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NVIDIA H100 SXM vs NVIDIA H800 (2023):规格对比与选型指南

在 AI 基础设施选型中,NVIDIA H100 SXMNVIDIA H800 (2023) 是经常被放在一起比较的两款加速器。本文从架构、算力、显存、功耗到发布节奏做逐项对照,帮助你快速判断哪一款更契合训练或推理工作负载。

规格对比表

厂商NVIDIA H100 SXMNVIDIA H800 (2023)
厂商NVIDIANVIDIA
架构Hopper GH100Hopper GH100(出口合规削减版)
制程TSMC 4N(定制 5nm)TSMC 4N (4nm)
发布时间2022 年 3 月 GTC 大会2023 年初
FP8 算力3,958 TFLOPS(稀疏)3,958 TFLOPS(稀疏)
FP16 算力1,979 TFLOPS(稀疏)
FP32 算力67 TFLOPS67 TFLOPS
INT8 算力3,958 TOPS(稀疏)
显存类型
显存容量80 GB HBM3
显存带宽3.35 TB/s(3,352 GB/s)3.35 TB/s
TDP 功耗700 W350W(SXM5)

关键差异

  • 功耗:NVIDIA H800 (2023) 的 TDP 为 350W(SXM5),低于 NVIDIA H100 SXM 的 700 W,对数据中心 PUE 与散热更友好。

选型建议

  • 追求极致单卡算力与成熟工具链时优先考虑 NVIDIA H100 SXM;若预算、功耗墙或本地化支持是硬约束,NVIDIA H800 (2023) 往往更贴合。建议用本站的 AI 算力卡对比工具 把多款芯片并排验证后再决策。

常见问题(FAQ)

NVIDIA H100 SXM 和 NVIDIA H800 (2023) 的主要区别是什么?

核心差异在架构与算力密度:NVIDIA H100 SXM 采用 Hopper GH100 架构,FP8 算力约 3,958 TFLOPS(稀疏),显存 80 GB HBM3;NVIDIA H800 (2023) 采用 Hopper GH100(出口合规削减版) 架构,FP8 算力约 3,958 TFLOPS(稀疏),显存 —。完整参数见上方对比表。

NVIDIA H100 SXM 的功耗(TDP)是多少?

NVIDIA H100 SXM 的 TDP 为 700 W,实际整机功耗还需计入服务器主板、风扇与 PUE。

哪个更适合大模型训练 / 推理?

训练看重显存容量、带宽与多卡互联;推理看重单卡吞吐与功耗比。结合上方「关键差异」与「选型建议」按你的 batch size、模型参数量与 SLA 取舍。

NVIDIA H100 SXM 与 NVIDIA H800 (2023) 的显存容量差多少?

NVIDIA H100 SXM 为 80 GB HBM3,NVIDIA H800 (2023) 为 —,差距会直接影响可加载的模型规模与上下文长度。

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