​​英伟达H100在计算性能、架构先进性和内存带宽上全面超越A100，尤其在AI训练和高性能计算领域表现突出，但A100凭借成熟的生态和性价比仍具竞争力。​​

• ​​架构与制程​​：H100基于4nm Hopper架构，晶体管数量达800亿，支持第四代Tensor Core和FP8精度；A100采用7nm Ampere架构，晶体管540亿。H100的架构革新带来6倍FP8算力提升。
• ​​计算性能​​：H100的FP32算力（51 TFLOPS）是A100（19.5 TFLOPS）的2.6倍，FP16张量算力（1,979 TFLOPS）更是A100的6.3倍，特别适合千亿参数大模型训练。
• ​​内存与带宽​​：H100配备80GB HBM3显存，带宽3.35TB/s，较A100的HBM2e（2TB/s）提升68%，可处理更大规模数据。
• ​​能效与扩展​​：H100虽功耗更高（700W），但每瓦性能达2.83 TFLOPS/W，优于A100的0.78 TFLOPS/W；NVLink 4.0支持256卡集群，多机互联效率提升50%。
• ​​适用场景​​：H100专为极致性能需求设计，如GPT-4训练或量子模拟；A100则更适合中小模型、科学计算及预算敏感项目。

​​总结​​：H100是当前性能王者，但A100凭借稳定性和成本优势仍有一席之地。选择需权衡预算与算力需求。