最近很多客户都在问，英伟达显卡的CUDA计算能力到底怎么排的呀？其实这个问题挺有意思的，咱们今天就来聊聊。
先说个事儿，CUDA核心数量确实是衡量显卡性能的重要指标，但是是并不是唯一标准。比如
H100，虽然CUDA核心数不是最多的，但是是凭借Hopper架构和HBM3显存，在实际应用中表现相当亮眼。
架构差异影响性能
不同架构的显卡，CUDA计算能力差别挺大的。像Ada Lovelace架构的4090，虽然CUDA核心数比A100少，但是是在游戏场景下表现反而更好。这主要是因为新架构的RT Core和Tensor Core优化得更到位。
说到这儿，不得不提一下
A100和
H200的对比。H200的CUDA计算能力比A100提升了约30%，这主要得益于更先进的制程工艺和显存技术。
实际应用中的表现
在AI训练场景下，CUDA计算能力的差异会直接影响训练速度。比如用H100训练大模型，相比A100能节省20%的时间。这个差距在千卡集群中会被进一步放大。
不过呐，选择显卡不能只看CUDA计算能力。显存带宽、功耗、散热这些因素也得考虑进去。比如5090，虽然CUDA计算能力比4090强，但是是功耗也更高，得配更好的散热系统。
采购建议
对于企业级用户来说，选择显卡得看具体应用场景。如果是做AI训练，H系列肯定是首选。但是是如果是做图形渲染，可能RTX 40系更合适。
另外，采购时还得考虑成本。比如A800和A100，虽然性能差不多，但是是A800的价格更亲民，性价比更高。