NVIDIA H100 与 A100：终极高性能计算显卡对比

A100 vs H100 – 背景对比

品牌	系列	型号	发布年份	官方定位 / 描述	市场价格 (美元)
NVIDIA	A100	A100 40GB / 80GB	2020	数据中心 GPU，用于 AI 训练和高性能计算（HPC）工作负载	$11,000+
NVIDIA	H100	H100 80GB / SXM5	2022	新一代数据中心 GPU，用于 AI 训练、高性能计算（HPC）和推理	$25,000+

概要亮点

• A100：比 V100 高 20 倍，广泛应用于 AI、机器学习和 HPC 工作负载。
• H100：新一代替代品，在 Transformer 训练上快 6 倍，在最大规模模型的 AI 推理上快 30 倍。
• 核心优势：H100 引入了重大架构升级（Hopper），为大型 AI 模型和高并发任务提供无与伦比的性能。
• 性价比洞察：尽管 H100 在尖端工作负载中占据优势，但 A100 在许多企业场景中仍是一个强大且 高性价比 的选择。

NVIDIA A100 vs H100 – 规格对比

A100 与 H100 核心规格对比

H100 基于 NVIDIA Hopper 架构，引入了第四代 Tensor 核心、Transformer 引擎以及更高的互连带宽，使 AI 训练和推理速度相比 A100 的 Ampere 架构大幅提升。其更大的 GPU 显存和显著更高的内存带宽支持更大模型、更大批量大小和更快的数据传输，减少了 HPC 模拟和大规模深度学习工作负载中的瓶颈。虽然 A100 在许多生产场景中依然是可靠且高性价比的选择，但 H100 为尖端 AI 和高性能计算任务提供了显著的性能和能力提升。

参数	NVIDIA A100	NVIDIA H100	差异 / 优势
架构	Ampere	Hopper	H100 为新一代架构
CUDA 核心	6,912	16,896	H100 核心数量约 2.4×
显存类型	HBM2 (40G A100), HBM2e (80G A100)	HBM3	H100 使用更快的 HBM3
显存容量	40 GB / 80 GB	80 GB	H100 标配 80 GB
显存带宽	~1.6(40G A100), ~2.0 TB/s (80G A100)	~3.0 TB/s	H100 带宽更高
核心频率 (基础/加速)	~1.41 GHz（视型号而定）	~1.8 GHz（视型号而定）	H100 通常更高
TDP (总功耗)	400W (PCIe) / 500W (SXM4)	350W (PCIe) / 700W (SXM5)	H100 SXM5 支持更高功耗/性能
接口 / 总线	PCIe Gen4, NVLink (SXM4)	PCIe Gen5, NVLink (SXM5, 900 GB/s 链路)	H100 支持更新 PCIe & 更快 NVLink
FP32 性能	~19.5 TFLOPS	~60 TFLOPS	H100 FP32 性能约 3×
Tensor 核心	第三代 Tensor 核心	第四代 Tensor 核心 + Transformer 引擎	H100 AI 加速更强
PCIe 版本	Gen4	Gen5	H100 支持新 PCIe 标准

高级功能

参数	NVIDIA A100	NVIDIA H100	差异 / 优势
FP16 / BF16 性能	~312 TFLOPS (Tensor 核心)	~1,000 TFLOPS (Tensor 核心)	H100 FP16/BF16 性能约 3×
INT8 / INT4 性能	~624 TOPS (INT8 Tensor 运算)	~2,000 TOPS (INT8) / ~4,000 TOPS (INT4)	H100 推理性能更强
FP64 性能	~9.7 TFLOPS	~30 TFLOPS	H100 FP64 性能约 3×
晶体管数量	54.2B	80B	H100 晶体管数量约 1.5×，密度更高
功耗 (TDP)	400–500 W	700 W	H100 功耗更高
接口	PCIe Gen4 / SXM4	PCIe Gen5 / SXM5	H100 支持更快 PCIe Gen5
NVLink 带宽 / 版本	600 GB/s (NVLink 3, SXM4)	900 GB/s (NVLink 4, SXM5)	H100 更快互连
Nvlink 互连	NVLink 3 / SXM4	NVLink 4 / SXM5	H100 NVLink 新一代
NVIDIA AI Enterprise	支持	支持	两者均支持企业 AI 堆栈
多实例 GPU (MIG)	最多 7 个 GPU 实例	最多 7 个 GPU 实例（隔离优化）	H100 MIG 隔离和效率更佳
Transformer 引擎支持	不支持	支持（专用 Tensor 核心）	H100 对大型语言模型有优势
外形规格 (PCIe / SXM)	PCIe Gen4 / SXM4 (最高 500W)	PCIe Gen5 / SXM5 (最高 700W)	H100 功率更高，支持 Gen5
NVSwitch 兼容性	支持 (Ampere NVSwitch)	支持 (Hopper NVSwitch，更快链路)	H100 NVSwitch 新一代
ECC 内存支持	支持	支持	相同，企业级可靠性
虚拟化 / vGPU	支持	支持	相同，但 H100 针对新 CUDA 堆栈优化

总结与分析

NVIDIA H100 在几乎所有核心性能指标上相较 A100 实现了巨大飞跃。

• 混合精度 AI 训练 (FP16/BF16)：
  H100 提供约 1,000 TFLOPS，而 A100 为 312 TFLOPS，实现 3 倍以上的深度学习训练速度，尤其在大规模模型训练中效果显著。

• 科学计算 (FP32/FP64)：
  FP32 性能从 19.5 TFLOPS (A100) 提升至 ~60 TFLOPS，FP64 从 9.7 TFLOPS 提升至 ~30 TFLOPS，使 H100 在 HPC 模拟、气候建模和物理研究中更具优势。

• 推理性能 (INT8/INT4)：
  支持最高约 4,000 TOPS，H100 提供 4–6 倍更高吞吐量，大幅提升 AI 推理、推荐系统及量化模型部署效率。

• 显存带宽：
  H100 的 HBM3 (3 TB/s) 几乎是 A100 HBM2e (1.6 TB/s) 的两倍，减少数据瓶颈，实现 更大批量和更快数据传输，对 基础模型训练和大规模数据集处理至关重要。

• 架构创新：

  • 第四代 Tensor 核心 支持 FP8 和 BF16，减少显存占用同时保持精度，显著提高大模型训练效率。
  • Transformer 引擎 专为 GPT 等大型语言模型设计，实现 Transformer 训练速度提升至 6 倍。
  • DPX 加速 为动态规划任务提供独特能力（如 DNA/RNA 测序、优化问题）。
  • 增强 MIG 保持 7 分区但隔离性和 QoS 更优，使 H100 更适合 多租户和云规模部署。在 MIG 场景下推理速度 比 A100 快 1.5–2 倍。
  • 高速互连（PCIe Gen5 + NVLink 900 GB/s）支持 扩展至百亿级 GPU 集群，效率高于 A100 的 Gen4/NVLink 600 GB/s。

核心结论

虽然 A100 仍是 AI 训练和 HPC 工作负载的强大且高性价比选项，但 H100 重新定义了数据中心 GPU 性能。凭借 Transformer 训练性能提升 6 倍、FP32/FP64 性能提升 3 倍、显存带宽翻倍，H100 是为下一代 AI、高性能计算和大规模推理设计的 量子飞跃，是企业部署 大型语言模型、生成式 AI 及多租户云环境的优选。

H100 vs A100 AI 基准测试

H100 和 A100 都针对高计算工作负载设计，如 AI、HPC 和高级接口任务。随着模型规模和数据量的增加，两款 GPU 在 AI 推理中的性能差距愈发明显。

H100 与 A100 的 AI 接口性能

根据 NVIDIA 官方数据，在特定优化测试场景中，例如在 5300 亿参数模型上使用 H100 的下一代高速互连进行短问推理，H100 在 AI 推理吞吐量上可比 A100 提高 16–30 倍。

然而，在测试 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 时，总吞吐量为：

• A100: ~577.17 tokens/sec (点击这里查看 A100 的不同测试)
• H100: ~1,481.62 tokens/sec (点击这里查看 H100 的不同测试)

这意味着性能提升不到 3 倍。对于较小模型，性能差距进一步缩小，表明 H100 的优势在很大程度上依赖于模型规模和工作负载特性。

A100 与 H100 AI 训练

在某些大规模 AI 训练任务中，特别是配合第四代 NVLink 使用时，A100 与 H100 之间的性能差距可达到 4–7 倍。在数据中心规模下，H100 GPU 明显优于 A100，展示了其在高性能、大模型部署中的卓越性能。

H100 vs A100: 价格与价值

作为价格在数万美元的企业级 GPU，A100 和 H100 的价格在不同平台上差异明显，取决于二手与全新、显存容量和市场库存等因素，差距可达 2× 到 10×。显然，二手 A100 提供了最佳性价比，对于小至中型模型（参数量低于 700 亿）来说，A100 可能是更具成本效益的选择。

Platform	NVIDIA A100 (USD)	NVIDIA H100 (USD)	Price Difference (USD)	Price Difference (%)
官方建议零售价 (MSRP)	$11,000	$30,000	+$19,000	+173%
Amazon	$7,500–$14,000	$25,000–$30,000	+$17,500–$22,500	+233–300%
第三方经销商(ebay 等)	$2,500–$17,200	$27,000–$31,000	+$24,500–$28,500	+1,000–1,140%

H100 vs A100 – 优缺点

GPU 型号	优点	缺点
NVIDIA A100	- AI/HPC 应用成熟可靠 - 成本较低，尤其是二手 - 支持 7 路 MIG - 软件与生态系统支持广泛 - 驱动和库支持稳定 - 中型模型（<70B 参数）高效 - 相比 H100 功耗较低	- FP16/BF16 训练较慢 - FP32/FP64 吞吐量较低 - HBM2e 显存带宽有限 - 架构较老 - 对 LLMs 的未来适应性有限 - 推理吞吐量较低
NVIDIA H100	- FP16/BF16 吞吐量巨大 - FP32/FP64 性能高 - HBM3 显存带宽约 3 TB/s - 第四代 Tensor 核心，支持 FP8 - Transformer 引擎支持 LLMs - DPX 加速器支持动态规划 - MIG 隔离与 QoS 增强 - PCIe Gen5 + NVLink 900 GB/s - 可扩展至云端及多 GPU 集群	- 价格极高（为 A100 的 2–10 倍） - 对小/中型模型过剩 - 功耗更高 - 初期软件优化可能滞后 - 某些地区供应有限

H100 & A100 服务器托管

A100 和 H100 是托管服务提供商最常提供的 GPU 之一。为了降低成本，许多提供商通过无服务器平台或共享云实例提供这些 GPU，但这通常会影响性能。对于运行实际推理或 AI 训练工作负载的客户来说，专用 A100 或 H100 服务器 是更明智的选择。

鹄望云 提供从单 GPU 到多 GPU 配置的 A100 和 H100 服务器托管服务。他们的服务器采用高品质硬件构建，提供性能与价值的良好平衡。凭借超过 20 年的可靠经验，Database Mart 已成为全球企业寻求企业级 GPU 解决方案的可信托管提供商。

结论

NVIDIA H100 在 AI 和 HPC 领域实现了重大飞跃，在大规模 AI 训练、推理和集群部署中，其性能比 A100 提升了 2–30 倍。虽然价格高出 2–3 倍，但对于中型模型来说，差距要小得多，A100 仍然是高性价比的选择——尤其是二手卡。最终，最佳选择取决于工作负载规模和预算，两款 GPU 都为企业 AI 项目提供了强大的价值。