根據(jù)搜索結(jié)果，NVIDIA H100和A100在AI訓(xùn)練上的性能差距是顯著的。以下是一些關(guān)鍵點(diǎn)：

1. AI訓(xùn)練性能提升：NVIDIA官方聲稱，H100在AI訓(xùn)練上相比于A100可以提供高達(dá)9倍的速度提升。這一提升得益于H100的更高GPU內(nèi)存帶寬、升級(jí)版的NVLink帶寬（最高可達(dá)900 GB/s）以及H100的浮點(diǎn)運(yùn)算性能超過A100的3倍以上。

2. Tensor Cores性能：H100配備了第四代Tensor Cores，與A100相比，芯片間速度提升高達(dá)6倍，包括每個(gè)流式多處理器（SM）的速度提升（2倍的矩陣乘法累加計(jì)算率）、額外的SM數(shù)量以及更高的時(shí)鐘頻率。特別值得一提的是，H100的Tensor Cores支持8位浮點(diǎn)FP8輸入，在該精度下大幅提升速度。

3. 內(nèi)存和帶寬：H100使用的HBM3內(nèi)存幾乎提供了A100的兩倍帶寬。H100 SXM5 GPU是世界上第一個(gè)使用HBM3內(nèi)存的GPU，提供超過3TB/s的內(nèi)存帶寬。

4. 獨(dú)立基準(zhǔn)測試結(jié)果：MosaicML進(jìn)行的基準(zhǔn)測試顯示，對(duì)于未針對(duì)H100優(yōu)化的較小模型，H100在AI訓(xùn)練上相對(duì)于A100實(shí)現(xiàn)了約2.2倍的速度提升。而對(duì)于針對(duì)H100優(yōu)化的較大模型，性能提升更為顯著，特別是30B模型，速度提升達(dá)到了3.3倍。

5. 其他基準(zhǔn)測試：Lambda Labs在訓(xùn)練一個(gè)類似GPT3的大型語言模型（具有175B參數(shù)）時(shí)，使用FlashAttention2進(jìn)行基準(zhǔn)測試，H100的性能比A100高出約2.1倍。

綜上所述，H100在AI訓(xùn)練性能上相比于A100有顯著的提升，特別是在處理大型模型和優(yōu)化后的模型時(shí)，性能提升更為明顯。這些性能提升使得H100成為處理最苛刻AI應(yīng)用和數(shù)據(jù)密集型任務(wù)的理想選擇。

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