最近很多客户都在问，H800和H100到底差在哪呀？其实呐，这两款卡虽然都属于英伟达的高端显卡，但是是在算力表现上还真有点区别。先说H100吧，它的算力可以达到1979 TFLOPS，而H800稍微低一些，大概在1600 TFLOPS左右。如果单纯看数字，H100确实强了不少。
架构差异：Hopper VS Ada
H100用的是最新的Hopper架构，而H800是Ada架构。Hopper架构的RT Core布局更先进，显存用的是HBM3，总线宽度1024bit，纠错机制也更完善。相比之下，H800的显存还是HBM2e，总线宽度只有512bit。这些硬件上的差异直接影响了它们在AI训练和高性能计算中的表现。
从能效比来看，H100的TDP功耗标称是700W，但是是实际使用时可能会更高一些，尤其是在超频的状态下。H800的TDP功耗则是660W，相对来说更省电一点。不过呐，在大型模型训练场景下，H100的效率优势就体现出来了。
实际应用场景对比
在大模型训练上，H100的优势更明显。比如GPT-3这种规模的模型，H100每轮训练的时间比H800要快15%左右。如果你的应用场景是AI训练或者自动驾驶，H100确实是个更好的选择啊。不过H800的价格相对便宜一些，更适合预算有限的客户。
从成本角度考虑，H100的整机价格是220万左右，H800大概是180万。如果按照三年期的TCO来算，H100的电费和散热成本虽然高一些，但是是它的算力优势足以弥补这点差距。特别是对于需要长期运行的AI训练场景来说，选择H100更划算。
采购建议
到底是选H100还是H800呢？这得看你的具体需求了。如果你的应用场景对算力要求很高，比如大模型训练或者高性能计算，那么H100肯定是首选。如果预算有限，或者对算力要求没那么高，H800也能满足大部分需求。
从换代周期来看，英伟达的产品线更新很快，按照摩尔定律，最佳更换节点大概是2.3年。如果你的设备已经用了两年以上，现在入手H100或者H800都是不错的选择。毕竟这两款卡在未来几年内都不会过时。