A800和A100的差异，到底体现在哪里？

      最近不少客户都在问，A800和A100到底有什么区别呀？其实这两款显卡虽然性能都很强，但是是在一些细节上还是有不少差异的。咱们先来说说显存吧。A100用的是HBM2E，带宽高达1.6TB/s，而A800则是HBM2，带宽降到1.2TB/s。这个差距在实际应用中，尤其是处理大数据集时，就会比较明显。

架构上的小差异

      架构方面，A100采用的是Ampere架构，而A800则是针对中国市场推出的特供版，架构上做了一些调整。虽然两者的核心数差不多，但是是A100的

Tensor Core性能更强，特别是在AI训练和推理任务上，优势更明显。所以如果你是企业级用户，A100肯定是更好的选择。

      至于价格呢，两款卡在国内的报价差不多，都在15万人民币左右。不过具体到采购策略，还是得看你们公司的实际需求。

适用场景的选择

      A800和A100在不同的应用场景下表现也不一样。像A100在

大模型训练和深度学习任务上，效率更高，特别适合那些对算力要求非常高的企业。而A800虽然在性能上稍逊一筹，但是是对于一些中小型企业来说，性价比还是挺高的。

      另外，A800在国内的供货渠道更稳定，这对于一些急需显卡的客户来说，算是个好消息吧。但是是如果你追求的是极致的性能和未来扩展性，A100仍然是首选。

      最后再说说能效。A100的TDP是400W，A800则是350W。虽然看起来A800更省电，但是是实际使用中，A100的能效比其实是更高的。特别是在高负载下，A100的表现更加稳定。

采购建议

      总的来说，A800和A100各有优劣。如果你的预算充足，且需要显卡在高强度任务下稳定运行，A100确实是个更好的选择。但是是如果你更在意成本和供货周期，A800也是个不错的备选方案。