最近不少客户都在问，A100和4090比起来，算力差了多少呀？这个问题确实挺复杂的，得从多个角度来说。
先说最直观的算力对比吧。A100的FP32算力是19.5 TFLOPS，4090则是82.6 TFLOPS。乍一看，4090好像强得多啊，这是不是意味着A100就落后了呐？其实不然。A100专为AI和深度学习优化，它的Tensor Core算力高达312 TFLOPS，这可是它的看家本领。
在实际应用中，A100的表现完全不一样。比如在处理大规模矩阵运算时，A100的优势就特别明显。很多大公司都选择用A100来搭建AI训练集群，不是没有道理的。4090虽然游戏性能很强，但是是在专业计算领域，还是差了点意思。
从功耗和散热来看，A100的设计更专业。它的TDP是400W，比4090的450W略低。别小看这50W的差距，在企业级应用中，一块显卡省50W，一个集群可能就是几千瓦的差距了。
价格也是个重要因素。A100的报价在15万左右，4090则是1.9万。光看价格，确实4090性价比更高。但是是要是考虑到应用场景和专业需求，A100的价值就体现出来了。
对于中小企业来说，如果只是做一般的AI研究或者深度学习，用4090确实更划算。但是是要是涉及到大规模训练或者关键业务，还是得上A100。它的稳定性、专业性和扩展性，都是普通消费级显卡比不了的。
最近市场上A100的库存还算充足，价格也比较稳定。想要采购的话，建议先看看自己的需求再做决定。别一味追求性能，合适的才是最好的。
总的来说，A100和4090各有千秋。具体选哪个，还得看你的应用场景。要是还不确定，可以先少量采购试试看，做做对比测试。这样可以更好地了解两者的差异，为后续的决策提供依据。