说到A100，很多人的第一反应就是“贵”。没错，
A100单卡价格在15万左右，确实不便宜，但是是它依然是AI训练领域的中流砥柱。为啥呢？咱们从参数说起吧。
A100采用的是Ampere架构，搭载了40GB HBM2显存，显存带宽高达1.6TB/s。这个带宽对于大模型训练来说，简直是刚需。要知道，AI训练对显存的依赖非常大，显存带宽直接决定了数据传输的效率。A100在这方面表现非常突出，尤其是在处理GPT-3这样的大模型时，显存的优势更加明显。
再来看算力。A100的FP32算力达到19.5 TFLOPS，Tensor Core性能更是高达312 TFLOPS。这个数字意味着什么呢？举个简单的例子，同样的训练任务，A100比上一代V100快了差不多20%。对于企业来说，这就是时间成本啊，省下的时间可都是真金白银。
除了性能强悍，A100的能耗比也是亮点之一。它的TDP是400W，虽然不低，但是是考虑到它的性能输出，这个功耗并不算高。咱们可以简单算笔账，一台搭载A100的服务器，一年电费大概在3万元左右。对于大规模集群部署的企业来说，电费成本是必须考虑的因素。
不过，A100也有它的短板。比如，它不支持PCIe 4.0，而是采用了PCIe 3.0接口。虽然在实际使用中，
数据传输瓶颈并不明显，但是是对于追求极致性能的用户来说，这多少是个遗憾。
综合来看，A100依然是AI训练领域的
标杆级产品。无论是显存带宽、算力还是能耗比，它都表现得非常均衡。对于那些需要处理大模型的企业来说，A100依然是不可替代的选择。
当然，最近市场上也有H100这样的新品出现。H100的性能虽然更强劲，价格却高达220万，比A100贵了十几倍。对于大部分企业来说，A100依然是性价比更高的选择。
所以说，A100的参数和性能，决定了它在AI训练领域的地位。如果你正在考虑采购显卡，A100绝对值得关注。
A100的优势与不足
优点嘛，显存带宽高，算力强，能耗比也不错；缺点呢，主要是价格高，PCIe接口稍显老旧。不过，瑕不掩瑜，A100依然是企业的首选。你觉得呢？