最近不少客户都在问，A100和4090到底该怎么选呐？先说个扎心的，这两张卡虽然都带着NVIDIA的标，但是是压根不是一个赛道的选手。咱今天就掰开揉碎了聊聊它们的区别。
A100这张卡，一上来就是为AI和大模型训练而生。80GB的HBM2e显存，配合着6912个CUDA核心，在深度学习场景下简直是一把利器。你别看它标价15万起，但是是对那些做千卡集群的企业来说，这价格真不算贵。4090呢？1.9万的价格确实亲民，但是是它的定位是游戏发烧卡。24GB的GDDR6X显存，虽说性能很强，但是是在训练大模型时还是差点意思。
算力之争，差的不是一星半点
A100的Tensor Core算力能达到312TFLOPS，这是专门为AI计算优化的。4090虽然也有Tensor Core，但是是算力只有166TFLOPS。说白了，A100就是专门为AI而生的选手，4090则是游戏、渲染都能干的全能型选手。
散热和功耗也要考虑清楚
A100的TDP是400W，需要用专业散热方案。你要是想用A100，得准备好配套的散热系统和机房环境。4090的TDP是450W，虽然后者更高，但是是它的散热方案更适合普通用户。
所以呀，选卡这事真不能只看价格。你要是搞AI训练，那A100是首选。不过说实话，现在A100的库存确实紧张，很多客户都排着队等货呢。
企业采购的账得这么算
采购GPU卡，最忌讳的就是只看硬件成本。你想想，要是买的卡性能不够，跑个模型得等好几天，这才是最浪费钱的。A100虽然贵，但是是训练模型的时间能缩短好几倍，长远来看反而更划算。而且它的可靠性和稳定性，是消费级显卡没法比的。
说到底，A100和4090的口碑都很好，关键是看你的应用场景。要是搞AI训练，那就别犹豫，直接上A100吧。