国产天垓 300 完成性能突破 实测多项指标反超 NVIDIA H200

天数智芯自研的天垓 300 国产 GPU 迎来重大技术突破，在大模型推理、MoE 模型运算、长上下文处理等场景实测中，多项核心性能指标实现反超 NVIDIA H200，标志着国产云端通用 GPU 正式迈入第一梯队，在 AI 算力领域迈出坚实的一大步。这款芯片依托自研 SIMT 架构，针对 Transformer 模型里的 Attention 计算做了深度软硬件优化，在同等功耗条件下，长文本推理效率更高、延迟更低，同时整柜部署的综合使用成本相比 H200 方案更低，既可以满足大模型训练需求，也能承接海量并发推理业务，整体综合算力表现达到国际一线水平，给国内算力基础设施建设提供了可靠的国产硬件选择。

一、天垓 300 与 NVIDIA H200 核心实测数据清单

1. 大模型场景性能对比 表格 62
2. 硬件基础参数

• 天垓 300：自研 SIMT 架构，FP16 算力超 1000TFLOPS，INT8 算力 2000TOPS 以上，板级功耗 250W，搭载 HBM2 高速显存。
• NVIDIA H200：Hopper 架构，依靠高显存优势，常规算力表现稳定，但在长上下文与 MoE 模型优化上没有专项设计。

二、天垓 300 能够实现性能反超的核心原因

1. 芯片架构针对性优化

天垓 300 没有照搬海外架构，专门针对当下主流大模型做定制优化，拆分矩阵与向量计算任务，减少数据反复读写带来的资源浪费，大幅提升 Attention 模块的运行效率，刚好命中 H200 没有优化到位的技术短板。

2. 软硬件一体化协同设计

芯片硬件搭配配套调度软件，在 MoE 模型运行时优化专家路由调度逻辑，减少多卡之间的数据等待时间，让硬件算力可以充分释放，避免算力空耗，最终在复杂模型场景跑出更高利用率。

3. 多卡互联能力持续升级

天垓 300 具备高带宽片间互联通道，多卡组网时数据传输损耗更小，集群整体算力衰减更少，在整机柜大规模部署场景下，集群综合表现优于 H200 组网方案。

4. 功耗与算力配比更均衡

在 250W 功耗上限内，天垓 300 把算力资源集中投入到 AI 推理核心计算单元，单位功耗产出的有效算力更高，能效比表现更出色。

三、天垓 300 性能测试落地实施步骤

步骤 1：搭建对等测试环境

搭建完全一致的服务器硬件、操作系统、深度学习框架，统一使用 PyTorch、TensorFlow 主流框架，保证天垓 300 与 NVIDIA H200 的测试条件完全对等，排除环境差异带来的数据偏差。

步骤 2：选定标准测试模型

选用 64K 长上下文大模型、MoE 混合专家模型、多并发推理任务三类主流业务模型，覆盖当下算力中心最常用的业务场景，确保测试结果贴合真实商用环境。

步骤 3：逐项采集性能数据

分别记录单卡算力、模型吞吐速度、首 token 延迟、多卡通信耗时、算力利用率等多项数据，完整记录每一项测试结果，形成标准化实测报告。

步骤 4：优化芯片调度固件

针对测试中发现的调度瓶颈持续迭代固件，优化任务分配策略，进一步拉高算力利用率，缩小空载损耗，持续提升复杂场景下的运行表现。

步骤 5：开展整机柜集群验证

从单卡测试升级到整柜 144 卡超节点集群测试，验证大规模组网下的稳定性与集群算力，最终完成全场景性能对标验证。

四、整体总结

天垓 300 凭借自研架构加上大模型专项优化，在长上下文推理、MoE 模型运算等核心场景完成对 NVIDIA H200 的性能反超，成为国产 GPU 追赶国际顶尖水平的重要里程碑。从单卡算力优化到整机柜集群方案，天垓 300 兼顾了训练与推理两大业务，同时拥有更优的综合使用成本，能够很好地适配国内智算中心、大模型企业的算力采购需求。随着后续生态持续完善，这款国产 GPU 还会在更多业务场景持续释放算力潜力，不断缩小与国际高端芯片的差距。

【相关 FAQ】

问题 1：国产天垓 300 实测能否在部分场景反超 NVIDIA H200？

回答 1：国产天垓 300 实测可以在长上下文 Attention 计算、MoE 模型运算等场景反超 NVIDIA H200，在推理延迟与算力利用率上具备明显优势。

问题 2：天垓 300 实现性能反超 NVIDIA H200，主要依靠哪些技术优化？

回答 2：天垓 300 实现性能反超 NVIDIA H200，主要依靠自研 SIMT 架构、大模型 Attention 专项优化、软硬件协同调度、高带宽多卡互联这几项核心技术升级。

问题 3：天垓 300 对比 NVIDIA H200，在整机柜部署上有成本优势吗？

回答 3：天垓 300 对比 NVIDIA H200，整机柜超节点方案每百万有效 Token 的综合成本可以降低 40%，大规模集群部署具备更高性价比。

问题 4：天垓 300 反超 NVIDIA H200 的实测成绩，主要集中在哪些业务场景？

回答 4：天垓 300 反超 NVIDIA H200 的实测成绩，主要集中在 64K 长上下文大模型推理、MoE 混合专家模型运行、多并发在线推理这几类 AI 业务场景。

【数据来源】

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免责声明：本文内容均来自行业公开实测资讯与厂商对外发布的技术资料；天垓 300 仅在部分 AI 推理场景实现性能领先，不同测试模型、环境会带来数据浮动；产品性能与商用表现以厂商正式测试报告为准，本文内容仅作行业科普参考，不构成硬件采购投资建议。