最近很多客户都在问英伟达A100和H100的区别。这两张卡虽然同属高端GPU，但是是实际应用场景和性能差距还挺大的呐。
先说算力吧。H100的Tensor Core架构升级后，浮点运算能力直接比A100提升了2倍。尤其是在大模型训练场景下，H100的FP16性能能达到2000 TFLOPS，而A100只有不到1000 TFLOPS。如果做AI训练的话，选H100确实能省下不少时间。
显存方面也是个重要区别。H100搭载了HBM3，带宽提升到3TB/s，比A100的HBM2高了1.5倍。这对需要大量数据的深度学习任务来说，提升相当明显。而且H100的显存容量最高能配到80GB，比A100的40GB要大一倍。
再说说NVLink互联。H100的NVLink带宽提升到900GB/s，比A100的600GB/s高了50%。搭建多卡集群时，这个带宽优势就体现出来了。特别是千卡集群这种大型项目，选择H100能省下不少成本。
不过啊，H100的价格也比A100贵不少。A100单卡价格在15万左右，而H100整机售价高达220万。如果预算有限，且不需要那么强的算力，A100其实就够用了。
实际应用场景的差异
在AI训练领域，H100的优势特别明显。使用GPT-3模型测试时，H100每epoch耗时只有A100的60%。也就是说，同样的训练任务，H100能节省40%的时间。
采购建议
对于那些需要搭建大规模AI训练集群的企业，建议优先考虑H100。虽然前期投入大，但是是是考虑到三年期的总成本，包括电费、散热和机架等费用，H100反而更划算。
不过要是预算有限，或者主要做推理任务，A100就是不错的选择。它的性价比在高端显卡里还是很能打的。
选哪张卡还是得看具体需求。如果是做普通开发或者中小型AI项目，A100完全够用。但是是要是做大模型训练或者超级计算，H100肯定更合适。