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H800 是英伟达（NVIDIA）在 2023 年推出的特供型号。它是一款极具戏剧性的产品：它拥有与顶级旗舰 H100 几乎完全一致的“大脑”（计算核心），却被精准地切断了部分“沟通渠道”（互联带宽）。
它是大模型预训练（Pre-training）和大规模推理场景中，除了 H100 之外最强悍的工具。
1. 核心架构：满血 Hopper 算力的传承
H800 最核心的卖点在于：它的单卡计算性能几乎没有“缩水”。
- Transformer Engine (FP8 精度)：与 H100 一样，H800 完整搭载了针对大模型优化的 Transformer 引擎。它支持 FP8 混合精度计算，在训练万亿参数级别的模型时，算力表现极其惊人。
- 算力指标：
- FP8 算力：高达 3,026 TFLOPS（稀疏模式）。
- FP16 算力：高达 1,513 TFLOPS（稀疏模式）。
意义：在单卡微调（Fine-tuning）或中小规模训练任务中，你几乎感受不到 H800 与 H100 之间的性能差距。
2. 核心限制：被腰斩的“社交能力”
为了符合出口管制政策，英伟达对 H800 的 NVLink（卡间互联） 进行了精准打击。
- NVLink 带宽降级：
- H100：双向互联带宽为 900 GB/s。
- H800：双向互联带宽被限制在 400 GB/s。
物理意义：H800 的计算核心处理数据的速度极快，但当 8 张卡或者数千张卡需要通过 NVLink 交换模型梯度信息时，400 GB/s 的带宽会成为瓶颈。这就像一群天才（H800 核心）坐在一起工作，但他们之间的电话线被降级成了窄带。
专家解读：这意味着 H800 在单机（8 卡）环境下的效率依然极高，但在进行万卡级别的超大规模集群预训练时，集群的整体扩展效率（Scaling Efficiency）会比 H100 低 15%-25%。
3. 存储性能：80GB HBM3 高速通路
H800 的存储规格与 H100 基本保持一致，确保了它在推理场景下的统治力。
- 显存容量：80GB。
- 显存带宽：
- SXM 版本：约为 3.35 TB/s（与 H100 相同）。
- PCIe 版本：约为 2 TB/s（采用 HBM2e）。
优势：得益于 Hopper 架构带来的极高带宽，H800 在处理像 Llama 3 这样的大模型推理时，响应速度极快，是目前高性能推理服务器的核心首选。
4. H800 vs A100/A800：代差级的碾压
很多工程师会问，如果都有 400 GB/s 的带宽限制，为什么不选更便宜的 A800？
| 维度 | A800 (Ampere) | H800 (Hopper) |
|---|---|---|
| FP8 支持 | 不支持 | 完全支持 (Transformer Engine) |
| LLM 推理速度 | 1x 基准 | 最高提升 30 倍 |
| LLM 训练速度 | 1x 基准 | 最高提升 9 倍 |
| 显存带宽 | 2 TB/s | 3.35 TB/s (SXM版) |
结论：H800 是专门为 Transformer 架构 优化的。即便互联带宽相同，H800 处理 LLM 的效率依然远超 A100 系列。最近大火的 DeepSeek R1 模型，其初始训练正是主要基于 H800 集群完成的。
5. 专家总结：H800 的最佳实战姿态
H800 是一款“单兵作战极强，大兵团协同稍逊”的战神。
- 大规模微调与小规模预训练：它是目前除了 H100 之外的最佳选择，算力溢出带来的收益远超带宽缩水带来的损耗。
- 高性能推理服务：由于其满血的显存带宽和 FP8 支持，它是目前市面上最强的大模型推理卡。
- 科研计算的取舍：需要注意，H800 极大削减了双精度（FP64）算力（仅为 H100 的约 1/30），如果你是做气象模拟或流体物理计算，请避开 H800，选择 A100/A800。
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本文链接: 【英伟达 H800 GPU：算力满血的“孤胆英雄”】（https://www.iteblog.com/archives/10374.html）
