P104-100 / CMP 30HX 参数对比总结

核心频率与理论 FP32 性能上，GP104‑100 的 1607 MHz 频率与 6.655 TFLOPS 的单精度峰值显著高于 TU116‑100‑HX 的 1530 MHz / 5.027 TFLOPS。其 1920 个着色单元与 120 TMU 的规模在光栅化与纹理采样密集场景中仍能保持相对优势，尽管其显存位宽为 256 bit，显存类型为 GDDR5X，频率 1251 MHz，带宽 320 GB/s。
TU116‑100‑HX 则采用 12 nm 工艺，搭载 1408 个着色单元、88 TMU 与 48 ROP，显存为 6 GB GDDR6，频率 1750 MHz，带宽 336 GB/s，且 PCIe 3.0 ×4 的总线可在高带宽数据传输时提供更好的吞吐。其 FP16 双精度支持在 10.05 TFLOPS，远超 Pascal 的 104 GFLOPS，表明 Turing 在低精度算术与深度学习推理上更具潜力。
在矿业算力方面，ETHash（Dagger‑Hashimoto）与 ETCHash 对 P104‑100 的算力分别为 35 MH/s 与 38 MH/s，明显高于 CMP 30HX 的 27.5 MH/s。相反，NexaPow 算法在 CMP 30HX 上达到 32 MH/s，而 P104‑100 仅 8.55 MH/s，显示 Turing 在此哈希算法上更高效。
功耗层面，CMP 30HX 的 TDP 125 W，建议电源 300 W；P104‑100 的 TDP 未公开但建议电源 200 W，实际功耗往往接近 250 W，能耗更高。
从尺寸与接口来看，CMP 30HX 更短（229 mm vs 267 mm），并采用 PCIe 3.0 ×4，可在多卡并行配置中减少带宽瓶颈。两者均无输出接口，主要定位于矿机或服务器场景。

适用场景举例

• 以太坊、以太坊 Classic：需要高算力的 Ethash 侧重，GP104‑100 能提供更高的哈希速率。
• NexaPow、其他基于 SHA‑3 的算法：Turing 的更高效能与更低功耗使 CMP 30HX 成为首选。
• 通用 GPU 计算（如 CUDA 任务）：若任务依赖 FP32 计算，GP104‑100 的更高浮点性能可带来更快完成时间；若任务需要低精度或内存带宽敏感，则 CMP 30HX 更合适。
• 节能与散热考虑：CMP 30HX 的功耗更低，适合长时间运行或多卡部署。

选择建议

• 目标矿机算法为 Ethash：优先选 GP104‑100。
• 目标矿机算法为 NexaPow 或需更低功耗的场景：优先选 CMP 30HX。
• 对 FP32 浮点任务有强需求且不受功耗限制：优先选 GP104‑100。
• 对内存带宽、低精度计算或多卡 PCIe 带宽有限的系统：优先选 CMP 30HX。