英伟达 H100 和A100都是专门为高性能计算和数据中心应用而设计的高性能计算卡。在当前各大公司都在训练和开发各自的大模型，未来大模型将成为各大企业的竞争力。两者具备了以下共同特点：

1. NVIDIA GPU架构：A100和H100都是基于英伟达的GPU架构设计，这意味着它们都采用了英伟达领先的图形处理技术和架构优化，具有高效、可扩展和可靠的性能。

2. 大规模并行计算：A100和H100都设计用于大规模并行计算，具备强大的计算能力和处理能力，可以高效地执行复杂的计算任务。

3. Tensor核心支持：两者都配备了Tensor核心，这对于机器学习和深度学习任务来说非常重要。Tensor核心能够加速矩阵乘法和深度学习的计算，提高模型训练和推理的效率。

4. AI加速：A100和H100都针对AI任务进行了优化，包括支持低精度计算、混合精度计算以及高度并行化等技术，能够提供强大的AI加速性能。

5. 高密度封装：A100和H100都采用了英伟达自家开发的高密度封装技术。借助这项技术，GPU的核心功能组件和内存组件可以更为紧凑地打包在一个小型的芯片上，使得GPU拥有更高的集成度和效能。

6. 弹性GPU架构：A100和H100都采用了弹性GPU架构。这种架构可以为不同类型的计算工作负载提供最佳的处理能力和最高的性能密度，并根据需求进行动态分配和优化。

7. 存储架构优化：A100和H100都对存储架构进行了优化。它们提供了高带宽的内存访问和缓存机制，在处理大规模数据集时能够提供更快的数据读写速度和响应性能。

8. 高级电源管理技术：A100和H100都具备先进的电源管理技术，可根据工作负载的需求实现智能调整。这不仅有助于提高效率和节能，还可以确保GPU在长时间运行时的稳定性。

9. 高性能计算支持：A100和H100都适用于高性能计算领域，能够应对大规模的科学计算、模拟、数据分析等复杂的计算任务。

除了以上相同特性以外，两者已存在一定的差异，具体表现在各种不同的参数上：

1. CUDA核心数：A100拥有6912个CUDA核心，而H100只有5120个CUDA核心。

2. Tensor核心数：A100拥有432个Tensor核心，而H100只有640个Tensor核心。

3. TeraFLOPS：A100的浮点计算性能达到19.5 TeraFLOPS，H100则为9.7 TeraFLOPS。

4. INT8 TOPS：A100的整数计算性能为312 TOPS，而H100为484 TOPS。

5. 内存带宽：A100具有1.6 TB/s的内存带宽，H100则为900 GB/s。

6. VRAM容量：A100的VRAM容量为40 GB，H100为32 GB。

7. 接口类型：A100采用PCIe Gen4 x16接口，H100采用NVLink接口。

综上所述，A100在算力上更强大，具备更多的CUDA核心、更多的Tensor核心、更高的浮点计算性能和整数计算性能等。然而，选择哪个产品取决于具体的计算需求和预算。

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