1. NVIDIA H100显卡性能
H100显卡具备高达54个Tensor核心，支持FP64、FP32、FP16和INT8等多种数据格式，使其在AI训练和推理任务中表现出色。此外，H100显卡还拥有高达40GB的HBM2显存，带宽高达1.6TB/s。
2. NVIDIA A100显卡性能
A100显卡拥有40个Tensor核心，同样支持多种数据格式。尽管在核心数量上稍逊于H100，但A100显卡仍然能够提供高达312 TFLOPS的FP16算力，足以应对大部分AI任务。A100显卡的显存为40GB HBM2，带宽为1.2TB/s。
二、H100与A100显卡的应用场景
了解了两款显卡的性能差异后，我们来探讨一下它们的应用场景。
1. NVIDIA H100显卡应用场景
H100显卡在AI训练、深度学习研究和高性能计算等领域具有广泛的应用。其强大的性能使得H100显卡成为高性能计算和数据中心的首选。
2. NVIDIA A100显卡应用场景
A100显卡在AI推理、图像处理和视频分析等领域表现出色。此外，A100显卡还适用于边缘计算和云计算场景，为各类应用提供高效的算力支持。
三、NVIDIA H100与A100显卡的市场价格
在市场价格方面，H100显卡的价格略高于A100显卡。具体价格因市场供需关系和渠道差异而有所不同，但大致保持在10%左右的差距。以下是两款显卡在中国市场的平均价格：
1. NVIDIA H100显卡市场平均价格：约人民币3.5万元
2. NVIDIA A100显卡市场平均价格：约人民币3.2万元
如何选择适合自己的GPU显卡？针对关心H100与A100显卡的读者，以下是一些建议。首先，根据您的应用场景和预算选择合适的显卡。如果您需要进行大规模的AI训练任务，H100显卡将是一个更好的选择。而对于AI推理和其他计算任务，A100显卡也能提供足够的性能。
此外，还需关注显卡的市场价格和供货情况。由于显卡市场波动较大，建议您在选择显卡时关注市场动态，以便在合适的价格购买到心仪的产品。
NVIDIA H100与A100显卡在性能、应用场景和市场价格方面各有优势。根据您的需求和预算，选择适合自己的显卡，为AI算力提供强大的支持。