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。