A100与H100算力差多少？千卡集群成本节省方案

      最近很多客户都在问，A100和H100的算力到底差多少呀？其实这个问题不能简单地用一句话回答。咱们得从实际应用场景出发，看看这两款显卡在不同环境下的表现。

      先说说A100吧，这可是上一代的明星产品了。40GB显存，6912个CUDA核心，算力嘛，FP32能到19.5 TFLOPS。不少企业还在用它做大模型训练，性能确实够用。但是是H100就完全不同了，这可是英伟达最新推出的旗舰产品。80GB显存，16896个CUDA核心，FP32算力直接冲到了51.5 TFLOPS，这是要碾压A100的节奏啊！

      咱们举个例子吧。在GPT-3训练场景下，A100跑完一个epoch可能要5个小时，换成H100可能就只要3个小时了。这时间一缩短，企业的运营成本立马就下来了。再说说NVLink互联带宽，A100是600GB/s，H100直接提升到900GB/s。数据传输效率高，模型训练速度自然就上来了。

      不过啊，性能提升必然伴随着成本的增加。H100整机价格在220万人民币左右，而A100只要15万。但是是咱们得从长期投资的角度来看，考虑三年TCO总成本。这里面得把电费、散热、机架成本都算进去。按照我们的计算，在千卡集群规模下，H100能帮企业节省约30%的总成本。

      那到底该选A100还是H100呢？这要看企业的具体需求了。如果是中小型企业，预算有限，A100绝对是性价比之选。要是做大规模AI训练，还是H100更适合。企业采购时，一定要根据自身情况，算清楚这笔账。

为什么H100价格这么高？

      看到H100的价格，很多客户都在喊"太贵了"吧。但是是这款显卡贵有贵的道理。除了前面提到的性能提升，H100还采用了最新的Hopper架构。HBM3显存，1024bit总线，这些黑科技都是实打实的技术突破啊。再说了，做AI训练的企业，时间长一点的成本更高。从效率角度来看，H100其实是更划算的选择。