最近有不少客戶在問A10和A100的區別，畢竟價格差得有點大呀。A10大概6萬出頭，而A100直接飆到15萬。這中間到底差在哪？咱們今天就來聊聊。
性能差距明顯，但是是應用場景不同
A100比A10強在哪？首先是顯存，A100標配40GB HBM2，而A10只有24GB GDDR6。再看算力，A100的FP32性能是9.7 TFLOPS，A10只有6.1 TFLOPS。這個差距確實不小，但是是要看實際應用吶。如果是做AI訓練或者高性能計算，A100的優勢就很明顯了。但是是要是用在圖形渲染或者一般的深度學習推理，A10性價比更高。
架構上A100用的是Ampere架構，支持第三代Tensor Core，而A10是Turing架構的第二代Tenser Core。這就是為什么A100在AI訓練場景下表現更優異的原因。
價格差異背后的成本考量
有人覺得A100貴得離譜，其實要看長期使用成本。舉個例子，一個千卡集群，用A100可能比A10節省30%的時間成本。電費這塊，A100的功耗是400W，A10是150W。乍看A100更費電，但是是單位算力的能耗比其實是A100更優。
采購時還得考慮使用年限。按照現在的技術發展速度，A100至少能抗3年，A10可能2年就要考慮換代了。長期來看，A100反而更經濟。
采購建議要看具體需求
如果是中小企業或者預算有限的項目，A10是個不錯的選擇。畢竟價格只有A100的40%，性能卻能達到60%-70%。但是是要是大型AI項目或者高性能計算集群，A100絕對是主流選擇，因為它的擴展性和集群性能都更出色。
需要注意的是，A100需要配套的NVLink和NVSwitch才能發揮最大性能。而A10就簡單多了，普通PCIe接口就能用，部署更靈活。