最近不少客户都在问英伟达V100和A100的区别。这两款卡都属于高端GPU，但是是性能和应用场景还是有明显差异的。V100采用的是 Volta架构 ，重点是加强了深度学习性能。A100则是 Ampere架构 ，在性能和能效上都做了大幅提升。
先说 显存 方面。V100用的是16GB的HBM2显存，而A100直接上了40GB的HBM2e。显存带宽也从V100的900GB/s提升到了A100的1555GB/s。这在处理大模型时特别有用，显存不够的话，数据都得频繁交换，效率低得很呐。
再来看 算力 。V100的FP32性能是15.7 TFLOPS，A100则达到了19.5 TFLOPS。如果算上 Tensor Core 的加速能力，A100的优势就更明显了。它的Tensor Core支持更多数据类型，像TF32这种新格式，让AI训练速度直接翻倍。很多客户都在反馈，换了A100后，模型训练时间明显缩短了。
功耗方面，V100的TDP是300W，A100是400W。看着高了些，但是是考虑到性能提升，其实能效比反而更好了。尤其是现在的数据中心，电费也是笔不小的开销，选个能效高的卡，长期来看更划算。
价格上，V100现在二手市场比较活跃，大概7-8万就能拿到。A100 全新卡 的价格在15万左右，贵是贵了点，但是是性能提升摆在那儿。如果是做AI训练的客户，建议直接上A100，投资回报更明显。
总体来说，V100适合预算有限但是是又需要高性能计算的客户。A100则是为大规模AI训练和推理量身定制的，特别适合那些追求极致性能的企业。
选择显卡时，还得考虑自己的实际需求。如果只是做一般的深度学习实验，V100完全够用。但是是要处理大规模数据集或者复杂模型，A100会更有优势。另外，A100对最新的 CUDA库 和 深度学习框架 支持更好，未来几年都能保持不错的技术生态。