1. 計算性能

CUDA核心和Tensor核心：H100擁有更多的CUDA核心和Tensor核心，這使得它在并行處理能力方面顯著優(yōu)于A100。H100 SXM5有132個SM，H100 PCIe有114個SM，而A100有108個SM。更高的核心數(shù)量意味著H100能夠同時執(zhí)行更多的并行計算，從而加速深度學習訓練。

Tensor Core的進化：H100的Tensor Core采用第三代Tensor Float 32 (TF32)和第四代混合精度BERT技術，不僅提升了深度學習訓練的效率，還顯著增強了模型的精度。TF32是專為深度學習工作負載優(yōu)化的格式，能夠在不犧牲精度的前提下加速訓練過程。BERT技術則允許模型在單個操作中執(zhí)行矩陣乘加操作，有效減少了計算延遲。

2. 內(nèi)存與帶寬

HBM3內(nèi)存：H100采用了先進的HBM3內(nèi)存技術，提供了高達1TB/s的內(nèi)存帶寬，相比A100的HBM2e內(nèi)存，帶寬顯著提升。高帶寬意味著數(shù)據(jù)可以在GPU核心和內(nèi)存之間更快地傳輸，這對于內(nèi)存密集型的深度學習模型至關重要。

內(nèi)存容量：H100的內(nèi)存容量與A100相近，但H100的高帶寬內(nèi)存技術使其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復雜模型時更加高效。

3. 多實例GPU (MIG)

資源靈活性：H100支持多實例GPU (MIG)功能，允許將一個H100 GPU分割成多達七個獨立的實例。每個實例可以獨立運行不同的任務，提高了資源的靈活性和利用率。與A100相比，H100的MIG功能在多租戶環(huán)境或同時運行多個不同工作負載時提供更好的資源分配和多樣性。

4. 稀疏性支持

稀疏性處理：H100在處理涉及稀疏數(shù)據(jù)的AI任務時更為高效。稀疏性支持跳過稀疏AI模型中的零值，使某些工作負載的性能翻倍。H100和H200在運行涉及稀疏數(shù)據(jù)的AI模型時最為高效，有效地使某些AI和機器學習任務的性能翻倍。

5. 性能基準測試

訓練速度：據(jù)測試，H100在訓練復雜模型時，可以比A100快20%至30%。例如，在使用PyTorch框架訓練BERT模型時，H100相比A100性能提升了6倍；在推理階段，性能甚至提高了7倍。

推理性能：H100在推理任務中也表現(xiàn)出色，特別是在處理大規(guī)模語言模型時，提供了高達30倍的更好的推理性能。

6. 能效比

能效優(yōu)化：H100在能效比方面也進行了優(yōu)化，盡管其計算能力顯著提升，但單位性能功耗仍然保持在合理范圍內(nèi)。這使得H100在進行大規(guī)模計算時能夠有效降低能耗與成本。

總結(jié)

H100 GPU在多個關鍵性能參數(shù)上顯著優(yōu)于A100 GPU，特別是在計算性能、內(nèi)存帶寬、多實例支持和稀疏性處理方面。這些優(yōu)勢使得H100在深度學習訓練中能夠提供更快的訓練速度和更高的效率，特別適合需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復雜模型的深度學習項目。

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