8卡H800显卡算力计算，以及每秒算力P数解析

在高性能计算、AI训练等领域，显卡算力是衡量硬件性能的核心指标。其中，8卡H800显卡组合的总算力换算成“P”（PetaFLOPS）是用户常需明确的问题。本文将详细解析H800单卡算力参数、多卡组合计算方法及不同场景下的P数差异，帮助读者准确了解8卡H800的算力水平。

H800单卡算力参数基础

H800作为英伟达Hopper架构旗舰级GPU，其算力因计算精度不同而有显著差异。官方数据显示，H800在FP32（单精度浮点运算）场景下算力为800 TFLOPS（万亿次/秒），FP64（双精度）为400 TFLOPS，而在AI训练中常用的FP
16、BF16精度下，算力提升至3.3 PFLOPS（千万亿次/秒）。需注意，“P”（PetaFLOPS）是算力单位，1 P = 1000 TF，因此不同精度的算力数值需对应不同的P数换算。

8卡H800总算力的计算逻辑

计算8卡H800的总算力P数，需先确定单卡算力的精度。若应用场景为AI大模型训练，通常以BF16精度为标准，单卡H800算力为3.3 PFLOPS，8卡总算力则为8×3.3=26.4 PFLOPS。若用于传统科学计算（如物理模拟），以FP32精度为例，单卡800 TF，8卡总算力为8×800 TF=6400 TF=6.4 PFLOPS（因1 P=1000 TF，6400 TF=6.4 P）。因此，“多少P”的答案需结合具体精度判断。

不同应用场景下的算力P数差异

在加密货币挖矿领域，H800的算力需结合算法特性，但目前主流算法（如Ethash）对算力精度要求较低，而H800的高算力更适用于AI训练。，在AI推理场景中，FP16精度下单卡算力约3.3 P，8卡总算力可达26.4 P；在传统高性能计算中，若采用FP64精度，单卡400 TF，8卡总算力为3200 TF=3.2 P。可见，应用场景不同，“P数”结果差异较大。

8卡H800显卡的算力P数取决于计算精度：AI训练（BF16/FP16）场景下，单卡约3.3 P，8卡总算力26.4 P；传统科学计算（FP32）场景下，单卡0.8 P，8卡总算力6.4 P。用户在实际使用中需根据应用需求的精度标准，准确计算8卡H800的总算力P数。