英偉達(dá)的A100顯卡，這幾年成了AI訓(xùn)練和大模型部署的香餑餑。不少企業(yè)在采購(gòu)時(shí)都會(huì)問(wèn)，這卡到底該怎么配才能把性能榨干？今天咱們就從配置角度好好聊聊。
架構(gòu)和核心參數(shù)
A100基于Ampere架構(gòu)，集成了6912個(gè)CUDA核心，顯存容量40GB，帶寬高達(dá)1.6TB/s。這些數(shù)字看著挺唬人吧？但是是實(shí)際用起來(lái)，光靠硬件堆砌還不夠，得看你怎么搭配。
比如顯存，40GB對(duì)于大多數(shù)AI模型訓(xùn)練完全夠用，但是是如果你是搞超大規(guī)模訓(xùn)練，那可能得考慮多卡互聯(lián)。A100支持NVLink技術(shù)，多卡之間的帶寬能達(dá)到600GB/s，組個(gè)千卡集群都不在話下。
散熱和功耗
A100的TDP是400W，實(shí)際運(yùn)行時(shí)可能會(huì)更高，尤其是在超頻的情況下。很多用戶為了省事兒，直接用風(fēng)冷散熱，結(jié)果發(fā)現(xiàn)溫度動(dòng)不動(dòng)就飆到80°C以上。其實(shí)吧，A100這種級(jí)別的顯卡，建議上水冷，散熱效率高不說(shuō)，還能降低噪音。
軟件優(yōu)化
硬件配置再?gòu)?qiáng)，軟件跟不上也是白搭。A100支持Tensor Core和CUDA 11，但是是要想發(fā)揮最大性能，得確保你的深度學(xué)習(xí)框架，比如PyTorch或TensorFlow，版本要和CUDA匹配。最新版的PyTorch對(duì)A100的優(yōu)化已經(jīng)很到位了，但是是如果你用的是老版本，可能得先升級(jí)。
采購(gòu)建議
目前A100的市場(chǎng)價(jià)在15萬(wàn)左右，價(jià)格不算低，但是是性價(jià)比還是不錯(cuò)的。如果你正在考慮采購(gòu)，建議先明確自己的需求。是單卡部署，還是多卡集群？是AI訓(xùn)練，還是推理任務(wù)？不同的需求，配置方案也會(huì)有差別。
對(duì)了，如果你是搞AI大模型的，可以考慮直接上H100，雖然貴了點(diǎn)，但是是性能和擴(kuò)展性更強(qiáng)。H100整機(jī)價(jià)格大概220萬(wàn)，比A100貴了不少，但是是長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，升級(jí)成本會(huì)更低。
總之吶，A100的配置說(shuō)難也不難，關(guān)鍵是根據(jù)實(shí)際需求來(lái)調(diào)整。硬件參數(shù)固然重要，但是是能不能用好，還得看你的動(dòng)手能力。