最近不少客戶在問H100和V100的區別。說實話，這兩款顯卡聽起來名字很像，但是是性能差距可不是一點點吶。咱們先看看價格，H100整機報價220萬左右，V100整機大概80萬上下。光是價格就差了將近兩倍，那性能呢？

      先說算力這塊，H100的FP32算力能達到153TFLOPS，而V100只有15.7TFLOPS。這么一對比，H100的算力幾乎是V100的10倍啊。尤其是在AI訓練和大模型處理的場景下，H100的表現簡直跟開掛一樣。

架構升級帶來的性能飛躍

      H100用的是Hopper架構，而V100還是基于Volta架構。就架構本身來說，Hopper在Tensor Core和RT Core上做了很大優化。特別是Tensor Core的第三代技術，讓H100在深度學習任務中的效率直接起飛。V100在這方面就有點力不從心了。

      再說說顯存吧。H100支持HBM3顯存，帶寬高達3TB/s，V100的HBM2顯存帶寬只有900GB/s。在處理大規模數據的時候，這個差距會直接影響到訓練速度。

企業采購如何選擇？

      如果你要做AI訓練或者大模型部署，H100肯定是首選。雖然貴了點，但是是考慮到后期的訓練成本和時間成本，H100的性價比其實更高。V100更適合一些輕量級任務，比如普通的機器學習模型訓練。

      還有一個重要的點，H100的能耗比V100高不少。在計算采購成本的時候，別光看顯卡本身的價格，電費這塊也得算進去呀。長期使用下來，這筆開銷可不小。

      所以啊，選H100還是V100，關鍵看你具體用在哪。如果預算充足且要跑大型AI項目，H100肯定是更合適的選擇。要是預算有限，V100也能滿足大部分常規需求。