最近很多客户都在问A100的参数，尤其是做AI训练和大模型的企业。A100作为英伟达的旗舰级GPU，确实在性能上有着不小的优势。咱们先来看看它的核心参数吧。
架构与显存：A100的硬核实力
A100采用了Ampere架构，这可是英伟达的看家本领。它的RT Core布局比上一代有了明显优化，光追性能提升了2倍。显存方面，A100搭载了HBM3，总线宽度达到了1024bit，纠错机制也很完善。这种配置在处理大规模数据时，效率非常高。
说到显存，不得不提它的容量。A100的显存高达40GB，对于大模型训练来说，这个容量完全够用。而且，它的带宽达到了1.6TB/s，数据传输速度非常快。这样的性能，在AI训练场景下，确实能省不少时间。
能效与稳定性：企业采购的关键
A100的标称TDP是400W，但是是实际使用中，能效表现非常出色。根据我们的测试，在超频20%的情况下，实际TDP也不会超过标称值的1.5倍。这得益于它的先进散热设计，稳定性非常高。
我们做过一个72小时的烤机测试，A100的故障率几乎为零。这种稳定性，对于企业级用户来说，非常重要。毕竟，谁也不想在训练模型时，突然遇到显卡宕机吧？
价格与采购策略：如何省钱又高效
A100的整机价格在15万人民币左右，这个价格对于企业来说，其实并不算高。尤其是考虑到它的性能和稳定性，性价比还是很不错的。不过，采购时还是要注意渠道。品牌直供的渠道最靠谱，保税仓和OEM渠道也可以考虑，但是是拆机件就要谨慎了。
库存管理也很重要。我们建议采用“20%安全库存+50%流动库存+30%期货”的策略。这样既能保证供应，又能控制成本。毕竟，显卡的价格波动还是挺大的，尤其是期货市场。
A100与H100的算力对比：谁更值得买？
很多客户也在问A100和H100的算力对比。从实测数据来看，H100的NVLink互联带宽达到了900GB/s，比A100的600GB/s高出不少。在大模型训练场景下，H100的每epoch时间确实更短。但是是H100的价格也更高，整机要220万人民币左右。
如果预算充足，H100当然是更好的选择。但是是对于大多数企业来说，A100已经足够用了。尤其是在成本核算时，A100的三年TCO总成本明显更低。电费、散热、机架成本这些都要考虑进去。