英伟达A100、H100、H800性能详细对比

一、核心架构与制程

‌A100：基于Ampere架构（7nm制程），配备6912个CUDA核心和432个Tensor核心，支持第三代NVLink互联技术‌12。

‌H100：采用Hopper架构（4nm制程），CUDA核心数提升至16896个，Tensor核心增至528个，引入第四代NVLink（带宽900GB/s）和Transformer Engine优化‌12。

‌H800：同为Hopper架构，计算核心与H100一致，但NVLink带宽受限（约为H100的50%），专为中国市场设计以符合出口管制‌16。

二、显存与带宽性能

指标 A100 H100 H800

‌显存容量‌ 40GB/80GB HBM2e 80GB HBM3 80GB HBM3

‌显存带宽‌ 1.55TB/s 3.35TB/s 受限（约1.6TB/s）

‌互联带宽‌ 第三代NVLink 第四代NVLink 受限NVLink

H100的HBM3显存带宽较A100提升116%，支持大规模模型训练；H800虽保留HBM3显存，但带宽被限制至接近A100水平‌15。

H100的第四代NVLink可实现多服务器GPU集群扩展（最多256卡），而H800的互联带宽不足可能影响多卡协同效率‌25。

三、算力指标对比

算力类型

指标 A100 H100 H800

‌FP32算力‌ 312 TFLOPS 680 TFLOPS 280 TFLOPS

‌Tensor算力‌ 624 TOPS 1979 TOPS 749 TOPS

‌FP8支持‌ 不支持 支持 支持

H100的FP8精度计算能力使其在大模型训练中效率提升数倍，H800的Tensor算力约为H100的38%，但仍显著高于A10034。

A100在FP32通用计算中仍具性价比优势，而H800因算力受限更适合推理或中小规模训练‌38。

四、典型应用场景

‌A100：通用AI训练/推理、科学计算、中等规模模型（如ResNet-50）‌。

‌H100：千亿参数大模型训练（如GPT-4）、多服务器集群扩展、FP8精度优化场景‌。

‌H800：高并发推理、国产化替代场景、带宽受限环境下的分布式训练‌。

五、能效与成本权衡

‌能效比：H100的4nm制程使其功耗优化30%，单位算力能耗低于A100；H800因带宽限制，能效比略低于H100‌。

‌采购成本（美元）：A100均价约2万元，H100价格高出50%以上，H800定价介于两者之间。

型号 官方/合规渠道价格 非合规渠道价格

‌A100‌ 5万-8万 2万-3万（二手）

‌H100‌ 26万-30万 25万-28万

‌H800‌ 15万-18万 无稳定供应

总结建议

‌大规模训练首选H100：其高带宽、FP8加速和多GPU扩展能力可显著缩短训练周期‌。

‌推理场景选H800：通过负载均衡优化可实现高吞吐，成本较H100降低30%‌。

‌预算有限选A100：在中等规模任务中仍具竞争力，且生态兼容性更广‌。