英伟达H100与H200，数据中心AI计算的双擎升级

旗舰计算卡的技术架构演进

英伟达H100基于突破性的Hopper架构，采用台积电4N工艺和18432个CUDA核心，首次支持 PCIe 5.0和NVLink 4.0互连技术。而H200在继承架构优势基础上，革命性搭载141GB HBM3e显存，带宽飙升至4.8TB/s，实现显存容量与带宽的双重突破。两者的Tensor Core均支持FP8精度计算，但H200通过显存子系统的重大升级，使大模型训练效率提升达60%以上。

关键性能参数全方位对比

H100凭借395 TFLOPS的FP64计算能力和1979 TFLOPS的FP16性能，已经刷新AI训练基准。H200通过显存优化在Llama2 70B等千亿参数大模型场景中，推理速度提升90%，特别在FP8精度下提供296 TFLOPS的矩阵运算能力，完美适配Transformer引擎需求。

两者TDP均维持在700W，但H200改进了显存供电模块，单位算力功耗降低18%。散热系统升级为双相浸没式液冷方案，核心温度控制在68℃以内，较H100的风冷方案噪音降低40dB，更适合高密度数据中心部署。

应用场景适配方案

H100在中小规模模型训练（50B参数以下）仍具成本优势，其4TB/s的HBM3显存在常规训练任务中表现均衡。而H200凭借141GB超大显存，可单卡运行Llama
3、GPT-4等超大规模模型，在万亿参数模型的推理场景中时延缩短至毫秒级，特别适合实时AI应用。

在分子动力学模拟等HPC领域，H200的显存带宽优势使VASP计算性能提升55%。二者均支持SHARP网络计算加速，但H200通过第四代NVLink实现900GB/s的GPU间带宽，比H100提升50%，大幅加速多卡并行效率。