NVIDIA H100 NVL 参数详解 — 算力、显存、功耗与价格
面向大语言模型推理优化的 PCIe 双卡方案，单卡 94GB 显存。
H100 NVL 核心参数规格表
| 型号 | NVIDIA H100 NVL |
|---|---|
| 类别 | 数据中心 |
| 架构 | Hopper |
| 发布年份 | 2023 |
| 显存 | 94GB HBM3 |
| 显存带宽 | 3900 GB/s |
| FP32 算力 | ~60 TFLOPS |
| FP16/BF16 算力 | ~836 TFLOPS |
| 低精度算力 | FP8 ~1671 |
| 互联方案 | NVLink 600GB/s |
| TDP 功耗 | 400W |
| 市场参考价 | 约23万（约 230000 元，每万元 36 TFLOPS） |
| 综合算力评分 | 88 / 100（全站第 14 名，本站加权计算） |
本页 8 项核心参数中，无约值标记 5 项、约值 3 项。 带 ~ 的为约值或折算值，— 表示厂商未公开；稀疏加速值已在「低精度算力」一栏注明。价格为市场参考区间，不是报价。
H100 NVL 怎么部署、配什么生态
| 供电要求 | 400W，建议 850W 电源 |
|---|---|
| 机箱形态 | 机架式服务器，需配套散热与冗余供电 |
| 软件生态 | CUDA，PyTorch / vLLM / TensorRT 原生支持，生态最成熟 |
| 跑 70B 的方案 | 单卡就能装下 70B 的 4bit 量化权重（约 40GB），不需要多卡切分 |
生态成熟度直接决定「买回来能不能跑起来」，比算力更该先看。国产卡的迁移成本主要花在算子适配与调优上。
H100 NVL 的算力水平与瓶颈在哪
NVIDIA H100 NVL 采用 Hopper 架构，FP32 单精度算力 ~60 TFLOPS， FP16/BF16 半精度算力 ~836 TFLOPS，低精度算力 FP8 ~1671。 按大模型训练与推理的综合权重计算，该卡在本站 115 张算力卡中排第 14 位，算力够训练百亿参数级模型，配上大显存也能承载更大的推理负载。
显存 94GB HBM3，带宽 3900 GB/s。在「20 万元以上」档的 14 款卡里，它的每万元 FP16 算力排第 13（36 TFLOPS/万元）。与排名相邻的 NVIDIA H200 NVL 相比，它的显存少 47GB、显存带宽低 19%。
互联是 NVLink 600GB/s，高速互联意味着多卡扩展时通信不会成为瓶颈，适合组建训练集群。按 94GB 显存算，单卡可跑 70B 的 4bit 量化模型，或 30B 级模型的全精度推理。
H100 NVL 能跑多大的模型
按「权重 + 20% 运行时开销 ≤ 90% 显存」估算，✓ 表示单卡可运行，— 表示需要多卡或降精度。
| 模型规模 | FP16/BF16（2 字节） | FP8/INT8（1 字节） | 4bit 量化（0.5 字节） |
|---|---|---|---|
| 7B | ✓ | ✓ | ✓ |
| 14B | ✓ | ✓ | ✓ |
| 32B | ✓ | ✓ | ✓ |
| 70B | — | ✓ | ✓ |
| 110B | — | — | ✓ |
估算不含长上下文场景的 KV Cache 膨胀，也不含张量并行带来的额外显存占用；实际部署请以实测为准。
与 H100 NVL 同级的显卡对比
对比对象是总榜中与它排名相邻的显卡，点击型号可查看各自的完整参数。
| 型号 | 显存 | FP16/BF16 | FP8/INT8 | TDP | 参考价 | 评分 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 NVLHopper | 94 GB | ~836 | FP8 ~1671 | 400W | 约23万 | 88 |
| NVIDIA H200 NVLHopper | 141 GB | ~836 | FP8 ~1671 | 600W | 约22-26万 | 88 |
| AMD Instinct MI325XCDNA3 | 256 GB | 1307 | FP8 2615 | 1000W | 约20万 | 89 |
| AMD Instinct MI300XCDNA3 | 192 GB | 1307 | FP8 2615 | 750W | 约15万 | 88 |
H100 NVL 常见问题
H100 NVL 多少钱一张？
NVIDIA H100 NVL 的市场参考价为 约23万（2026 年 11 月行情）。数据中心卡与国产加速卡的价格随供需和政策波动明显，采购前建议向厂商或代理商询实价，表内价格只作横向比较用。
H100 NVL 的算力是多少？
NVIDIA H100 NVL 的 FP32 算力为 ~60 TFLOPS，FP16/BF16 算力为 ~836 TFLOPS，低精度算力 FP8 ~1671。在本站 115 张算力卡中综合排名第 14 位。
H100 NVL 能跑多大的大模型？
NVIDIA H100 NVL 配备 94GB HBM3 显存，单卡可跑 70B 的 4bit 量化模型，或 30B 级模型的全精度推理。按 FP16 每 10 亿参数约 2GB 估算，实际可用规模还要留出 KV Cache 与框架开销。
H100 NVL 的功耗和部署要求？
NVIDIA H100 NVL 的 TDP 为 400W。需要在机架服务器中部署，注意散热与供电冗余。
H100 NVL 的性价比怎么样？
按参考价中位数 230000 元计算，NVIDIA H100 NVL 每万元可买到约 36 TFLOPS 的 FP16 算力。这个指标只反映算力单价，不包含显存容量、带宽与软件生态的差异，跨类别比较时需谨慎。
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