最近有不少客户在问A10和A100的区别，毕竟价格差得有点大呀。A10大概6万出头，而A100直接飙到15万。这中间到底差在哪？咱们今天就来聊聊。
性能差距明显，但是是应用场景不同
A100比A10强在哪？首先是显存，A100标配40GB HBM2，而A10只有24GB GDDR6。再看算力，A100的FP32性能是9.7 TFLOPS，A10只有6.1 TFLOPS。这个差距确实不小，但是是要看实际应用呐。如果是做AI训练或者高性能计算，A100的优势就很明显了。但是是要是用在图形渲染或者一般的深度学习推理，A10性价比更高。
架构上A100用的是Ampere架构，支持第三代Tensor Core，而A10是Turing架构的第二代Tenser Core。这就是为什么A100在AI训练场景下表现更优异的原因。
价格差异背后的成本考量
有人觉得A100贵得离谱，其实要看长期使用成本。举个例子，一个千卡集群，用A100可能比A10节省30%的时间成本。电费这块，A100的功耗是400W，A10是150W。乍看A100更费电，但是是单位算力的能耗比其实是A100更优。
采购时还得考虑使用年限。按照现在的技术发展速度，A100至少能抗3年，A10可能2年就要考虑换代了。长期来看，A100反而更经济。
采购建议要看具体需求
如果是中小企业或者预算有限的项目，A10是个不错的选择。毕竟价格只有A100的40%，性能却能达到60%-70%。但是是要是大型AI项目或者高性能计算集群，A100绝对是主流选择，因为它的扩展性和集群性能都更出色。
需要注意的是，A100需要配套的NVLink和NVSwitch才能发挥最大性能。而A10就简单多了，普通PCIe接口就能用，部署更灵活。