NVIDIA H20 参数详解 — 算力、显存、功耗与价格
出口管制下的中国特供卡，算力大幅缩减但保留大显存与高带宽，适合推理。
H20 核心参数规格表
| 型号 | NVIDIA H20 |
|---|---|
| 类别 | 数据中心 |
| 架构 | Hopper |
| 发布年份 | 2024 |
| 显存 | 96GB HBM3 |
| 显存带宽 | 4000 GB/s |
| FP32 算力 | 44 TFLOPS |
| FP16/BF16 算力 | 148 TFLOPS |
| 低精度算力 | FP8 296 |
| 互联方案 | NVLink4 900GB/s |
| TDP 功耗 | 400W |
| 市场参考价 | 约9万（约 90000 元，每万元 16 TFLOPS） |
| 综合算力评分 | 70 / 100（全站第 39 名，本站加权计算） |
本页 8 项核心参数中，无约值标记 8 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。
H20 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。
H20 的算力水平与瓶颈在哪
NVIDIA H20 采用 Hopper 架构，FP32 单精度算力 44 TFLOPS， FP16/BF16 半精度算力 148 TFLOPS，低精度算力 FP8 296。 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 39 位，适合大模型微调（LoRA/QLoRA）与中等规模推理服务；显存容量远高于同算力档位，价值在于装得下大模型，而不是算得快。
显存 96GB HBM3，带宽 4000 GB/s。在「5 – 20 万元」档的 18 款卡里，它的每万元 FP16 算力排第 18（16 TFLOPS/万元）。与排名相邻的 AMD Instinct MI250 相比，它的 FP16 算力低出 59%、显存少 32GB、显存带宽高 25%、参考价高 29%。
互联是 NVLink4 900GB/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 96GB 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。
H20 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 H20 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 H20Hopper | 96 GB | 148 | FP8 296 | 400W | 约9万 | 70 |
| AMD Instinct MI250CDNA2 | 128 GB | 362 | INT8 362 | 560W | 约7万 | 69 |
| NVIDIA GeForce RTX 4090Ada Lovelace | 24 GB | 165 | INT8 330 | 450W | 约1.5-2万 | 70 |
| Intel Gaudi 2Gaudi | 96 GB | ~432 | FP8 ~865 | 600W | 约6万 | 68 |
H20 常见问题
H20 多少钱一张？
NVIDIA H20 的市场参考价为 约9万（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。
H20 的算力是多少？
NVIDIA H20 的 FP32 算力为 44 TFLOPS，FP16/BF16 算力为 148 TFLOPS，低精度算力 FP8 296。在本站 115 张算力卡中综合排名第 39 位。
H20 能跑多大的大模型？
NVIDIA H20 配备 96GB 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。
H20 的功耗和部署要求？
NVIDIA H20 的 TDP 为 400W。需要在机架服务器中部署，注意散热与供电冗余。
H20 的性价比怎么样？
按参考价中位数 90000 元计算，NVIDIA H20 每万元可买到约 16 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。
相关显卡与延伸阅读
算力概念与选型方法：
