开头得先说明白这类问题其实没有标准答案。A100和H200的差距不像手机换代那样只是“新卡更强”更多是不同工作负载下的“分工不同”。最近不少人问我到底该选哪张卡尤其是看到H200那141G的显存数字第一反应都是“越大越好”。但租卡是按小时计费的选错卡浪费的不只是钱还有调试和部署的时间。这篇就把两张卡从规格到实际场景掰开揉碎讲清楚顺便聊聊显存这东西到底怎么算才够用。1. 核心规格拆解A100和H200差的远不止显存1.1 显存差异HBM2e与HBM3e的硬差距先说最直观的。A100 80G用的是HBM2e显存带宽大约是2TB/s出头H200 141G用的是HBM3e带宽直接拉到4.8TB/s。这个数字意味着什么简单算一下就能感受到差距在跑大模型推理时每个token的生成速度直接受限于显存带宽。假设你要跑一个70B参数的量化模型每生成一个token需要读取大约7GB到8GB的参数A100的带宽下每秒大概能扫过250GB到260GB的权重数据H200这个数字直接翻倍。反映到实际体验上单卡推理的生成速度从大概每秒15到20个token提升到30到40个token差异非常明显。容量方面更是如此。80G显存能装下一个FP16精度的70B模型还要做KV Cache、激活值预留说实话非常紧张。H200的141G就能舒服很多跑70B FP16推理甚至跑Falcon 180B这种超大号的4bit量化版本都有余量。这里有个关键判断如果你的模型权重加上推理时的KV Cache总占用超过80GA100就得走张量并行或者卸载到CPUH200则能单卡硬扛。我实测过不少场景超过100G的负载切到H200后代码基本不用改直接跑通。1.2 计算架构的传承与核心差异A100用的是Ampere架构的GA100核心H200本质上则是Hopper架构GH100核心和H100同源。很多人以为H200是H100的完全升级版其实它就是H100换了显存核心计算单元、SM数量、NVLink这些都和H100那套保持一致。先列几个我平时比较关注的关键数据A100的FP16 Tensor Core算力带稀疏化大约是312 TFLOPSTF32是156 TFLOPS。H200的FP16 Tensor Core算力则达到989 TFLOPS带稀疏化差不多是A100的三倍多。H200新增了FP8支持A100是不支持的这一点在做新一代模型的训练和推理时对显存效率和吞吐量的影响非常大。NVLink带宽A100是600GB/sH200是900GB/s多卡通信方面H200也有明显优势。这里面有个容易被忽略的问题Tensor Core的FP16稀疏化算力虽然好看但实际大部分用户用的其实是非稀疏路径加上很多框架对稀疏化的支持并不好所以更该关注的是标准FP16或者BF16的算力。A100的dense FP16大约是78 TFLOPSH200的dense FP16大概是495 TFLOPS左右。就算按dense算H200比A100也有四到六倍的差距这个性能提升在跑训练时体感极其明显。1.3 显存与算力之外的隐藏因素显存带宽之外还有一个关键变量容易被忽略显存校验ECC和显存温度管理。A100和H200都带ECC但在长时间满载训练时HBM3e的温度控制策略和HBM2e不太一样H200的功耗上限是700WA100是400W。这意味着一张H200比一张A100多出接近一半的功耗预算而这些功耗不只是喂给核心还有很大一部分耗在显存控制器上。从降频策略来看A100在满载推理时如果散热跟不上显存温度冲到90度以上频率会明显回落导致延迟波动。H200由于整卡功耗更高、显存颗粒数量更多需要更强的风道和散热方案。云平台一般会把散热做好但如果是自建机房得重点检查散热设计能不能压制住H200的发热量否则性能衰减会比A100更明显。2. 选型逻辑先想清楚你要跑什么负载2.1 推理服务带宽和容量的必要性如果业务主要是跑大模型推理尤其是LLM的在线服务那么显存带宽的重要性远超算力。原因其实不难理解推理时每个 token 的计算量相对小但必须反复读取模型权重这完全是个显存带宽敏感型任务。举个例子跑一个13B的Qwen或Llama模型。A100 80G和H200 141G都能轻松容纳但推理速度差距非常明显H200的4.8TB/s带宽意味着每秒能完整扫描1350GB的参数13B模型按FP16算约26GB权重H200理论上每秒可以执行约50多次完整参数扫描A100则只有约25次。实际测下来H200在单流推理上的首token延迟和生成速度都比A100快接近一倍。如果业务量需要并发推理大显存还能塞下更大的batch使显存带宽得到更充分利用单卡吞吐也能提升一大截。2.2 训练与微调算力和显存双双拉满训练场景和推理的逻辑完全不同。训练时每个step需要前向反向各扫一遍参数不光是显存带宽算力也会成为瓶颈。H200的算力是A100的数倍因此同样规模的训练任务H200的step执行时间明显更短。特别是用上FP8混合精度时H200的FP8算力能拉出极高吞吐A100连FP8都不支持只能靠FP16或BF16算力差距就更大了。在实际微调场景里显存容量决定了能不能塞下模型、优化器状态、梯度、激活值“四大件”。以LoRA微调7B模型为例A100上通常需要预留20GB到30GB空间换用QLoRA后可以压缩到12GB到15GB但如果是全参数微调即便7B模型也需要至少70GB到100GB显存。这时候A100 80G往往就差一口气H200的141G就显得更从容batch size可以翻倍梯度累积步数也能大幅减少训练速度和收敛表现都更理想。H200的NVLink带宽是900GB/s多卡训练时梯度同步效率更高。之前用A100组8卡跑数据并行每个step的通信开销大概要占用10%到15%的训练时间同样配置换成H200后通信开销能降到7%左右集群规模越大优势越明显。2.3 70B以上超大模型的单卡部署选141G的核心理由70B模型用FP16权重光参数就得占140GB怎么都塞不进80G显存。传统方案是模型并行把70B切到两张A100上但通信开销和加载时间都很揪心。H200 141G虽然也没法完全装下FP16的70B所有中间变量但配合KV Cache的优化推理时可以非常接近单卡部署。再往上走180B级别的模型H200 141G用4bit量化MQQuant/GPTQ是能装下的。4bit量化后的180B模型权重大约90GB加上激活值和KV Cache141G刚好够用还比较安全。A100 80G想跑180B就得三卡甚至四卡并行还得处理跨卡通信带来的延迟问题实际体验和H200差了不是一点半点。如果你要处理的模型规模长期在70B以内A100完全够用甚至还有富余但如果你知道自己迟早要往超大模型方向走那H200 141G的容量优势就非常值钱。2.4 成本角度时薪价格与单位算力成本云GPU不像买硬件是按小时计费的。A100 80G的价格通常是H200 141G的六到七成左右这个价格差值得仔细算算。如果你的任务要跑几百小时以上的持续训练把两张卡的时薪差异乘以时长总成本差距是非常惊人的。但反过来如果任务是高并发的在线推理H200吞吐量高出接近一倍单位token成本反而可能更低。我见过不少团队一开始为了省钱选了A100结果并发高了以后被迫加卡最后总额比直接上H200还贵。我自己比较推荐的判断标准是单卡能扛住的任务优先看时薪需要多卡并行才能扛住的任务则重点考虑H200是否能“缩卡”。比如一个原来需要4张A100才能跑的任务如果换成2张H200就能解决不但程序逻辑更简单通信开销更低总成本也往往更便宜。3. 显存不够怎么办低显存方案与实测心得3.1 先用量化把模型塞进显存如果预算有限只能租到A100 80G甚至更低显存的卡那就得从模型本身“挤”空间。量化是目前最有效的手段原理其实挺朴素模型权重从FP1616bit压缩成INT88bit、INT44bit甚至更低精度占用的显存空间自然就降下来了。我自己的经验是70B模型用4bit量化后大概能压在40GB以内A100 80G跑起来相当轻松H200 141G甚至可以同时跑多个副本或者塞下更大的量化版本。做量化时优先尝试GPTQ、AWQ或者GGUF格式特别是GGUF配合Ollama这类推理框架部署起来非常省心还能通过“显存不够就往CPU卸载一部分层”的方式进一步降低显存占用。需要注意一个陷阱带量化版本的模型在多卡推理时跨卡通信的额外开销可能会吃掉量化省下的性能红利。尤其用GGUF多卡并行时层间通信的延迟放大得很明显有时候降低量化精度比强行塞进小显存更划算。3.2 部署框架与显存管理技巧之前有朋友问“6G显存能跑什么模型”这其实就是典型的低显存场景。我的回答是6G显存配合奥数级的CPU内存跑7B模型的小量化版本是可以的但速度会慢到让你怀疑人生。用Ollama这类工具时它会自动把放不下的层放到CPU上但CPU推理速度只有GPU的十几分之一生成token会明显卡顿。对于16G显存加32G内存的配置实际大概只能跑14B以内的量化模型。Ollama在这类配置上体验不错自动管理显存和CPU内存不用自己手动设置复杂参数。如果是更复杂的任务可以借助ComfyUI里的动态显存管理插件比如Dynamic VRAM把显存使用控制在临界值附近不用的层及时释放用的层再动态加载回来。这个方案在跑SDXL、Fooocus这类生图模型时特别管用能大幅降低显存峰值的压力。3.3 训练时显存总是占满的排查思路有人问过“用unsloth训练LoRA时评估总是占满显存导致速度很慢怎么办”这个情况我在本地调参时也遇到过。问题通常出在评估阶段训练时LoRA只给可训练参数分配合适的显存但评估时会加载完整基础模型并前向传播一遍显存需求瞬间暴涨。排查思路一般是三步走。第一把评估频率降低比如每500步评估一次改成每2000步一次能显著减少显存峰值出现的频率第二在评估时启用torch.no_grad()和gradient_checkpointing把梯度图全部关掉只保留前向计算第三如果模型实在太占显存就采用子集评估只从验证集里随机抽一小批样本跑指标不用跑全量验证集。还有一个土办法评估时手动把batch size调成1牺牲一点评估速度但能保证不OOM。等训练结束后再单独拉全量验证集做一次完整评估这样训练和评估的性能都保住了。3.4 显存颗粒与通道排序的误区科普网上流行看“显卡显存位置图解”和“显存颗粒通道排序”这两个概念主要适用于游戏卡和A100、H200这种AI加速卡的关联没那么大。AI加速卡上的HBM显存是堆叠式的和显卡上的GDDR6颗粒直焊完全不同不存在“某颗显存颗粒坏了影响某条通道”的说法。真要排查显存问题还是得看硬件监控日志而不是去数颗粒。不过云服务器上确实有个容易踩的坑如果你的卡是MIG多实例GPU切出来的显存和算力会被逻辑分区隔离此时nvtop或nvidia-smi看到的显存大小可能只是整卡的一部分并不代表整卡的物理显存。排查性能问题前先确认自己拿到的到底是不是完整的一张卡否则怎么调参数都白搭。4. 租用GPU时容易被忽视的细节4.1 区分“显存尺寸”和“实际可用显存”云平台标注的80G或141G是显存物理总量实际可用显存会略少。A100 80G实际能分配的大概在79GB左右H200 141G实际可用约在140GB左右。加上驱动、CUDA context以及框架自身占用跑大模型时的实际可用空间还要再小一些。这跟手机系统占掉一部分内存是类似的逻辑评估容量时一定要留10%到15%的余量否则容易出现“理论装得下实际跑起来OOM”的尴尬情况。建议所有部署脚本都先做一个显存探针测试加载一个略大于模型需求的数据到显存里看能不能稳定运行再去跑真正的模型。这个步骤虽然不起眼但能避开很多运行时才发现的问题。4.2 驱动和CUDA版本的坑A100的驱动支持范围很宽CUDA 11.x到12.x都能跑但H200对驱动版本的要求更高通常需要较新的驱动并搭配CUDA 12.x及以上版本。有些云平台的镜像模板如果长时间没有更新H200可能会驱动不兼容导致torch.cuda.is_available()返回False。所以租H200卡时最好先确认平台镜像的驱动版本是否足够新实在不行就自己装一遍驱动。另外PyTorch版本也是个隐形坑H200如果要用FP8训练得确保安装的PyTorch版本支持H100/H200的FP8路径往往需要PyTorch 2.1以上。如果只是用A100老版本的兼容性反而更好。升级框架版本之前先跑一个小的性能测试脚本确认没有精度异常和性能回退再放心跑正式任务。4.3 网络拓扑与多卡互联的检查方法多卡场景下光看单卡规格远远不够还得看卡间通信的实际速度。A100和H200在多卡互联时不同平台的拓扑结构差异很大有的是全互联NVSwitch有的是环形互联通信带宽差别能到两三倍。最直接的验证方法是跑一个简单的all-reduce基准测试看看实际吞吐能到多少。如果两张卡之间的通信带宽明显低于理论值就要怀疑是不是平台把卡分配到了不同的NUMA节点或者不同的交换机域。对于训练任务通信瓶颈往往比单卡算力瓶颈更致命。4.4 数据备份与运行时长云GPU实例通常有固定的运行时长上限到期后数据可能会被清理。我自己亲历过几次惨痛的教训训练跑到一半实例到期日志和checkpoint全没了。无论是A100还是H200租用前都要先确认清楚持久化存储的方案。建议每训练完一个epoch或者每完成一阶段评估就把checkpoint同步到对象存储或者自己的服务器。数据备份看似浪费时间但真到丢数据的时候省下的那点时间根本不值一提。5. 常见问题速查与选择建议清单问题快速判断推荐卡推理70B以下模型单卡部署显存和带宽都够A100 80G性价比高推理70B以上模型希望单卡或“缩卡”需要大容量显存H200 141G全参数微调70B以下模型算力和显存都要高H200 141G更稳全参数微调70B以上模型优先考虑显存容量H200 141GLoRA/QLoRA微调7B-13B模型80G足够A100 80G预算有限高并发在线推理服务带宽和吞吐优先H200 141G多卡数据并行训练通信带宽和算力并重H200组合更强长时间训练但预算有限时薪优先A100 80G再补一条针对入门用户的建议如果还在学习阶段预算有限A100 80G就是很好的练习卡绝大多数开源模型的部署、微调、推理流程它都能跑。真正需要H200的场景往往是生产环境对吞吐、延迟和“少卡跑大模型”的需求那是成本和性能精打细算之后的理性选择。如果你已经确定要把所有工作负载都压在“单卡”上那H200 141G的上限高得多但如果你还在探索阶段建议先用A100把流程跑通再找平台租几小时H200做个对比测试用自己业务的实际数据做决策比听任何人的经验都靠谱。