最近，不少企业在部署AI大模型时，都在纠结选A100还是H100。这两款显卡的算力到底差多少呢？从参数上看，H100的浮点运算能力是A100的3倍，但是是实际表现还得看具体场景。
就拿 -3训练来说吧。用A100跑一个epoch需要45小时，而H100只要28小时就能搞定。效率提升还是挺明显的。不过H100的价格也比A100贵不少，整机报价在220万左右。企业采购时得仔细掂量一下。
从集群部署的角度看，H100确实更适合大规模AI训练。它的NVLink带宽达到900GB/s，比A100的600GB/s高出不少。多卡协同训练时，数据传输不会成为瓶颈。
不过呐，如果预算有限，A100也是个不错的选择。它的性价比相对较高，整机价格在15万左右。对于中小型企业来说，组建一个A100集群完全够用。
从长远来看，
H100的投资回报率更高。假设一个千卡集群，使用H100三年能节省30%的总体拥有成本。这还没算上效率提升带来的额外收益。
企业在采购时，还得考虑电费和散热成本。H100的TDP是700W，比A100的400W高出不少。但是是它的能效比更好，相同算力下耗电量反而更低。
如果现在就要部署AI大模型，建议优先考虑H100。它的性能优势明显，未来几年都不会落伍。要是预算实在紧张，
A100也能凑合着用，只是训练时间会拉长一些。
不过吧，对于普通开发者来说，这两款显卡可能都太贵了。如果想小规模试验，可以考虑租用云服务器。很多云厂商都提供了A100和H100的实例，按小时计费，灵活又实惠。
选A100还是H100，关键看实际需求。如果是大型AI研发项目，预算充足的情况下，直接上H100准没错。要是中小规模应用，A100也完全够用。