的语境差异：理论峰值与实际性能的区别

需注意的是，“P”数的含义需结合具体场景。在理论峰值算力中，H100单GPU的FP8精度算力为426 PFlops，这是其最高性能状态；但在实际应用中，由于任务调度、内存带宽、软件优化等因素，实际算力可能低于理论峰值。，在AI训练任务中，常用的混合精度（FP16/FP8）算力会接近理论峰值的80%-90%，而科学模拟等场景的双精度（FP64）算力则会受限于算法优化，可能仅为理论值的50%-70%。

“P”作为单位，在不同行业可能有不同表述习惯。部分领域会用“PFLOPS”或“P”直接指代，而在超算领域，“P”常与“E”（10¹⁸次/秒）、“Z”（10²¹次/秒）等单位配合描述，需根据上下文判断具体量级。对于普通用户，若询问“一台H100服务器多少P”，默认情况下可理解为单GPU的最高理论算力（FP8精度），即约426 PFlops，而多GPU配置则需明确卡数。