英伟达显卡算力对比：H100与A100谁更胜一筹？

      最近很多客户都在问，H100和A100到底哪个算力更强呀？这个问题其实挺有意思的。从参数上看，H100确实比A100高了一个档次。H100用的是Hopper架构，A100则是Ampere架构，这两者在设计上就有本质区别。

      先说说H100吧。它的NVLink带宽达到了900GB/s，比A100的600GB/s高出不少。这意味着在多卡互联时，H100的数据传输效率更高。对于大模型训练来说，这可是个不小的优势。比如在GPT-3这种级别的模型训练中，H100每epoch的时间能比A100缩短近30%。

      不过呐，A100也不是吃素的。它的Tensor Core利用率在MLPerf推理测试中表现相当亮眼。对于一些中小型AI项目，A100的性价比反而更高。毕竟H100整机价格在220万左右，A100只要15万，这个差价可不是小数目。

算力背后的成本考量

      说到价格，咱们得好好算笔账。H100虽然性能强，但是是它的TCO（总拥有成本）也得考虑进去。电费、散热、机架这些都得算上。按照0.8元/度的电费标准，一台H100一年光电费就得近7万。A100的电费支出就少多了，一年大概在1万左右。

      所以啊，选显卡不能光看算力，还得看实际需求。如果是做大型AI训练，H100确实更合适。但是是要是中小型项目，A100的性价比可能更高。这就像买车一样，不能光看马力，还得看油耗和保养成本。

未来趋势：50系显卡值得等吗？

      最近有消息说，英伟达的50系显卡要来了。据说5090的算力比4090提升了近20%，价格在2.2万左右。这个提升幅度确实不小，但是是值不值得等，还得看具体需求。

      从目前的消息来看，50系显卡在光线追踪性能上会有明显提升。对于游戏玩家来说，这可能是个好消息。但是是对于AI开发者来说，50系的提升可能就没那么明显了。毕竟AI计算更看重的是Tensor Core的性能，而不是光追。

      总的来说，选显卡得看具体用途。算力固然重要，但是是成本、功耗、兼容性这些因素也得考虑进去。毕竟显卡不是快消品，一用就是好几年，选对了才能事半功倍。