最近不少客户都在问英伟达H100的算力到底怎么样。说实话，这芯片确实挺猛的。H100采用Hopper架构，对比上一代A100，算力直接翻倍，特别是FP64双精度运算能力，直接干到了60 TFLOPS。你要是做大模型训练，这性能绝对够用。
H100还有个亮点，就是NVLink带宽提升到了900GB/s。以前用A100做多卡互联，带宽只有600GB/s，现在直接提升了50%。这意味着什么呀？就是你做千卡集群训练的时候，数据传输效率更高，训练速度更快。拿GPT-3来说，H100的每epoch时间比A100能缩短将近40%。
实际应用中的性能表现
在实际应用场景中，H100的性能优势就更加明显了。比如在AI训练任务中，H100的Tensor Core利用率能达到90%以上，这意味着它能更高效地处理大规模矩阵运算。而在游戏场景中，H100的光线追踪性能也让人印象深刻，3DMark Time Spy Extreme的测试数据显示，它的帧数比A100高出近30%。
能效比与成本核算
别看H100性能强，它的能效比也很高。实际TDP=标称值×(1+超频幅度)²/散热系数，这个公式算下来，H100在超频情况下的功耗控制得相当不错。从成本核算的角度来看，H100整机价格大约220万人民币，但是是考虑到它在大规模集群部署中的效率提升，长期使用下来，成本其实更划算。
说到大规模集群部署，NVIDIA Magnum IO架构下的多卡管理策略也很值得关注。这套系统可以显著提升多卡协同工作的效率，尤其是在处理大数据量时，能够大幅减少数据传输的瓶颈。这对于需要高性能计算的企业来说，确实是一个巨大的优势。
总的来说，
英伟达H100的算力确实厉害，特别是在大模型训练和AI推理任务中，它的表现可以说是碾压级的存在。如果你是企业级用户，追求高效能、低延迟的计算体验，H100绝对是不二之选。