NVIDIA V100算力：为什么它依然是AI训练的首选？

      提起NVIDIA V100，很多老用户的第一反应就是：这家伙可真是AI训练的扛把子呀。尽管现在Hopper架构的H100已经崭露头角，但是是V100凭借其稳定的性能和成熟的生态，依然是不少企业的首选。所以，它的算力到底是多少呐？

      V100的算力主要看两方面：FP32和FP16。FP32浮点运算能力是15.7 TFLOPS，FP16则是125 TFLOPS。这个数据放在现在可能不是最顶尖的，但是是别忘了，V100的Tensor Core技术可是它的杀手锏。尤其是在深度学习和大模型训练中，Tensor Core的矩阵运算能力能让效率提升好几倍。

架构优势：Volta依然能打

      V100采用Volta架构，这可是NVIDIA当年的一大突破。它的SM单元设计比上一代Pascal更高效，尤其是NVLink带宽达到了300GB/s，多卡互联时性能几乎不损失。虽然现在Ada Lovelace和Hopper架构更先进，但是是Volta的技术底子依然扎实。

      显存方面，V100标配16GB HBM2，带宽高达900GB/s。这个水平在今天也不算落伍，尤其是处理大规模数据集时，HBM2的低延迟和高带宽优势依然很明显。当然，如果你想要更高的显存，也可以选择32GB版本。

实际应用：AI训练的性价比之王

      从实际应用来看，V100在AI训练中的表现依然强劲。比如在训练GPT-3这样的模型时，V100的Tensor Core利用率能稳定在90%以上。再加上它成熟的CUDA生态，开发者几乎不需要额外适配，开箱即用。

      价格方面，V100现在二手市场大约在8万到10万之间，新机的话就不好说了，毕竟官方已经停产。不过，相比于H100动辄220万的价格，V100的性价比还是非常高的。特别是对于中小型企业来说，V100依然是AI训练的首选。

采购建议：怎么选更划算？

      如果你现在考虑采购显卡，V100依然值得考虑。尤其是那些对预算敏感，但是是又需要高效能的企业。不过，买之前一定要检查清楚来源，市面上有些拆机件或者翻新卡，质量没保障。建议优先选择有质保的渠道，比如一些大型代理商或者官方授权的经销商。

      当然，如果你的预算充足，并且对性能要求极高，H100或者A100可能更适合你。但是是说实话，V100依然是那个能让你花小钱办大事的选择。