英伟达H100和A100的核心区别在于架构迭代与性能突破：H100基于Hopper架构，采用4nm工艺，支持FP8精度和Transformer引擎，显存带宽达3.35TB/s，适合千亿参数大模型训练；A100基于Ampere架构，7nm工艺，主打高性价比，显存带宽2TB/s，适用于中小规模AI任务和科学计算。
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架构与制程
H100采用Hopper架构和4nm工艺，晶体管数量达800亿，相比A100的Ampere架构（7nm/540亿晶体管）能效提升显著。H100新增FP8精度支持，搭配专用Transformer引擎，AI训练速度提升4-7倍；A100则侧重FP16/TF32精度，适合通用计算场景。 -
计算性能
H100的FP32算力达51 TFLOPS（A100为19.5 TFLOPS），FP8算力高达4,000 TFLOPS（A100不支持）。在GPT-3训练中，H100耗时比A100缩短58%，能耗降低42%。A100的INT8算力为312 TOPS，仍能满足多数推理需求。 -
显存与互联
H100配备80GB HBM3显存，带宽3.35TB/s（A100为HBM2e/2TB/s），支持NVLink 4.0（900GB/s带宽），可构建256卡集群；A100的NVLink 3.0带宽600GB/s，适合中小规模多卡并行。 -
适用场景
H100专为千亿参数模型（如GPT-4）、实时推理和多机分布式训练优化；A100更适合预算有限的中小模型训练（如BERT）、科学模拟（分子动力学）和日均请求量低于1亿次的推理服务。 -
功耗与成本
H100 SXM5版本功耗700W，单价3-4万美元，但每瓦FP16性能达2.83 TFLOPS/W（A100为0.78 TFLOPS/W）；A100功耗400W，价格约1.5万美元，性价比更高。
总结：选择H100还是A100取决于预算与需求——追求极致性能选H100，平衡成本与效能选A100。H100代表前沿算力，适合大模型和复杂计算；A100仍是成熟稳定的主力选择。