H800与A100算力对比，两大AI计算巨头的巅峰对决

H800算力架构突破

H800采用革命性的Hopper架构，集成18432个CUDA核心，通过第四代Tensor Core技术实现AI运算的革命性加速。其FP8算力达到惊人的1979 TFLOPS，相比前代实现3倍性能跃升。创新的Transformer引擎专为大型语言模型优化，动态序列处理能力在GPT-4等千亿参数模型训练中展现显著优势。HBM3显存提供3TB/s的超高带宽，配合 PCIe 5.0接口彻底消除数据瓶颈，使大规模分布式训练效率提升40%以上。

A100算力的经典传承

基于Ampere架构的A100至今仍是数据中心主流配置，其6912个CUDA核心配合第三代Tensor Core提供稳定的312 TFLOPS FP16算力。独有的MIG技术可将单卡虚拟化为7个独立实例，大幅提升资源利用率。40GB HBM2显存在多数AI推理场景中仍游刃有余，300GB/s的NVLink互连带宽保持多卡协同优势。尤其在传统HPC领域，A100的FP64双精度9.7 TFLOPS算力持续满足科学计算需求，稳定性和成熟生态成为关键业务的首选。

算力实战对比分析

从实际测试数据看，H800在LLaMA-2 70B模型训练中展现压倒性优势：单卡训练速度提升3.2倍，功耗效率比提高2.8倍。但在ResNet-50推理场景下，A100凭借架构优化实现19%的每瓦性能领先。多卡扩展能力较量中，H800的NVLink 4.0提供900GB/s集群带宽，使千卡集群通信开销降至3.2%，显著优于A100集群的7.8%延迟占比。性价比维度显示，A100在中小规模部署中仍保持15%的成本优势，而超大规模训练场景下H800的总拥有成本可降低27%。