A100与H100算力对比，架构革新与性能飞跃解析
道通存储概述：在AI计算和高性能计算领域，NVIDIA的A100与H100 GPU代表了不同代际的顶尖算力解决方案。本文将深度解析两款旗舰级显卡的核心架构差异、实测算力表现及适用场景，为开发者与企业提供关键技术选型...
一、核心架构与制造工艺升级
A100基于Ampere架构（7nm制程），集成542亿晶体管，搭载第三代Tensor Core。而H100采用革命性Hopper架构（4nm制程），晶体管数量跃升至800亿，第四代Tensor Core引入全新Transformer引擎，专为大语言模型优化。架构代差使H100在同等功耗下实现计算密度倍增，单位面积性能提升高达3倍。
二、关键算力指标实测对比
- FP32浮点性能：
A100峰值达19.5 TFLOPS，H100则飙升至60 TFLOPS，提升幅度超过200%。在ResNet-50训练任务中，H100耗时较A100缩短42%
- FP16/TF32混合精度：
得益于Transformer引擎，H100的FP8算力达到2000 TOPS（A100为312 TOPS），在GPT-3训练场景中速度提升高达9倍
- 稀疏计算加速：
H100新增2倍稀疏加速能力，结构化稀疏模型推理性能较A100提高300%
三、互连技术与内存瓶颈突破
H100集成第四代NVLink（900GB/s带宽，较A100提高3倍），配合PCIe 5.0接口实现CPU-GPU数据传输加速。显存方面，H100支持80GB HBM3（3TB/s带宽），较A100的40GB HBM2E（1.6TB/s）容量与带宽双翻倍，显著降低大模型训练中的内存墙限制。
四、场景化应用性能差异
在典型AI工作负载测试中：
- BERT大型训练：H100耗时18分钟（A100需42分钟）
- 推荐系统推理：H100吞吐量达A100的4.5倍
- 科学计算：分子动力学模拟性能提升260%