英伟达A100和H100芯片分别基于Ampere和Hopper架构，性能存在显著差异，具体对比如下：

一、核心性能对比

1. FP32浮点性能

   • A100：约19.5 TFLOPS

   • H100：约60 TFLOPS

   H100在FP32计算能力上提升约26倍，显著缩短模型训练和推理时间。

2. Tensor核心数量

   • A100：312个Tensor核心

   • H100：2000个Tensor核心

   H100的Tensor核心数量是A100的6倍，更适合AI推理和大规模矩阵运算。

二、架构与制程

• A100 ：基于Ampere架构，采用7nm制程，晶体管约540亿个，显存80GB HBM2e。

• H100 ：基于Hopper架构，采用4nm制程，晶体管约800亿个，显存带宽达3TB/s。

H100的制程更先进，内存带宽和能效表现更优。

三、应用场景与成本

• A100 ：适用于AI训练、推理及高性能计算，适合对成本敏感的场景。

• H100 ：专为AI大模型优化，训练效率提升50%，虽单价是A100的两倍，但通过缩短周期可降低总体云服务成本。

四、总结建议

• 优先选H100 ：若追求极致性能和效率，且预算充足，H100能显著加速AI任务。

• 选A100 ：若需平衡性能与成本，或侧重传统HPC应用，A100仍是可靠选择。