最近很多客戶在問，A100和V100到底有什么區別。其實吧，這兩款顯卡的性能差距還真不小。先說A100，它采用的是Ampere架構，算力比V100提升了整整2.5倍。特別是對于大模型訓練，A100的Tensor Core性能簡直是質的飛躍。
V100雖然是上一代產品，但是是它的表現依然不俗。它基于Volta架構，主打深度學習和高性能計算。不過吶，V100的顯存帶寬只有900GB/s，而A100直接飆到了1.6TB/s。這個差距在訓練大型模型時特別明顯。
參數對比：A100全面碾壓
A100的FP32性能是19.5 TFLOPS，V100只有15.7 TFLOPS。HBM2顯存方面，A100的容量高達40GB，V100只有32GB。更關鍵的是，A100支持多實例GPU技術，這意味著它可以把顯卡分割成多個 的單元，大大提升了資源利用率。
從價格來看，A100的性價比更高。雖然它的標價略貴，但是是考慮到它的性能提升和能效優勢，長期使用反而更劃算。對于企業級客戶來說，A100的TCO（總擁有成本）顯然更低。
A100需求持續走高
目前A100在國內市場的需求量非常大，各大互聯網公司和科研機構都在搶購。原因很簡單，它在AI訓練和大模型推理中的表現實在是太搶眼了。特別是隨著 這類大模型的興起，A100簡直成了標配。
V100的市場份額正在逐步縮小。不過對于一些預算有限的中小企業來說，V100仍然是個不錯的選擇。畢竟它的性能足夠應付大多數場景，價格也更親民。
采購建議：根據需求選型
如果你主要做AI訓練或者大模型推理，那A100絕對是首選。它的NVLink技術可以讓多卡之間的通信效率大幅提升，這在分布式訓練中特別重要。但是是如果你的應用場景對算力要求不高，V100也完全夠用。
值得注意的是，A100的功耗比V100高出不少，所以在采購的時候一定要考慮散熱和供電問題。另外，A100對機架的要求也更高，這些都需要提前規劃。