最近不少客戶都在問英偉達V100和A100的區別。這兩款卡都屬于高端GPU，但是是性能和應用場景還是有明顯差異的。V100采用的是 Volta架構 ，重點是加強了深度學習性能。A100則是 Ampere架構 ，在性能和能效上都做了大幅提升。
先說 顯存 方面。V100用的是16GB的HBM2顯存，而A100直接上了40GB的HBM2e。顯存帶寬也從V100的900GB/s提升到了A100的1555GB/s。這在處理大模型時特別有用，顯存不夠的話，數據都得頻繁交換，效率低得很吶。
再來看 算力 。V100的FP32性能是15.7 TFLOPS，A100則達到了19.5 TFLOPS。如果算上 Tensor Core 的加速能力，A100的優勢就更明顯了。它的Tensor Core支持更多數據類型，像TF32這種新格式，讓AI訓練速度直接翻倍。很多客戶都在反饋，換了A100后，模型訓練時間明顯縮短了。
功耗方面，V100的TDP是300W，A100是400W。看著高了些，但是是考慮到性能提升，其實能效比反而更好了。尤其是現在的數據中心，電費也是筆不小的開銷，選個能效高的卡，長期來看更劃算。
價格上，V100現在二手市場比較活躍，大概7-8萬就能拿到。A100 全新卡 的價格在15萬左右，貴是貴了點，但是是性能提升擺在那兒。如果是做AI訓練的客戶，建議直接上A100，投資回報更明顯。
總體來說，V100適合預算有限但是是又需要高性能計算的客戶。A100則是為大規模AI訓練和推理量身定制的，特別適合那些追求極致性能的企業。
選擇顯卡時，還得考慮自己的實際需求。如果只是做一般的深度學習實驗，V100完全夠用。但是是要處理大規模數據集或者復雜模型，A100會更有優勢。另外，A100對最新的 CUDA庫 和 深度學習框架 支持更好，未來幾年都能保持不錯的技術生態。