NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA A10
在 **H100 SXM** 和 **A10** 之间做出 choice，主要取决于您的具体 AI 工作负载需求。**H100 SXM** 在显存容量和原始计算能力方面均处于领先地位，是高端大语言模型 (LLM) 训练的更强选择。目前，您可以在 87 家云服务商处租用这些 GPU，价格分别从 **$0.73/小时** 和 **$0.40/小时** 起。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | H100 SXM | A10 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Hopper | Ampere | - |
| 制程节点 | 4nm | 8nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | SXM5 | Single-slot PCIe | - |
| 内存 & 内存带宽 | |||
| 显存容量 | 80GB | 24GB | +233% |
| 显存类型 | HBM3 | GDDR6 | - |
| 内存带宽 | 3.35 TB/s | 600 GB/s | +458% |
| 总线宽度 | 5120-bit | 384-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 16,896 | 9,216 | +83% |
| Tensor 核心 | 528 | 288 | +83% |
| RT 核心 (光线追踪) | N/A | 72 | |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 67 TFLOPS | 31.2 TFLOPS | +115% |
| FP16 (半精度) | 1,979 TFLOPS | 62.4 TFLOPS | +3071% |
| TF32 (张量浮点) | 989 TFLOPS | N/A | |
| FP64 (双精度) | 34 TFLOPS | N/A | |
| INT8 (整形精度) | 3,958 TOPS | N/A | |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 700W | 150W | +367% |
| PCIe 接口 | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| 多卡互联 | NVLink 4.0 (900 GB/s) | 无 | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA H100 SXM
更大的显存容量和内存带宽对于训练大型语言模型至关重要。H100 SXM 提供 80GB，而 A10 提供 24GB。
AI 推理
NVIDIA H100 SXM
对于推理工作负载，每瓦性能最为重要。需要考虑 FP16/INT8 吞吐量与功耗之间的平衡。
预算友好之选
NVIDIA A10
根据当前云端定价，A10 的起始小时费率更低。
技术深挖：H100 SXM vs A10
这是 NVIDIA 生态系统内的代际对比，将 Hopper 与 Ampere 进行博弈。**H100 SXM** 拥有显著的 **56GB 显存优势**，这对于训练海量数据集或超大语言模型至关重要。从成本角度来看，**A10** 目前每小时约**便宜 45%**，为预算有限的项目提供了更好的性价比。
NVIDIA H100 SXM 最适合：
- 大语言模型训练
- 基础模型预训练
- 小规模推理
NVIDIA A10 最适合：
- AI 推理
- 云游戏
- 重度 LLM 训练
常见问题
AI 训练选哪个更好：H100 SXM 还是 A10？
对于 AI 训练，关键因素是显存大小、内存带宽和张量核心性能。H100 SXM 提供 80GB HBM3 内存，带宽为 3.35 TB/s；A10 提供 24GB GDDR6 内存，带宽为 600 GB/s。对于更大的模型，H100 SXM 更高的显存容量使其更具优势。
H100 SXM 和 A10 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，H100 SXM 起价为 $0.73/小时，A10 起价为 $0.40/小时。价格相差约 82%。
我可以用 A10 代替 H100 SXM 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 24GB 显存内运行，且不需要 H100 SXM 的额外吞吐量，那么 A10 是一个经济实惠的选择。但是，对于需要最大内存容量或多 GPU 扩展的工作负载，H100 SXM 的NVLink 支持（NVLink 4.0 (900 GB/s)）可能是必不可少的。
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