A100与H100显卡对比，核心架构的性能跃升
道通存储概述：本文深入对比NVIDIA旗舰计算卡A100与H100的核心差异，包括架构代际升级带来的算力飞跃、内存带宽优化、互联技术革新及能效表现。无论您部署AI训练、科学计算或数据中心，都能清晰辨别两者在Te...
硬件架构与制程工艺
A100基于7nm Ampere架构，搭载540亿晶体管，而H100采用革命性Hopper架构及4nm制程，晶体管数量激增至800亿。架构代差使H100的SM单元数量提升至132组（A100为108组），FP64核心数量增加1.8倍。更先进的封装技术让H100在同等功耗下实现性能突破。
计算性能关键指标对比
在核心算力表现上：
尤其值得关注的是H100的FP8精度支持，配合动态范围扩展技术，让大模型训练效率提升30倍。
显存子系统与带宽进化
带宽优势结合第三代MIG技术，使单张H100可分割7个独立实例（A100为7个），显著提升GPU利用率。
能效表现与场景适配
尽管TDP从A100的400W提升至700W，H100通过DVFS动态调压技术实现每瓦性能2.3倍提升。实测在GPT-3 175B模型训练中，H100集群速度比A100快3倍，同等精度下能耗降低42%。
来看，H100在架构革新、算力密度、能效比上全面超越A100。对于需要处理千亿参数大模型、实时科学仿真或高吞吐推理的场景，H100的Transformer引擎与HBM3内存构成决定性优势。而A100凭借成熟的生态和更高性价比，仍在计算机视觉、中小规模训练场景保持竞争力。企业决策需结合计算需求强度、TCO成本及扩展路线图综合评估，Hopper架构无疑是面向下一代AI工作负载的战略性选择，尤其在配备液冷的HGX H100服务器中，单机箱可部署密度较A100提升70%。