英伟达A100和H100哪个更强，AI加速卡的性能对比分析

英伟达A100简介

英伟达A100是2020年推出的旗舰级AI加速卡，基于Ampere架构，作为Tensor Core系列的顶级产品，它在AI训练和推理中表现突出。A100的FP32算力高达19.5 TFLOPS，配备80GB显存和1555 GB/s带宽，支持多卡并行技术NVLink，使其在高性能计算领域广泛应用。A100的功耗为400W，适用于数据中心和大模型训练场景，但在新一代H100面前，其性能是否仍然更强，还需要细致对比。

英伟达H100简介

英伟达H100于2022年发布，采用Hopper架构，是A100的进化版。H100在FP32算力上达到惊人的60 TFLOPS，显存容量相同为80GB，但带宽提升至3000 GB/s，并引入了第四代Tensor Core技术。功耗方面，H100上升至700W，支持更高效的Transformer引擎，在处理大规模AI模型时速度更快，延迟更低。相比A100，H100在能效和并行能力上大幅提升，但哪个更强呢？这取决于具体任务。

性能对比分析

关键指标对照表

为帮助判断英伟达A100和H100哪个更强，我们列出核心指标：H100的算力是A100的3倍多，带宽也翻倍，这意味着在AI训练任务中，H100能实现更快的吞吐量。，在训练GPT-3模型时，H100的完成时间比A100缩短40%左右。显存方面，双方均为80GB，但H100支持更高的IOPS，减少数据瓶颈。

英伟达H100在主流基准测试如ResNet-50上表现更强，FPS高达3万+ vs A100的2万+，提升了50%。在低精度任务中，H100的INT8性能为1200 TOPS，而A100仅为624 TOPS。这表明，在需要实时推理的应用中，H100明显更强，适用于自动驾驶或医学影像分析。

功耗上，A100仅为400W，更节能适合预算有限的场景；H100的700W功耗虽高，但每瓦性能却提升了2倍。成本方面，A100单价约为1万美元，H100约3万美元，需权衡投资回报率。整体上，在追求极限性能时，H100胜过A100。

哪个更强？结论性评估

通过对英伟达A100和H100的系统对比，H100在算力、带宽和AI效率上全方位领先，是当之无愧的更强选择。尤其在大型语言模型训练中，H100的加速效果显著。但A100的性价比更高，适合现有基础设施改造项目。用户应根据需求选择：若追求顶尖性能，H100更优；注重成本控制，A100仍具竞争力。