A100与H100性能对比，揭秘NVIDIA新一代GPU算力核心差异

A100的核心规格与算力表现

NVIDIA A100基于Ampere架构，于2020年发布，在AI和科学计算中表现卓越。其核心亮点包括108个SMs（Streaming Multiprocessors），内置6912个CUDA核心，并搭载第三代Tensor Core。在算力方面，A100的FP32峰值性能可达19.5 TFLOPS，FP64性能为9.7 TFLOPS，而AI负载中通过Tensor Core实现的FP16混合精度性能高达312 TFLOPS。HBM2e内存提供1555 GB/s的带宽和40GB或80GB容量选项，确保在大型模型训练时高效处理数据。新一代NVIDIA架构的演进，使A100在传统HPC任务中仍具竞争力，但面对更复杂的AI应用时已显局限。

H100的核心规格与算力提升

作为Ampere的继任者，H100 GPU引入Hopper架构，于2022年推出，算力提升幅度惊人。其设计聚焦新一代AI优化，拥有144个SMs和高达18432个CUDA核心，大幅超越A100。核心差异包括第四代Tensor Core和革命性的Transformer引擎，支持更高效的FP8精度计算。在性能上，H100的FP32峰值性能达60 TFLOPS，比A100提升近3倍，FP64性能为30 TFLOPS，AI负载下的FP8混合精度性能更是突破2000 TFLOPS。内存带宽通过HBM3技术跃升至3TB/s，容量最大96GB，结合新 PCIe 5.0接口，显著加速大规模数据集处理。H100的这些革新，突显了NVIDIA在追求高性能GPU差异化方面的持续领先。

A100与H100的实际算力对比分析

在A100和H100的算力对比中，核心差异体现在多方面：第一，理论性能：H100的FP32峰值60 TFLOPS远超A100的19.5 TFLOPS，这意味着在相同任务中，H100的吞吐量是A100的3倍以上。针对AI模型训练，H100的Transformer引擎优化了Transformer架构的处理，速度比A100快30倍，而A100虽支持通用AI，但效率较低。第二，能效表现：H100的制程从7nm升级到4nm，TDP虽更高（700W vs A100的400W），但每瓦性能提升50%，使其在绿色数据中心中更具优势。第三，应用场景：在大型语言模型（如GPT-3）中，H100的平均训练时间缩短至A100的1/3，减少60%成本；但在传统数值模拟中，A100的成本效益仍然可观。NVIDIA通过Hopper架构实现的差异，确立了H100为未来AI算力的新标杆，但A100的价格优势使其在中端市场保有空间。