1. 计算性能

CUDA核心和Tensor核心：H100拥有更多的CUDA核心和Tensor核心，这使得它在并行处理能力方面显著优于A100。H100 SXM5有132个SM，H100 PCIe有114个SM，而A100有108个SM。更高的核心数量意味着H100能够同时执行更多的并行计算，从而加速深度学习训练。

Tensor Core的进化：H100的Tensor Core采用第三代Tensor Float 32 (TF32)和第四代混合精度BERT技术，不仅提升了深度学习训练的效率，还显著增强了模型的精度。TF32是专为深度学习工作负载优化的格式，能够在不牺牲精度的前提下加速训练过程。BERT技术则允许模型在单个操作中执行矩阵乘加操作，有效减少了计算延迟。

2. 内存与带宽

HBM3内存：H100采用了先进的HBM3内存技术，提供了高达1TB/s的内存带宽，相比A100的HBM2e内存，带宽显著提升。高带宽意味着数据可以在GPU核心和内存之间更快地传输，这对于内存密集型的深度学习模型至关重要。

内存容量：H100的内存容量与A100相近，但H100的高带宽内存技术使其在处理大规模数据集和复杂模型时更加高效。

3. 多实例GPU (MIG)

资源灵活性：H100支持多实例GPU (MIG)功能，允许将一个H100 GPU分割成多达七个独立的实例。每个实例可以独立运行不同的任务，提高了资源的灵活性和利用率。与A100相比，H100的MIG功能在多租户环境或同时运行多个不同工作负载时提供更好的资源分配和多样性。

4. 稀疏性支持

稀疏性处理：H100在处理涉及稀疏数据的AI任务时更为高效。稀疏性支持跳过稀疏AI模型中的零值，使某些工作负载的性能翻倍。H100和H200在运行涉及稀疏数据的AI模型时最为高效，有效地使某些AI和机器学习任务的性能翻倍。

5. 性能基准测试

训练速度：据测试，H100在训练复杂模型时，可以比A100快20%至30%。例如，在使用PyTorch框架训练BERT模型时，H100相比A100性能提升了6倍；在推理阶段，性能甚至提高了7倍。

推理性能：H100在推理任务中也表现出色，特别是在处理大规模语言模型时，提供了高达30倍的更好的推理性能。

6. 能效比

能效优化：H100在能效比方面也进行了优化，尽管其计算能力显著提升，但单位性能功耗仍然保持在合理范围内。这使得H100在进行大规模计算时能够有效降低能耗与成本。

总结

H100 GPU在多个关键性能参数上显著优于A100 GPU，特别是在计算性能、内存带宽、多实例支持和稀疏性处理方面。这些优势使得H100在深度学习训练中能够提供更快的训练速度和更高的效率，特别适合需要处理大规模数据集和复杂模型的深度学习项目。

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