随着人工智能技术的飞速发展，AI训练服务器的显卡选择与性能优化成为了研究和应用的关键，NVIDIA作为图形处理领域的领导者，其推出的V100、A100和H100显卡在AI训练领域备受瞩目。

NVIDIA V100显卡基于Volta架构，采用12nm FinFET工艺制造，拥有5120个CUDA核心和16GB到32GB的HBM2显存，尽管它在发布时是顶尖显卡之一，但随着时间的推移，其性能逐渐被后起之秀超越，对于一些中小规模的AI计算需求，V100仍然是一个性价比较高的选择，租用GPU云服务器的形式进行AI训练是一种更为经济实惠的选择，算力云平台提供RTX 4090、3090、3080等多种显卡供用户选择，满足不同规模AI模型的训练需求。

NVIDIA A100显卡采用了Ampere架构，拥有高达6912个CUDA核心和40GB的高速HBM2显存，并支持第二代NVLink技术，实现了快速的GPU到GPU通信，提升了大型模型的训练速度，A100还增加了功能强大的新第三代Tensor Core，同时增强了对DL和HPC数据类型的全面支持以及新的稀疏功能，使得其在处理复杂AI模型时表现更为出色，在使用PyTorch框架训练BERT模型上，A100相比V100性能提升了6倍；而在推理阶段，性能甚至提高了7倍。

NVIDIA H100是目前最强大的数据中心级GPU之一，它不仅继承了前两者的优点，还加入了更多创新特性，除了更多的CUDA核心数量外（80GB HBM3e显存），H100还引入了FP8格式的支持，这使得在某些特定应用下能够显著提高计算效率并降低成本，不过值得注意的是，尽管H100提供了极高的算力，但其价格也相应地更高，因此在实际应用中需要权衡成本效益比，当涉及到具体AI任务如运行大语言模型（LLM）或生成式对抗网络（GAN）等复杂算法时，这三款显卡展现出了明显差异，对于较小规模的项目，比如实验室AI模型训练，V100可能是一个不错的选择；而对于追求极致性能且资金充裕的企业来说，则更倾向于选择A100甚至H100来满足需求，特别是对于那些依赖于大规模并行计算的任务而言，后者无疑是更好的选项。

在选择适合的AI训练服务器显卡时，应根据实际需求、预算和应用场景综合考虑，V100、A100和H100各有优势，合理搭配和优化配置可以最大限度地提升AI训练效率和效果。