最近，不少企業在部署AI大模型時，都在糾結選A100還是H100。這兩款顯卡的算力到底差多少呢？從參數上看，H100的浮點運算能力是A100的3倍，但是是實際表現還得看具體場景。
就拿 -3訓練來說吧。用A100跑一個epoch需要45小時，而H100只要28小時就能搞定。效率提升還是挺明顯的。不過H100的價格也比A100貴不少，整機報價在220萬左右。企業采購時得仔細掂量一下。
從集群部署的角度看，H100確實更適合大規模AI訓練。它的NVLink帶寬達到900GB/s，比A100的600GB/s高出不少。多卡協同訓練時，數據傳輸不會成為瓶頸。
不過吶，如果預算有限，A100也是個不錯的選擇。它的性價比相對較高，整機價格在15萬左右。對于中小型企業來說，組建一個A100集群完全夠用。
從長遠來看，
H100的投資回報率更高。假設一個千卡集群，使用H100三年能節省30%的總體擁有成本。這還沒算上效率提升帶來的額外收益。
企業在采購時，還得考慮電費和散熱成本。H100的TDP是700W，比A100的400W高出不少。但是是它的能效比更好，相同算力下耗電量反而更低。
如果現在就要部署AI大模型，建議優先考慮H100。它的性能優勢明顯，未來幾年都不會落伍。要是預算實在緊張，
A100也能湊合著用，只是訓練時間會拉長一些。
不過吧，對于普通開發者來說，這兩款顯卡可能都太貴了。如果想小規模試驗，可以考慮租用云服務器。很多云廠商都提供了A100和H100的實例，按小時計費，靈活又實惠。
選A100還是H100，關鍵看實際需求。如果是大型AI研發項目，預算充足的情況下，直接上H100準沒錯。要是中小規模應用，A100也完全夠用。