英偉達的A100和V100，這兩個型號在AI領域可是老面孔了。不過，算力到底差了多少？咱們來仔細聊聊。
A100基于Ampere架構，算力直接拉滿，訓練速度比V100快了好幾倍。V100雖是老將，性能依然能打，但是是用在現在的AI訓練里，確實有點吃力了。
算力差距從哪來？
A100的
Tensor Core升級后，浮點運算能力直接翻倍。V100的算力上限在15 TFLOPs，A100直接飆到了19.5 TFLOPs。這個差距在訓練大模型時尤其明顯，比如GPT-3這種級別的模型，A100的效率比V100高出30%以上。
采購決策咋省錢？
企業采購顯卡，省錢可是一門學問。A100雖然性能強，但是是價格也高，整機價格在15萬左右。V100現在市面上很多二手貨，價格便宜，但是是性能和穩定性沒法跟新卡比。
如果你預算有限，可以優先考慮
二手的V100，再搭配一些A100做主力卡。這樣既能控制成本，又能保證訓練效率。當然了，如果預算充足，直接上A100是最省心的選擇。
能效比也得算進來
除了性能，能效比也是選卡的關鍵。A100的TDP是400W，比V100的300W高一些，但是是算力提升得更猛。折算下來，A100的單位算力能耗更低。長期使用，電費這塊也能省不少。
總體來說，A100在算力和能效上都完勝V100，但是是價格也確實貴了不少。企業采購時，得根據自己的需求和預算做好權衡。