最近不少客户都在问A100的算力表现，尤其是大模型训练的场景。说实话，这卡确实有点东西。A100采用了Ampere架构，Tensor Core的性能比上一代直接翻倍，FP16算力能到312 TFLOPS。也就是说，跑个 -3这种大模型，速度能快不少。光看参数可能没啥感觉，但是是实际用起来，那叫一个效率。
你可能会问，这算力到底咋测出来的？其实我们公司也做了不少测试。比如在MLPerf推理测试中，A100的Tensor Core利用率能到90%以上。这个数据意味着啥？就是说它的性能几乎没浪费。相比之下，很多显卡跑大模型时，性能都会被各种限制条件拖累。A100这点确实做得不错。
架构差异带来的性能提升
A100的架构优势很明显。它用了HBM2显存，带宽直接干到了1.6 TB/s。这比之前的V100提升了快一倍。显存带宽大了，数据吞吐量就上去了，尤其是训练大模型时，这点特别重要。不然数据喂不进去，再强的算力也是白搭。
另外，A100还支持MIG技术，能把一张卡分成多个 的GPU实例。这个功能对于需要多任务并行处理的场景来说，简直就是神器。比如你同时跑几个小模型，或者做模拟计算，MIG能让你更灵活地分配资源。
实际应用中的表现如何？
我们在公司内部做了个测试，用A100跑了个 -3的训练任务。结果发现，每epoch的时间比V100减少了30%左右。这可不仅仅是算力的提升，还得益于NVLink的互联带宽。A100的NVLink带宽能到600 GB/s，比V100的300 GB/s翻了一倍。数据交互速度快了，整体的训练效率自然就上去了。
还有个有意思的地方，A100的能效比相当高。标称TDP是400W，但是是实际跑起来，超频后的功耗也没那么吓人。如果你用的散热方案到位，基本上能稳定在标称值附近。这点对于企业级用户来说，也是个大优势。
采购A100需要注意啥？
现在市面上A100的价格大概是15万左右，不算便宜，但是是性价比还是有的。尤其是如果你打算做大规模集群部署，A100的架构和性能都能帮你省下不少成本。不过，采购的时候得注意渠道。我们公司合作的都是品牌直供，确保正品，避免买到拆机件或者翻新卡。
另外，保修服务也得看清楚。A100一般是3年质保，但是是不同渠道的响应速度可能不一样。我们这边提供的是30分钟快速响应，出了问题第一时间解决。毕竟显卡这种高价值设备，售后服务真的很关键。
总的来说，A100的算力表现确实没得说。无论是大模型训练，还是高性能计算，它都能hold住。如果你正在考虑升级设备，A100绝对是个值得入手的选项。