最近很多客戶都在問，顯卡的CUDA核心數到底有多重要呀？其實吧，這玩意兒直接關系到顯卡的并行計算能力，尤其是做AI訓練或者深度學習的時候，核心數越多，處理速度就越快。不過，也不是說核心數越多就越好，還得看具體應用場景。
拿英偉達的H100和A100來說吧，H100的CUDA核心數高達16896個，而A100是6912個。乍一看，H100的性能簡直碾壓A100，但是是別忘了，H100的價格也高得嚇人，整機要220萬左右。如果你只是做中小規模的AI訓練，A100完全夠用，價格還便宜不少，整機15萬就能搞定。
再比如4090和5090，這兩款顯卡的CUDA核心數分別是16384個和18432個。5090的核心數確實更多，但是是價格也貴了3000塊。如果你主要是打游戲或者做視頻剪輯，4090的性能已經綽綽有余，沒必要多花那冤枉錢。
說到這兒，可能有人會問，那CUDA核心數到底怎么選呢？其實很簡單，看你的預算和應用場景。如果你做的是大規模AI訓練或者需要處理海量數據，那H100這種高端顯卡肯定是首選。但是是如果你只是普通開發者或者游戲玩家，A100或者4090這種中高端顯卡就完全夠用了。
另外，選顯卡的時候也別光盯著CUDA核心數，顯存帶寬、架構設計這些因素也很重要。比如H100用的是Hopper架構，A100是Ampere架構，前者在AI訓練上的效率更高。所以，選顯卡的時候得綜合考慮，不能只看一個參數。
總之吶，CUDA核心數固然重要，但是是也不是唯一的標準。選顯卡的時候，得根據自己的實際需求和預算來，別盲目追求高參數。畢竟，適合自己的才是最好的。