为什么 H100 模型 FLOPS 利用率普遍没有 A100 高？

H100 和 A100 是两种不同的显卡模型，针对不同的应用场景进行优化。FLOPS (Floating Point Operations Per Second) 是衡量显卡性能的一个指标，表示每秒钟可以执行的浮点运算次数。

H100 是一款面向数据中心的显卡，主要用于高性能计算任务，如科学计算、数值模拟等。它采用了高密度的GPU架构，每个芯片上有大量的计算单元，可以并行执行大规模的计算任务。然而，由于这些计算单元特别设计用于科学计算场景，对于某些特定类型的计算负载，如深度学习中的矩阵操作，H100 可能没有 A100 那么高的利用率。

A100 是一款面向人工智能和深度学习应用的显卡，它针对深度学习算法进行了优化，包括采用更高效的张量核心结构和深度学习专用硬件单元。这使得 A100 在深度学习任务中能够提供更高的性能和效率，相对于 H100，在相同浮点运算量下更高的利用率。

因此，尽管 H100 和 A100 都有很高的计算能力，但它们的优化方向、架构设计和专门应用的领域不同，所以在不同的应用场景下，它们的 FLOPS 利用率可能会有所差异。