以英伟达H100为例测算：1P算力从GPU到机房的电力消耗

逸杨 2026-10-16 17:17 北京

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低碳之窗

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以英伟达H100为例，从GPU、整机到机房配套，算清1P算力对应的功率和耗电量。

新闻里，经常能看到几百P、几千P的算力中心建成投运。数字看起来很大，但1P算力究竟意味着什么，运行起来又需要消耗多少电？这篇文章我们做一个简单的梳理和计算。

1P通常指1PFLOPS，即每秒完成1000万亿次浮点运算。它表示计算能力；kW表示用电功率；运行一段时间消耗的电量，就是电费账单上的“度”。

要把算力换成用电量，先选定一种设备，再统一计算精度。本文采用公开报道中常用的FP16半精度口径，并统一按非稀疏理论峰值测算。 以下以英伟达H100 SXM为例，不混用FP8或稀疏算力。

按NVIDIA公开参数，单张H100 SXM在FP16半精度口径下约为0.989P，最大热设计功耗为700W。仅按GPU的这两项规格折算，约为：0.7÷0.989≈0.71kW/P。

不过GPU还要装进服务器。CPU、内存、网卡、本地硬盘、风扇和电源转换都会消耗电力。

以搭载8张H100的DGX H100服务器为例，8张GPU的理论峰值合计约7.91P，整机最大功率约10.2kW。按整机规格折算，已经变成：10.2÷7.91≈1.29kW/P。

再到机房总用电。服务器外部的交换机、共享存储和管理设备，也属于IT负荷；冷却系统、UPS及配电损耗，则需要在IT用电之外继续考虑。

把账算完整，假设外部网络、存储等IT设备的分摊功率为服务器功率的10%，相应运行条件下PUE取1.2。 PUE取1.2，意味着IT设备每用1度电，机房总共用约1.2度电。

对应的机房功率分摊为：

10.2×1.10×1.20＝13.46kW。

再除以约7.91P的装机理论峰值算力，那1p算力的最大用电功率约为1.70kW。

如果持续维持这个功率水平，每1P装机理论峰值算力分摊的耗电量，便是每小时约1.7度、每天约41度。

真实功率随任务变化，理论峰值也不能持续全部转化为有效计算。设备闲置仍然耗电，所以不能简单认为算力利用率降到50%，用电量也同步减半。

换成不同GPU、不同精度或不同机房，结果都会改变。芯片功率更大，也不意味着每1P更费电，关键还要看同一精度下的计算能力提升了多少。

把规模放大，电力需求会更直观：1万P算力对应约17MW的机房功率，若持续按这一功率运行，一天就要消耗约41万度电。

新闻里的“万P算力中心投运”，背后是成规模的服务器、网络和制冷设备同时运转。单看1P，用电量似乎并不惊人；当上万P算力集中部署、持续运行，稳定的电力供应决定算力能否持续交付，而电价与机房能效，则直接影响这些算力的生产成本。

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