NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA A100 80GB
比较 NVIDIA 基于 Hopper 架构的 H100 SXM 与基于 Ampere 架构的 A100 80GB。这一跨代对比揭示了显著的架构改进。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | H100 SXM | A100 80GB | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Hopper | Ampere | - |
| 制程节点 | 4nm | 7nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | SXM5 | SXM4 / PCIe | - |
| 内存 | |||
| 显存容量 | 80GB | 80GB | |
| 显存类型 | HBM3 | HBM2e | - |
| 内存带宽 | 3.35 TB/s | 2.0 TB/s | +64% |
| 内存总线 | 5120-bit | 5120-bit | - |
| 计算单元 | |||
| CUDA 核心 | 16,896 | 6,912 | +144% |
| Tensor 核心 | 528 | 432 | +22% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 67 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | +244% |
| FP16 (半精度) | 1979 TFLOPS | 312 TFLOPS | +534% |
| TF32 (张量浮点) | 989 TFLOPS | 156 TFLOPS | +534% |
| FP64 (双精度) | 34 TFLOPS | 9.7 TFLOPS | +251% |
| 功耗与连接 | |||
| TDP (功耗) | 700W | 400W | +75% |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| NVLink | NVLink 4.0 (900 GB/s) | NVLink 3.0 (600 GB/s) | - |
🎯 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。A100 80GB 提供 80GB，而 H100 SXM 提供 80GB。
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 A100 80GB
根据当前云端定价，A100 80GB 的起始小时费率更低。
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 A100 80GB 最适合：
- AI 模型训练
- 科学计算
- 最新 FP8 精度工作负载
常见问题
AI 训练选哪个更好：H100 SXM 还是 A100 80GB？
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；A100 80GB 提供 80GB HBM2e 内存，带宽为 2.0 TB/s。两款 GPU 显存容量相近，因此性能特征成为决定因素。
H100 SXM 和 A100 80GB 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，A100 80GB 起价为 $0.40/小时。价格相差约 82%。
我可以用 A100 80GB 代替 H100 SXM 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 80GB 显存内运行，且不需要 H100 SXM 的额外吞吐量，那么 A100 80GB 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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