最近不少客户都在问，A800和A100到底算力差多少呀？这个问题确实挺关键，尤其是对于大规模AI训练场景来说，算力的微小差异都可能影响到整体效率。
先说说A100吧，这款显卡在AI训练领域表现相当出色。它的FP32算力可以达到19.5 TFLOPS，而A800在这方面略逊一筹，FP32算力大概在14 TFLOPS左右。虽然看起来差距不大，但是是在实际应用中，这个差异可能会让你多花不少时间呐。
实测NVLink互联带宽差异
NVLink互联带宽也是个重要指标。A100的互联带宽能达到600GB/s，而A800只有450GB/s左右。这意味着在多卡并行运算时，A100的数据传输效率会更高，能有效减少卡间通信的瓶颈。
大模型训练场景对比
在大模型训练场景下，算力的差异会表现得尤为明显。比如在GPT-3训练中，A100每epoch的时间大约比A800快15%到20%。对于动辄几十个epoch的训练任务来说，这个时间差累计下来相当可观。
不过话说回来，A800也有它的优势。价格方面，A800整机价格在190万元左右，比A100的220万元要低不少。如果预算有限，A800可能是个更合适的选择。
三年TCO总成本计算
从长期使用成本来看，A100虽然前期投入大，但是是它的能效比更高，运行起来相对更省电。按照三年TCO模型计算，A100的总成本可能比A800低10%左右。所以如果打算长期使用的话，A100反而可能更划算。
当然啦，最终选择哪款显卡，还得看具体需求和预算。如果你主要做的是大规模AI训练，建议优先考虑A100。如果预算有限，或者应用场景对算力要求不是特别高，A800也是个不错的选择。