英伟达A100与H100 GPU对比，两大计算卡性能架构全解析

架构代际与技术革新

A100基于英伟达Ampere架构，采用7nm制程工艺，包含540亿晶体管。其革命性创新在于引入第三代Tensor Core，支持TF
32、FP16/BF16及INT8多精度加速。H100则升级为Hopper架构，使用4nm工艺，晶体管数量跃升至800亿，并首推第四代Tensor Core与Transformer引擎，新增FP8数据格式支持，显著优化大语言模型训练效率。

算力性能与能效表现

A100 80GB版本FP16算力达312 TFLOPS，TF32算力156 TFLOPS。H100在相同精度下实现近乎翻倍性能：FP16达
1,979 TFLOTS（启用FP8加速），FP64也由A100的19.5 TFLOPS提升至H100的60 TFLOPS，尤其适用于科学计算场景。

H100通过芯片级能效优化，在700W功耗下（A100为400W）实现单位功耗性能提升3.5倍。其动态功耗管理技术可依据负载动态调整供电，降低数据中心PUE指标。

关键特性技术差异

A100搭载第三代NVLink（600GB/s带宽），支持8卡全互联。H100采用第四代NVLink（900GB/s），配合NVLink Switch系统实现256卡高速互连，将大型模型训练时间缩短9倍。

两款GPU均支持80GB HBM2e内存，但H100内存带宽增至3TB/s（A100为2TB/s），并新增机密计算功能。H100的MIG技术（多实例GPU）可划分为7个独立实例（A100支持7个），提升资源利用率达700%。

H100独占的Transformer引擎通过智能精度切换（FP8/FP16），将GPT-3训练周期从A100的7周压缩至20天，推理吞吐量同步提高30倍，成为大模型时代的核心优势。

应用场景适配指南

A100仍是通用AI训练和高性能计算的可靠选择，而H100更适配以下场景：万亿参数大模型开发、实时推荐系统部署、基因组测序分析以及量子模拟计算。在搭载DPU的DGX H100系统中，整体AI算力可达上一代32倍。

对于现有A100集群，通过NVIDIA AI Enterprise软件栈可延长使用周期。若新建数据中心或升级关键任务负载，H100的TCO优势将在18个月内显现，尤其对于5000亿参数以上模型。