【h20显卡和h200显卡】在当前的高性能计算和人工智能领域，NVIDIA 的 H 系列显卡因其强大的算力和优化的架构而备受关注。其中，H20 和 H200 是两款面向不同应用场景的高端 GPU，它们在性能、功耗、内存配置等方面各有特点。以下是对这两款显卡的总结与对比。
一、核心信息总结
H20 和 H200 都属于 NVIDIA 的 H 系列产品，主要面向数据中心、AI 训练和推理任务。H20 更偏向于推理场景，具备较高的能效比；而 H200 则更专注于大规模 AI 训练，拥有更大的显存和更强的浮点运算能力。两者在架构上均基于 Hopper 架构，但具体参数和适用场景有所不同。
二、H20 与 H200 显卡对比表
| 项目 | H20 显卡 | H200 显卡 |
| 架构 | NVIDIA Hopper 架构 | NVIDIA Hopper 架构 |
| CUDA 核心数 | 约 18,432 个 CUDA 核心 | 约 56,320 个 CUDA 核心 |
| Tensor Core 数量 | 约 1,152 个 Tensor Core | 约 3,520 个 Tensor Core |
| 显存容量 | 48 GB GDDR6X | 128 GB HBM3 |
| 显存带宽 | 960 GB/s | 4.8 TB/s |
| FP32 算力 | 37.5 TFLOPS | 114.5 TFLOPS |
| FP16 算力 | 75 TFLOPS | 229 TFLOPS |
| INT8 算力 | 150 TFLOPS | 458 TFLOPS |
| 功耗（TDP） | 约 300W | 约 700W |
| 适用场景 | AI 推理、边缘计算、轻量级训练 | 大规模 AI 训练、超大规模模型部署 |
| 目标用户 | 中小型 AI 应用、云服务提供商 | 超大规模 AI 实验室、企业级数据中心 |
三、总结
H20 和 H200 显卡虽然都基于 Hopper 架构，但在实际应用中有着明显的差异。H20 更适合需要高能效比的推理任务，而 H200 则是为处理超大模型和复杂训练任务而设计。选择哪一款取决于具体的使用需求和预算。对于追求极致算力和大内存的用户来说，H200 是更优的选择；而对于注重性价比和稳定性的用户，H20 则更具吸引力。
