【h20显卡和h200显卡】在高性能计算和人工智能领域，NVIDIA 的 H 系列显卡一直备受关注。其中，H20 和 H200 是两款面向专业计算和深度学习任务的高端 GPU。虽然它们都属于 H 系列，但两者在架构、性能、内存以及适用场景上存在明显差异。以下是对这两款显卡的简要总结与对比。
总结
H20 和 H200 都是基于 NVIDIA 的 Hopper 架构设计的高性能显卡，适用于大规模 AI 训练、科学计算和复杂的数据处理任务。H20 更偏向于中等规模的 AI 训练和推理任务，而 H200 则专为超大规模模型训练和高吞吐量计算设计。H200 在内存容量、核心数量和能效方面均优于 H20，适合对算力有极高要求的应用场景。
对比表格
| 项目 | H20 显卡 | H200 显卡 |
| 架构 | NVIDIA Hopper 架构 | NVIDIA Hopper 架构 |
| CUDA 核心数 | 18,432 个 | 28,992 个 |
| Tensor Core 数量 | 2,304 个 | 3,624 个 |
| 显存容量 | 48 GB GDDR6X | 96 GB GDDR6X |
| 显存带宽 | 1.5 TB/s | 3.2 TB/s |
| FP32 算力 | 36.7 TFLOPS | 56.7 TFLOPS |
| FP16 算力 | 73.4 TFLOPS | 113.4 TFLOPS |
| INT8 算力 | 146.8 TFLOPS | 226.8 TFLOPS |
| TDP 功耗 | 300W | 450W |
| 适用场景 | 中等规模 AI 训练、推理、科学计算 | 超大规模 AI 模型训练、高性能计算（HPC） |
| 价格 | 较低 | 较高 |
通过以上对比可以看出，H200 在多个关键指标上表现更优，尤其适合需要处理海量数据和复杂模型的场景。而 H20 则在性价比和适用性方面更具优势，适合对算力有一定需求但预算有限的用户。根据实际应用场景选择合适的显卡，能够有效提升计算效率和整体性能。