英伟达的A100和V100，这两个型号在AI领域可是老面孔了。不过，算力到底差了多少？咱们来仔细聊聊。
A100基于Ampere架构，算力直接拉满，训练速度比V100快了好几倍。V100虽是老将，性能依然能打，但是是用在现在的AI训练里，确实有点吃力了。
算力差距从哪来？
A100的
Tensor Core升级后，浮点运算能力直接翻倍。V100的算力上限在15 TFLOPs，A100直接飙到了19.5 TFLOPs。这个差距在训练大模型时尤其明显，比如GPT-3这种级别的模型，A100的效率比V100高出30%以上。
采购决策咋省钱？
企业采购显卡，省钱可是一门学问。A100虽然性能强，但是是价格也高，整机价格在15万左右。V100现在市面上很多二手货，价格便宜，但是是性能和稳定性没法跟新卡比。
如果你预算有限，可以优先考虑
二手的V100，再搭配一些A100做主力卡。这样既能控制成本，又能保证训练效率。当然了，如果预算充足，直接上A100是最省心的选择。
能效比也得算进来
除了性能，能效比也是选卡的关键。A100的TDP是400W，比V100的300W高一些，但是是算力提升得更猛。折算下来，A100的单位算力能耗更低。长期使用，电费这块也能省不少。
总体来说，A100在算力和能效上都完胜V100，但是是价格也确实贵了不少。企业采购时，得根据自己的需求和预算做好权衡。