NVIDIA A100 80GB VS NVIDIA H100 SXM
在 **A100 80GB** 和 **H100 SXM** 之间做出 choice，主要取决于您的具体 AI 工作负载需求。目前，您可以在 87 家云服务商处租用这些 GPU，价格分别从 **$0.40/小时** 和 **$0.73/小时** 起。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | A100 80GB | H100 SXM | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Ampere | Hopper | - |
| 制程节点 | 7nm | 4nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | SXM4 / PCIe | SXM5 | - |
| 内存 & 内存带宽 | |||
| 显存容量 | 80GB | 80GB | |
| 显存类型 | HBM2e | HBM3 | - |
| 内存带宽 | 2.0 TB/s | 3.35 TB/s | -39% |
| 总线宽度 | 5120-bit | 5120-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 6,912 | 16,896 | -59% |
| Tensor 核心 | 432 | 528 | -18% |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 19.5 TFLOPS | 67 TFLOPS | -71% |
| FP16 (半精度) | 312 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | -84% |
| TF32 (张量浮点) | 156 TFLOPS | 989 TFLOPS | -84% |
| FP64 (双精度) | 9.7 TFLOPS | 34 TFLOPS | -71% |
| INT8 (整形精度) | 624 TOPS | 3,958 TOPS | -84% |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 400W | 700W | -43% |
| PCIe 接口 | PCIe 4.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| 多卡互联 | NVLink 3.0 (600 GB/s) | NVLink 4.0 (900 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。H100 SXM 提供 80GB，而 A100 80GB 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。
技术深挖：A100 80GB vs H100 SXM
架构大跨越
从 A100 (Ampere) 到 H100 (Hopper) 的过渡代表了 AI 性能的巨大飞跃。H100 引入了 Transformer 引擎，可以自动管理精度，将 LLM 训练速度提升多达 9 倍。虽然 A100 凭借其 80GB HBM2e 显存仍是主力军，但 H100 的 80GB HBM3 提供了近两倍的显存带宽（3.35 TB/s vs 2.0 TB/s）。
成本分析
H100 实例的租金通常在每小时 $2.00 - $4.50 之间，而 A100 现在明显便宜，通常在 $0.80 - $2.00 之间。对于不利用 FP8 精度的旧工作负载或模型，A100 可能具有更高的性价比。
NVIDIA A100 80GB 最适合：
- AI 模型训练
- 科学计算
- 最新 FP8 精度工作负载
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
常见问题
AI 训练选哪个更好：A100 80GB 还是 H100 SXM？
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。A100 80GB 提供 80GB HBM2e 内存，带宽为 2.0 TB/s；H100 SXM 提供 80GB HBM3 内存，带宽为 3.35 TB/s。两款 GPU 显存容量相近，因此性能特征成为决定因素。
A100 80GB 和 H100 SXM 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，A100 80GB 起价为 $0.40/小时，H100 SXM 起价为 $0.73/小时。价格相差约 45%。
我可以用 H100 SXM 代替 A100 80GB 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 A100 80GB 的额外吞吐量，那么 H100 SXM 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，A100 80GB 的NVLink 支持（NVLink 3.0 (600 GB/s)）可能是必不可少的。
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