跳到主要内容

NVIDIA H100 (Hopper)

产品概述​

NVIDIA H100 是基于 Hopper 架构 GH100 芯片的旗舰级数据中心 GPU，2022 年发布，是当前（2025 年）大语言模型训练和推理的事实标准。它引入了 Transformer Engine（FP8 精度动态加速）和 DPX 指令集（动态规划算法加速）。

核心规格​

| 项目 | 参数 |

发布2022 年 3 月 GTC 大会
架构Hopper GH100
制程TSMC 4N（定制 5nm）
晶体管数800 亿
显存80 GB HBM3
显存带宽3.35 TB/s（3,352 GB/s）
CUDA Core16,896
Tensor Core528 个（第四代）
FP3267 TFLOPS
FP6434 TFLOPS（双精度 HPC 重要）
TF32 Tensor Core989 TFLOPS（稀疏）
FP16/BF16 Tensor Core1,979 TFLOPS（稀疏）
FP8 Tensor Core3,958 TFLOPS（稀疏）
INT8 Tensor Core3,958 TOPS（稀疏）
TDP700 W
互联NVLink 4.0（900 GB/s），PCIe 5.0
MIG最多 7 个实例
形式SXM5 / PCIe 5.0

厂商信息​

项目内容
制造商NVIDIA Corporation
官网https://www.nvidia.com
产品页https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/

| 停产 | 大部分渠道已被 H200 / Blackwell 替代 |

软件与驱动​

资源链接
数据中心驱动https://www.nvidia.com/Download/index.aspx
CUDA Toolkithttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
TensorRThttps://developer.nvidia.com/tensorrt
NVIDIA AI Enterprisehttps://www.nvidia.com/en-us/data-center/products/ai-enterprise/
NCCL（多卡通信）https://developer.nvidia.com/nccl

关键特性​

  • Transformer Engine：自动在 FP8 与 FP16 之间切换，加速 Transformer 训练
  • 第四代 Tensor Core：支持 FP8（E4M3、E5M2）
  • DPX 指令：硬件加速动态规划算法
  • MIG：单卡虚拟化为最多 7 个独立 GPU
  • NVLink 4.0 + NVSwitch 3.0：服务器内 900 GB/s 互联

适用场景​

  • LLM 训练与微调
  • 推荐系统与多模态 AI
  • HPC 科学计算
  • 大规模分布式训练集群

相关产品对比​