当ChatGPT这类千亿参数大模型刷爆社交网络，当数据中心需要处理PB级实时数据，服务器显卡早已从“图形辅助工具”进化为“智能算力核心”。但要说“最强服务器显卡是什么”，答案绝非一个型号就能概括——它的“强”，必须锚定具体应用场景。
目前算力赛道的“标杆级选手”，首推NVIDIA H100 Tensor Core GPU。作为Hopper架构的旗舰，它堪称AI训练的“性能怪兽”：搭载80GB/96GB HBM3显存（带宽高达3.35TB/s，是传统显存的数倍），FP8精度下的算力达到67 petaFLOPS（相当于6.7亿亿次运算/秒），能将Transformer模型的训练效率提升3倍以上。如今OpenAI、谷歌等巨头的大模型训练集群，H100都是核心“算力单元”，堪称撑起AI革命的“幕后功臣”。
而AMD MI300X则在大模型推理场景中实现了“反超”。这款基于CDNA 3架构的显卡，塞进了192GB HBM3e显存（带宽5.3TB/s）——是H100的2倍多。对于大模型落地（比如智能客服实时响应、自动驾驶图像识别）来说，超大显存能直接“装下”完整的千亿参数模型，避免频繁调用内存拖慢速度。在某电商平台的测试中，用MI300X部署GPT-3级模型，响应延迟比传统显卡降低了40%。
此外，Intel的Xeon Max系列在高性能计算（HPC）领域也有一席之地，其集成的高带宽显存适合气象模拟、基因测序等科学计算场景，但在AI落地的普及度上暂不及前两者。
说到底，“最强服务器显卡”没有绝对答案：若你是AI训练团队，H100的极致算力是不二之选；若聚焦大模型的商业落地推理，MI300X的超大显存更具性价比；若深耕科学计算，Xeon Max可能更适配。在算力需求爆炸的今天，选对“算力心脏”，才是解锁智能应用的关键。