NVIDIA H100 Tensor Core GPU 是英伟达于 2022 年上半年推出的高性能显卡，自发布以来，广泛应用于AI模型训练、科学计算等领域。

从技术层面看，H100集成了800亿个晶体管，采用先进的TSMC 4N定制工艺，并首次引入了为 Transformer模型量身打造的Transformer Engine和支持FP8精度的第四代Tensor Core。

这些创新使其在AI训练速度上比前代A100提升高达9倍，在AI推理方面更是实现了 30倍的惊人飞跃。本文将全面解析NVIDIA H100显卡的技术创新要点，为AI应用开发者及行业从业者提供参考。

Hopper架构：为万亿参数AI模型而生

NVIDIA H100的强大性能源于其全新的Hopper架构。

Hopper架构的设计理念是围绕“为大规模AI和HPC提供数量级的性能飞跃”这一核心目标，通过对计算单元、内存体系、互连技术和制程工艺的全方位革新，实现GPU计算能力的代际跨越。其主要革新点如下：

一群“数学天才”： 第四代 Tensor Core

第四代Tensor Core是H100计算能力的核心。相比A100，它在每个SM中的数量虽然不变，但其峰值计算能力实现了翻倍。

更重要的是，它引入了对FP8数据格式的原生支持。FP8相比FP16/BF16，可以将内存占用减半，计算吞吐量翻倍。

这就像一位数学家，不仅能用复杂的公式解题，还能用更简洁的符号，更快地得到答案。这对于动辄占用数十GB内存的大型语言模型至关重要。

一个“自动变速箱”： Transformer 引擎

Transformer Engine是Hopper架构的“点睛之笔”。

它是一种软硬件协同的技术，能够智能地分析Transformer模型中每一层的计算特点，并动态地在FP8和16位精度之间进行切换和转换。

例如，在矩阵乘法（GEMM）这类对精度不敏感的计算中，它会采用FP8以获得极致速度；而在需要保留更多信息的累加计算中，则切换回16位精度。整个过程对开发者完全透明，无需修改代码即可获得巨大的性能提升。

正是得益于 Transformer Engine，H100在训练大型语言模型时，结合NVLink Switch System，相比A100能够实现高达9倍的性能飞跃

一条“数据大动脉”：HBM3 内存

为喂饱强大的计算核心，H100在业界首次搭载了HBM3内存系统。

H100 SXM5版本的内存带宽高达3.35TB/s，相比A100的1.55TB/s （HBM2e）提升了超过一倍。如此高的带宽，确保了GPU在处理超大规模模型和数据集时，数据能够被迅速加载到计算单元，最大程度地减少了“等待数据”的时间。

并且，H100配备了高达80GB的HBM3内存和50MB的L2缓存（A100为 40MB）。更大的缓存可以直接命中更多的数据，减少了对主内存的访问次数，进一 步降低延迟，提升整体性能。

一套“神经网络”：第四代 NVLink

在数据中心中，单一GPU的性能固然重要，但构建大规模计算集群的能力更为关键。

H100在这方面也进行了全面升级。第四代NVLink可以提供高达900GB/s的GPU间双向通信带宽，是A100的1.5倍，更是 PCIe 5.0的7倍。

配合第三代NVSwitch，H100可以构建多达256个GPU互连的超级计算节点，节点内所有GPU之间都能以900GB/s的速度进行全对全通信，这对于需要频繁进行梯度同步的分布式训练至关重要。

H100也是首款支持PCIe 5.0的GPU，提供128GB/s的双向带宽，相比PCIe 4.0实现翻倍。这使得H100与CPU以及其他外设（如高速网卡）之间的数据交换速度更快，进一步提升了整个服务器系统的I/O性能。

制程工艺与架构演进对比

H100的强大性能也得益于其采用了与台积电（TSMC）合作开发的4N定制工艺。

这一先进工艺使得NVIDIA可以在仅814mm²的芯片面积上，集成高达800亿个晶体管，相比A100 的542亿个晶体管增加了近50%，具体参数对比如下：

如果说训练决定了AI模型的能力上限，那么推理性能则直接关系到AI应用的部署成本和用户体验。H100在推理方面的提升甚至比训练更为惊人，相比A100实现了高达30倍的性能飞跃。

更令人期待的是，NVIDIA已经发布了H100的继任者——基于Blackwell架构的B100/ B200/GB200系列产品。据NVIDIA消息，Blackwell架构将带来又一次性能的巨大飞跃，包括采用更先进的制程工艺、第二Transformer Engine、第五代NVLink以及更高的内存带宽和容量。

Blackwell将在LLM推理等关键任务上，相比H100提供数倍的性能提升，并将能效比提升至新的高度。

结语

在AI军备竞赛的当下，高性能显卡成了兵家必争之地。但是，搭建算力集群造价不菲，对于正在成长中的企业而言，是一笔不小的资金压力。

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