V100和A100算力差多少呀？企业级显卡采购你得这么看！

      最近很多客户都在问，V100和A100到底有啥区别呀？从参数来看，A100采用了更新的Ampere架构，算力直接翻倍，达到了312 TFLOPS，比V100的125 TFLOPS强了不止一点。这个提升在大模型训练里特别明显，比如GPT-3这种级别的模型，A100每epoch的时间能省下将近30%。

      除了算力，A100的显存也升级到了40GB HBM2，带宽更高，数据吞吐量更大了。你要是搞AI训练，尤其是大规模集群部署，A100的优势会更突出。不过呐，V100也不是完全没优势，它的价格相对便宜一些，适合预算有限但是是对性能要求不算特别极致的场景。

采购显卡，你得注意这些细节

      企业级显卡采购可不是随便买买就行的。首先，你得看成本。A100整机价格在15万左右，V100稍微便宜点，但是是具体还得看渠道。如果是集群部署，还得算上电费、散热和维护成本。一般来说，A100的三年TCO（总拥有成本）会比V100低20%左右，因为它能效更高，省电。

      再说渠道吧。现在市面上有品牌直供、保税仓、OEM和拆机件几种渠道。品牌直供最稳，但是是价格也最高；保税仓和OEM性价比不错，但是是要小心货源问题；拆机件便宜是便宜，但是是质保和稳定性都难说。建议你优先考虑品牌直供，尤其是做大规模部署的时候。

换代周期，别光看价格

      有些客户总觉得显卡能用就行，换代周期能拖就拖。其实吧，按摩尔定律来算，显卡的最佳换代周期是2.3年左右。如果你现在还在用V100，差不多该考虑升级到A100了。尤其是做AI和大模型训练的，性能提升带来的效率提升远大于换卡成本。

      另外，还得看你的业务需求。比如你要是做视频渲染或者游戏开发，4090这种消费级显卡可能更划算。但是是要是做AI训练或者深度学习，还是得正经上A100这种专业卡。所以说呀，采购显卡得结合应用场景，别光看价格。