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根据您的需求，选择NVIDIA A100或H100 GPU服务器进行推理任务时，需要考虑以下几个关键点：
性能
H100作为NVIDIA最新的GPU，其性能在某些方面超越了A100。H100引入了新的数据格式（FP8）和改进的SM架构，使得其在传统数据类型（FP32、FP64）的处理能力大约是A100的两倍。
此外，H100还引入了专为Transformer模型设计的引擎，可以在大型语言模型上提供高达9倍的AI训练速度和30倍的AI推理速度。
成本和能耗
H100的成本和能耗相对较高。如果推理任务不需要极高的并发量或实时性要求，使用H100可能会造成资源浪费。
H100 PCIe版的价格是A100 PCIe版的两倍，功耗也更高，但算力提升并不是成比例的。
适用场景
H100和A100都能轻松应对推理任务，尤其是在处理超大模型时表现优异。但考虑到成本和能耗，A100可能更适合一般的推理任务，而H100则适用于需要极高并发量或实时性要求的场景。
显存和带宽
A100拥有高计算能力和显存，适合处理复杂神经网络和大规模并发请求。H100则提供了更大的显存和更高的带宽，适合处理海量数据。
综上所述，如果您的推理任务需要处理超大模型，并且对实时性和并发量有极高的要求，H100可能是更合适的选择。
但如果考虑到成本效益和能耗，A100可能更适合大多数推理任务。在实际应用中，还需要结合具体的任务需求、预算和性能要求来做出决策。
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