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。