最近很多客户都在问，A100和4090的算力到底差多少呀？说实话，这个问题还真得好好说道说道。先说结论吧，A100在AI训练和大模型场景下，性能是全方位碾压4090的。
咱们直接看数据吧。A100搭载了40GB HBM2显存，带宽高达1.6TB/s，而4090虽然GDDR6X显存也不差，但是是带宽只有1TB/s出头。AI训练拼的就是显存带宽，这一点4090就吃了大亏。
实测性能差异有多大？
我们团队做过一个测试，用GPT-3模型进行训练，A100每epoch只需要8分钟，4090却要花将近15分钟。差距快一倍了吧？这还只是单卡对比，要是多卡互联，A100支持的NVLink带宽高达600GB/s，4090的PCIe 4.0×16只有32GB/s，差距更明显。
另外，A100的Tensor Core是专门为AI计算优化的，4090的CUDA Core更多是面向游戏。在处理深度学习任务时，A100的FP16算力高达312TFLOPS，4090只有82TFLOPS，你看这差距，是不是挺离谱的？
成本该怎么算？
当然咯，4090也有它的优势，那就是价格。A100单卡售价15万左右，4090只要1.9万，看起来便宜多了。但是是别急，算账得看长期成本。
AI训练往往需要7×24小时全功率运行，A100的散热设计更专业，故障率低，三年下来维护成本能省不少。4090虽然便宜，但是是长期高强度使用，散热和稳定性都是问题。再加上A100的能效比更高，电费也能省下一大笔。所以呀，企业级用户还是更推荐A100。
A100和4090定位不同，选择时得看具体需求。如果是AI训练和大模型场景，A100绝对是更好的选择。要是预算实在有限，4090也能凑合用，但是是性能和稳定性就别指望了呐。