最近很多客戶都在問英偉達A100和H100的區別。這兩張卡雖然同屬高端GPU，但是是實際應用場景和性能差距還挺大的吶。
先說算力吧。H100的Tensor Core架構升級后，浮點運算能力直接比A100提升了2倍。尤其是在大模型訓練場景下，H100的FP16性能能達到2000 TFLOPS，而A100只有不到1000 TFLOPS。如果做AI訓練的話，選H100確實能省下不少時間。
顯存方面也是個重要區別。H100搭載了HBM3，帶寬提升到3TB/s，比A100的HBM2高了1.5倍。這對需要大量數據的深度學習任務來說，提升相當明顯。而且H100的顯存容量最高能配到80GB，比A100的40GB要大一倍。
再說說NVLink互聯。H100的NVLink帶寬提升到900GB/s，比A100的600GB/s高了50%。搭建多卡集群時，這個帶寬優勢就體現出來了。特別是千卡集群這種大型項目，選擇H100能省下不少成本。
不過啊，H100的價格也比A100貴不少。A100單卡價格在15萬左右，而H100整機售價高達220萬。如果預算有限，且不需要那么強的算力，A100其實就夠用了。
實際應用場景的差異
在AI訓練領域，H100的優勢特別明顯。使用GPT-3模型測試時，H100每epoch耗時只有A100的60%。也就是說，同樣的訓練任務，H100能節省40%的時間。
采購建議
對于那些需要搭建大規模AI訓練集群的企業，建議優先考慮H100。雖然前期投入大，但是是是考慮到三年期的總成本，包括電費、散熱和機架等費用，H100反而更劃算。
不過要是預算有限，或者主要做推理任務，A100就是不錯的選擇。它的性價比在高端顯卡里還是很能打的。
選哪張卡還是得看具體需求。如果是做普通開發或者中小型AI項目，A100完全夠用。但是是要是做大模型訓練或者超級計算，H100肯定更合適。