英伟达A100与H100：性能大比拼，谁更胜一筹？

架构与工艺：H100的革新之处

英伟达A100基于Ampere架构，而H100则采用了全新的Hopper架构。Hopper架构在A100的基础上进行了大幅改进，采用了更先进的台积电4N工艺，晶体管数量更多，性能也更强。H100还引入了Transformer Engine，专门为加速Transformer模型而设计，在自然语言处理等领域表现出色。

H100还支持更高的内存带宽和更大的内存容量，能够处理更大规模的数据集，从而提高计算效率。在互连方面，H100采用了NVLink 4.0，相比A100的NVLink 3.0，带宽更高，延迟更低，能够实现更高效的多GPU并行计算。

性能指标：H100的全面领先

在性能指标方面，H100相比A100有着显著的提升。，在FP16（半精度浮点数）计算方面，H100的峰值性能是A100的两倍以上。在INT8（8位整数）计算方面，H100同样表现出色，能够加速深度学习推理任务。H100在内存带宽、互连带宽等方面也优于A100，能够提供更快的读写速度和更高效的多GPU通信。

总体而言，H100在各种计算任务中都展现出了更强的性能，尤其是在Transformer模型、深度学习推理等领域，优势更加明显。对于需要高性能计算的用户H100无疑是更好的选择。

应用场景：如何选择适合自己的GPU

虽然H100在性能上优于A100，但选择哪款GPU还需根据具体的应用场景来决定。A100在许多领域仍然具有竞争力，，在传统的深度学习训练、科学计算等领域，A100的性能已经足够满足需求，并且价格相对更低。

H100则更适合那些需要极致性能的应用场景，，大规模Transformer模型的训练、高性能推理、以及需要处理海量数据的任务。H100的Transformer Engine和NVLink 4.0等特性，也使其在自然语言处理、推荐系统等领域具有独特的优势。