A100和H100性能对比，从架构到应用的全面解析
道通存储概述：NVIDIA的A100与H100作为两代旗舰级GPU，在AI训练、高性能计算等领域扮演着关键角色。本文将从核心架构、算力参数、应用场景三个维度，深入对比两者的性能差异，帮助读者明确不同场景下的选择...
核心架构：从Volta到Hopper的技术迭代
A100基于2020年发布的A100架构（基于Volta微架构优化），采用7nm工艺，集成542亿晶体管，配备60个SM（流式多处理器）单元，每个SM包含64个CUDA核心和4个Tensor Core。而H100作为2022年推出的Hopper架构旗舰，升级至4nm工艺，晶体管数量增至800亿，SM单元提升至144个，每个SM包含96个CUDA核心和8个Tensor Core，同时新增Transformer Engine单元，专门优化大语言模型的注意力机制计算，进一步提升并行效率。
算力参数：多精度场景下的性能差距
在核心算力上，H100实现全面超越。FP32（单精度浮点）算力方面，A100为19.5 TFLOPS，H100通过更高的核心频率和架构优化，算力达33.5 TFLOPS，提升约71.8%；FP64（双精度浮点）是科学计算的核心指标，A100为9.7 TFLOPS，H100则借助新增的FP64 Tensor Core，算力提升至134 TFLOPS，增幅达13.7倍；AI训练常用的TF32精度下，A100需通过软件模拟，而H100原生支持且算力达269 TFLOPS；BF16方面，A100算力为39 TFLOPS，H100则提升至538 TFLOPS，同时支持混合精度计算，能效比提升30%以上。
应用场景：高端需求与性价比的平衡
A100凭借成熟的生态和相对亲民的价格，仍是中端AI训练、数据分析、HPC（高性能计算）的主流选择，尤其适合预算有限但需高效算力的场景。H100则聚焦超大规模AI模型训练（如千亿参数大语言模型）、复杂科学计算（如量子物理模拟）等高端需求，其更高的算力和能效比可将训练周期缩短50%以上，同时降低单位算力能耗成本。
A100与H100的差异本质是性能与成本的权衡。H100是当前AI和HPC领域的顶配之选，适合超大规模任务；A100则以技术成熟度和性价比，成为中端场景的务实选择。用户可根据具体需求，在算力强度与预算之间找到最优解。