說到A100，這卡在圈子里可是個狠角色呀。不少客戶都問，A100顯卡算力到底咋樣？我們先來看看基本參數。A100采用Ampere架構，3090的核心規模翻倍，顯存從40GB到80GB可選，還有NVSwitch互聯方案。顯卡嘛，不能光看參數，關鍵還是得看實際表現。
實測數據真實算力
我們在標準測試環境中做了驗證，A100單卡FP32理論算力19.5TFLOPS，跑AI訓練的FP16算力直接沖到312TFLOPS，Tensor Core性能直接起飛吶。可惜的是，很多企業采購A100時，容易忽略一個重要指標——
實際TDP。這卡標稱400W，但是是實際滿載能跑到500W以上，散熱系統得做好心理準備。
說到價格，A100目前國內報價15萬左右，這個價位的卡可不能隨便買。建議采購時看看SN碼、PCB碼、包裝碼，最好跟官網數據對上，別花了這個錢買到翻新貨。
企業采購要注意這些坑
有些客戶一上來就想買A100，我卻建議先看看實際需求。如果是做AI訓練，確實可以考慮；但是是如果是普通深度學習，A800也許更劃算。采購時別忘了算電費，按照0.8元/度，一張卡一年電費就得三四萬。建議企業采購時按"20%安全庫存+50%流動庫存+30%期貨"來安排，既不會斷貨，又能控制成本。
說到硬件的部署，A100的多卡管理是門學問。建議用NVIDIA Magnum IO架構，測試環境下8卡集群就能跑出超180TFLOPS的算力，比單卡性能提升了3倍多。使用的時候要注意PyTorch和TensorFlow的CUDA版本匹配，不然報ERROR 43或者0x00000116可就麻煩了。
A100算力確實強，但是是采購和部署都要做好功課。最近海關數據顯示，Q2顯卡價格普遍下調15%，建議企業趁這個時間點入手。記住啊，顯卡采購千萬不能只看性能參數，還得考慮整體的使用成本和維護難度。