NVIDIA H100 PCIe VS NVIDIA GH200 Grace Hopper
在 **H100 PCIe** 和 **GH200** 之间做出 choice，主要取决于您的具体 AI 工作负载需求。**GH200** 在显存容量和原始计算能力方面均处于领先地位，是高端大语言模型 (LLM) 训练的更强选择。目前，您可以在 4 家云服务商处租用这些 GPU，价格分别从 **$0.00/小时** 和 **$1.49/小时** 起。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | H100 PCIe | GH200 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Hopper | Hopper + Grace | - |
| 制程节点 | 4nm | 4nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | Dual-slot PCIe | Superchip | - |
| 内存 & 内存带宽 | |||
| 显存容量 | 80GB | 96GB | -17% |
| 显存类型 | HBM3 | HBM3 | - |
| 内存带宽 | 2.0 TB/s | 4.0 TB/s | -50% |
| 总线宽度 | 5120-bit | 6144-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 14,592 | 16,896 | -14% |
| Tensor 核心 | 456 | 528 | -14% |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 51 TFLOPS | 67 TFLOPS | -24% |
| FP16 (半精度) | 1,513 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | -24% |
| TF32 (张量浮点) | N/A | 989 TFLOPS | |
| FP64 (双精度) | N/A | 34 TFLOPS | |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 350W | 900W | -61% |
| PCIe 接口 | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| 多卡互联 | 无 | NVLink-C2C (900 GB/s) | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA GH200 Grace Hopper
更大的显存容量和内存带宽对于训练大型语言模型至关重要。GH200 提供 96GB，而 H100 PCIe 提供 80GB。
AI 推理
NVIDIA H100 PCIe
对于推理工作负载，每瓦性能最为重要。需要考虑 FP16/INT8 吞吐量与功耗之间的平衡。
预算友好之选
NVIDIA GH200 Grace Hopper
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技术深挖：H100 PCIe vs GH200
这是 NVIDIA 生态系统内的代际对比，将 Hopper 与 Hopper + Grace 进行博弈。**GH200** 拥有显著的 **16GB 显存优势**，这对于训练海量数据集或超大语言模型至关重要。
NVIDIA H100 PCIe 最适合：
- AI 推理
- Enterprise AI
- Highest-end training
NVIDIA GH200 Grace Hopper 最适合：
- CPU+GPU 统一计算
- 大显存 AI 工作负载
- 标准 GPU 部署
常见问题
AI 训练选哪个更好：H100 PCIe 还是 GH200？
对于 AI 训练，关键因素是显存大小、内存带宽和张量核心性能。H100 PCIe 提供 80GB HBM3 内存，带宽为 2.0 TB/s；GH200 提供 96GB HBM3 内存，带宽为 4.0 TB/s。对于更大的模型，GH200 更高的显存容量使其更具优势。
H100 PCIe 和 GH200 在云端的价格差异是多少？
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我可以用 GH200 代替 H100 PCIe 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 96GB 显存内运行，且不需要 H100 PCIe 的额外吞吐量，那么 GH200 是一个经济实惠的选择。但是，对于需要最大内存容量或多 GPU 扩展的工作负载，H100 PCIe 的架构可能是必不可少的。
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