英偉達A100和H100都是針對高性能計算和人工智能任務設計的GPU，但在性能和特性上存在顯著差異。以下是對這兩款GPU的比較：

1. 架構與核心規(guī)格：

• A100：
  • 架構： 基于Ampere架構。
  • CUDA核心： 1,120個。
  • Tensor核心： 支持FP16、BF16、TF32和INT8計算。
• H100：
  • 架構： 基于Hopper架構。
  • CUDA核心： 1,584個。
  • Tensor核心： 新增支持FP8計算，配備Transformer引擎。

2. 性能：

• A100：
  • Tensor FP16算力： 312 TFLOPS。
  • Tensor FP32算力： 156 TFLOPS。
  • 內存帶寬： 1.6 TB/s。
• H100：
  • Tensor FP16算力： 989 TFLOPS。
  • Tensor FP32算力： 495 TFLOPS。
  • 內存帶寬： 3.35 TB/s。

H100在計算性能和內存帶寬方面均顯著優(yōu)于A100。

3. 內存：

• A100：
  • 內存容量： 40 GB或80 GB HBM2。
• H100：
  • 內存容量： 80 GB HBM3。

H100的內存容量和帶寬均優(yōu)于A100，適合處理更大的數據集。

4. 功耗：

• A100：
  • TDP： 250W（PCIe版本），400W（SXM版本）。
• H100：
  • TDP： 350W（PCIe版本），700W（SXM版本）。

盡管H100的功耗高于A100，但其每瓦性能更高，尤其是在AI和深度學習任務中。

5. 價格：

• A100：
  • 價格： 約15,000美元。
• H100：
  • 價格： 約30,000至40,000美元。

H100的價格高于A100，但其性能提升可能值得投資。

總結：

H100在計算性能、內存容量和帶寬方面均優(yōu)于A100，適合需要處理大型AI模型和復雜計算任務的應用。然而，H100的功耗和價格也相應更高。

英偉達A100是一款基于Ampere架構的高性能GPU，專為人工智能（AI）、數據分析和高性能計算（HPC）應用設計。

主要特點：

• 架構與性能： A100采用NVIDIA Ampere架構，提供高達20倍的性能提升。
• 多實例GPU（MIG）技術： 支持將一個GPU劃分為最多七個獨立的GPU實例，動態(tài)調整以滿足不同工作負載的需求。
• 顯存配置： 提供40GB和80GB兩種顯存版本，80GB版本配備超快速的顯存帶寬（每秒超過2TB），適合處理超大型模型和數據集。
• 計算能力： A100配備6912個CUDA核心，支持FP16、BF16、TF32和INT8等多種計算精度，滿足不同應用的需求。
• 內存帶寬： 80GB版本的內存帶寬高達2TB/s，確保數據傳輸速度滿足高性能計算的要求。

應用領域：

• 人工智能訓練與推理： A100在深度學習模型的訓練和推理中表現(xiàn)出色，顯著縮短訓練時間。
• 高性能計算： 適用于科學計算、金融建模等需要大量計算資源的領域。
• 數據分析： 在大數據處理和分析任務中，A100提供了卓越的性能。

英偉達H100是基于Hopper架構的高性能GPU，專為人工智能（AI）、高性能計算（HPC）和數據分析等工作負載設計。

主要特點：

• 架構與性能： H100采用臺積電4納米工藝，集成約800億個晶體管，提供卓越的計算能力。
• 內存與帶寬： 配備高達80GB的HBM3內存，內存帶寬達到3TB/s，滿足大規(guī)模數據處理需求。
• Tensor核心與Transformer引擎： 配備第四代Tensor核心和專用的Transformer引擎，支持FP8精度，顯著提升AI訓練和推理性能。
• 功耗與效率： SXM5版本的TDP為700W，提供更高的性能每瓦效率。

應用領域：

• 人工智能訓練與推理： H100在深度學習模型的訓練和推理中表現(xiàn)出色，顯著縮短訓練時間。
• 高性能計算： 適用于科學計算、金融建模等需要大量計算資源的領域。
• 數據分析： 在大數據處理和分析任務中，H100提供了卓越的性能。