最近不少客戶都在問，A100和4090到底哪個更強??？其實吧，這兩款卡的定位完全不同。A100是英偉達的數據中心級顯卡，主打AI和大模型訓練，而4090則是消費級的旗艦游戲卡。光看參數，A100的FP32算力是19.5 TFLOPS，4090是82.6 TFLOPS。乍一看，4090好像完勝，但是是其實不能這么簡單對比吶。
A100的強項在于它的Tensor Core和HBM2顯存，尤其是在深度學習任務中，它的計算效率遠超4090。比如在訓練GPT-3這樣的超大模型時，A100的吞吐量是4090的好幾倍。4090呢，雖然算力高，但是是它更適合打游戲或者做圖形渲染，光追性能確實扛把子。
游戲場景表現如何？
要說玩游戲呀，4090肯定是首選。3DMark Time Spy Extreme測試中，4090的得分輕松突破20000分，而A100連10000分都不到。畢竟A100就不是為游戲設計的，它的驅動和架構都更偏向企業級應用。如果你是個游戲發燒友，閉眼選4090就對了。
大模型訓練誰更強？
在AI訓練這塊，A100的優勢就很明顯了。MLPerf測試數據顯示，A100的Tensor Core利用率能達到90%以上，而4090在這方面就差了不少。尤其是涉及到矩陣運算時，A100的效率直接碾壓4090。舉個例子，訓練一個百億參數的模型，A100可能只需要幾天，而4090得花上幾周。
不過啊，價格也是個關鍵因素。A100的售價在15萬左右，4090才1.9萬出頭。如果預算有限，4090也可以應付一些輕量級的AI任務，比如小規模的圖像分類或者自然語言處理。
采購建議：根據需求選卡
選卡這事兒吧，還得看具體應用場景。如果你是企業用戶，搞AI訓練或者大模型部署，那A100絕對是不二之選。如果是工作室或者個人開發者，兼顧游戲和輕度AI需求，4090的性價比更高。當然啦，如果你不差錢，直接上H100吧，230萬的價格換來的性能提升可不是開玩笑的。