NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA H100 PCIe
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📊 详细规格对比
| 规格参数 | H100 SXM | H100 PCIe | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Hopper | Hopper | - |
| 制程节点 | 4nm | 4nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | SXM5 | Dual-slot PCIe | - |
| 内存 & 内存带宽 | |||
| 显存容量 | 80GB | 80GB | |
| 显存类型 | HBM3 | HBM3 | - |
| 内存带宽 | 3.35 TB/s | 2.0 TB/s | +68% |
| 总线宽度 | 5120-bit | 5120-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 16,896 | 14,592 | +16% |
| Tensor 核心 | 528 | 456 | +16% |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 67 TFLOPS | 51 TFLOPS | +31% |
| FP16 (半精度) | 1,979 TFLOPS | 1,513 TFLOPS | +31% |
| TF32 (张量浮点) | 989 TFLOPS | N/A | |
| FP64 (双精度) | 34 TFLOPS | N/A | |
| INT8 (整形精度) | 3,958 TOPS | N/A | |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 700W | 350W | +100% |
| PCIe 接口 | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| 多卡互联 | NVLink 4.0 (900 GB/s) | 无 | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA H100 SXM
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。H100 PCIe 提供 80GB，而 H100 SXM 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 H100 SXM
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自动对比分析
技术深挖：H100 SXM vs H100 PCIe
这两款 GPU 都采用了 NVIDIA Hopper 架构。主要区别在于计算核心数量。
NVIDIA H100 SXM 最适合：
- 大语言模型训练
- 基础模型预训练
- 小规模推理
NVIDIA H100 PCIe 最适合：
- AI 推理
- Enterprise AI
- Highest-end training
常见问题
AI 训练选哪个更好：H100 SXM 还是 H100 PCIe？
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 SXM 提供 80GB HBM3 内存，带宽为 3.35 TB/s；H100 PCIe 提供 80GB HBM3 内存，带宽为 2.0 TB/s。两款 GPU 显存容量相近，因此性能特征成为决定因素。
H100 SXM 和 H100 PCIe 在云端的价格差异是多少？
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我可以用 H100 PCIe 代替 H100 SXM 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 80GB 显存内运行，且不需要 H100 SXM 的额外吞吐量，那么 H100 PCIe 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 SXM 的NVLink 支持（NVLink 4.0 (900 GB/s)）可能是必不可少的。
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