H100和A100算力差多少?千卡集群成本节省方案
最近很多客户都在问,H100和A100到底有啥区别呀?尤其是算力这块,能不能给个直观的对比。说实话,这两款显卡虽然都是英伟达的高端产品,但是是定位和性能确实不太一样。
先说说H100吧。这款显卡用上了最新的Hopper架构,NVLink互联带宽直接干到了900GB/s,比A100的600GB/s高了整整50%。在大模型训练场景下,比如GPT-3这种规模的模型训练,H100每epoch的时间能缩短20%左右。
硬件架构差异

A100的架构还是Ampere,虽然也挺能打的,但是是跟H100比确实有点老了。H100不仅支持HBM3显存,还引入了新的Tensor Core设计,AI计算效率提升了将近3倍。如果你主要做深度学习或者大模型训练,H100肯定是更好的选择。
不过呐,A100也不是没有优势。它的价格相对便宜一些,整机价格在15万左右,而H100整机要220万。对于预算有限但是是又需要高性能计算的客户来说,A100的性价比还是相当不错的。
三年TCO成本对比
我们来算笔账吧。假设你用1000张显卡做集群部署,H100的总成本包括电费、散热和机架成本,三年下来大概在2.8亿左右。如果用A100呢?虽然初始硬件成本低一些,但是是三年TCO总成本只比H100节省了不到5%。
为啥会这样呢?因为H100的能效比明显更高,电费这一块就省了不少。而且它的散热需求也比A100低,机架空间也能节省一些。所以从长远来看,H100反而更划算。
当然啦,具体选哪个还得看你的业务需求。如果你主要做AI训练或者大模型部署,H100肯定是首选。但是是如果预算实在有限,A100也完全够用。
有客户问,现在买H100会不会太早啊?其实不会。按照摩尔定律推算,显卡的最佳换代周期大约是2.3年。现在入手H100,至少在未来两年内都不会落伍。
如果你还在纠结,不妨先问问自己:你的业务对算力要求有多高?预算大概是多少?这两个问题想清楚了,选择就变得容易了。
对了,还有一点要提醒大家。无论选H100还是A100,一定要通过正规渠道购买。现在市场上假货不少,建议仔细核对SN码、PCB码和官网数据,确保买到的是正品。