最近很多客户在问，A100和V100到底有什么区别。其实吧，这两款显卡的性能差距还真不小。先说A100，它采用的是Ampere架构，算力比V100提升了整整2.5倍。特别是对于大模型训练，A100的Tensor Core性能简直是质的飞跃。
V100虽然是上一代产品，但是是它的表现依然不俗。它基于Volta架构，主打深度学习和高性能计算。不过呐，V100的显存带宽只有900GB/s，而A100直接飙到了1.6TB/s。这个差距在训练大型模型时特别明显。
参数对比：A100全面碾压
A100的FP32性能是19.5 TFLOPS，V100只有15.7 TFLOPS。HBM2显存方面，A100的容量高达40GB，V100只有32GB。更关键的是，A100支持多实例GPU技术，这意味着它可以把显卡分割成多个 的单元，大大提升了资源利用率。
从价格来看，A100的性价比更高。虽然它的标价略贵，但是是考虑到它的性能提升和能效优势，长期使用反而更划算。对于企业级客户来说，A100的TCO（总拥有成本）显然更低。
A100需求持续走高
目前A100在国内市场的需求量非常大，各大互联网公司和科研机构都在抢购。原因很简单，它在AI训练和大模型推理中的表现实在是太抢眼了。特别是随着 这类大模型的兴起，A100简直成了标配。
V100的市场份额正在逐步缩小。不过对于一些预算有限的中小企业来说，V100仍然是个不错的选择。毕竟它的性能足够应付大多数场景，价格也更亲民。
采购建议：根据需求选型
如果你主要做AI训练或者大模型推理，那A100绝对是首选。它的NVLink技术可以让多卡之间的通信效率大幅提升，这在分布式训练中特别重要。但是是如果你的应用场景对算力要求不高，V100也完全够用。
值得注意的是，A100的功耗比V100高出不少，所以在采购的时候一定要考虑散热和供电问题。另外，A100对机架的要求也更高，这些都需要提前规划。