最近很多客户都在问，H100这张卡怎么调才能发挥最大性能呀？其实吧，这事儿得看具体应用场景。比如说，如果你跑的是大模型训练，那就得重点优化Tensor Core的利用率。
先说显存这块。H100的HBM3显存带宽高达3TB/s，但是是默认设置可能跑不到这个值。建议通过NVIDIA的nvidia-smi工具，把显存频率调到最高档。另外，显存ECC功能也得开着，不然数据错了都不知道。
温度控制也很关键。H100的TDP是700W，散热做不好，分分钟给你降频。建议机箱风道要设计好，前后进风，顶部出风。有条件的话，直接上液冷，效果会更好。
至于NVLink的配置嘛，如果是多卡集群，一定要确保NVLink拓扑结构对称。通常建议用2-3张卡组成一个节点，这样带宽利用率最高。单机多卡的话，尽量选择x16的插槽。
对了，别忘了更新驱动和CUDA版本。H100用的是Hopper架构，最新的CUDA 12.3才能完全释放性能。另外，TensorRT也要装最新的版本，不然AI推理效率会打折扣。
最后提一嘴，H100的功耗墙是可以调的。如果你觉得性能不够，可以适当拉高功率限制。不过要注意啊，这样会增加散热压力，稳定性也可能受影响，得自己权衡。
H100的性能调优，远不止这些
除了硬件设置，软件层面的优化也很重要。比如，在跑大模型时，可以开启FP8精度模式，这样既省显存又提速。如果是推理任务，建议用TensorRT做模型量化，性能能提升好几倍。
集群部署的话，NVIDIA的Magnum IO架构一定要用上。它能优化多卡之间的数据传输，特别是对于GPT这样的超大模型，效果特别明显。不过，这种方案对网络要求高，得提前规划好。
现在很多客户都在问H100的价格。告诉大家，目前整机报价在220万左右，单卡价格得看具体配置。不过呐，这个价格波动挺大的，建议多对比几家供应商。
如果你的预算有限，其实H800也是个不错的选择。它算力比H100低一些，但是是价格便宜了近30万。不过要注意，H800是专供中国市场的版本，某些功能做了限制。
总的来说，H100确实是目前最强的AI加速器，但是是想要发挥它的全部实力，从硬件到软件都得精心调教。如果你拿不准怎么设置，可以找我们咨询，我们有专业的团队负责这个。