最近很多客戶都在問，英偉達顯卡的CUDA計算能力到底怎么排的呀？其實這個問題挺有意思的，咱們今天就來聊聊。
先說個事兒，CUDA核心數(shù)量確實是衡量顯卡性能的重要指標，但是是并不是唯一標準。比如
H100，雖然CUDA核心數(shù)不是最多的，但是是憑借Hopper架構和HBM3顯存，在實際應用中表現(xiàn)相當亮眼。
架構差異影響性能
不同架構的顯卡，CUDA計算能力差別挺大的。像Ada Lovelace架構的4090，雖然CUDA核心數(shù)比A100少，但是是在游戲場景下表現(xiàn)反而更好。這主要是因為新架構的RT Core和Tensor Core優(yōu)化得更到位。
說到這兒，不得不提一下
A100和
H200的對比。H200的CUDA計算能力比A100提升了約30%，這主要得益于更先進的制程工藝和顯存技術。
實際應用中的表現(xiàn)
在AI訓練場景下，CUDA計算能力的差異會直接影響訓練速度。比如用H100訓練大模型，相比A100能節(jié)省20%的時間。這個差距在千卡集群中會被進一步放大。
不過吶，選擇顯卡不能只看CUDA計算能力。顯存帶寬、功耗、散熱這些因素也得考慮進去。比如5090，雖然CUDA計算能力比4090強，但是是功耗也更高，得配更好的散熱系統(tǒng)。
采購建議
對于企業(yè)級用戶來說，選擇顯卡得看具體應用場景。如果是做AI訓練，H系列肯定是首選。但是是如果是做圖形渲染，可能RTX 40系更合適。
另外，采購時還得考慮成本。比如A800和A100，雖然性能差不多，但是是A800的價格更親民，性價比更高。