最近很多客户都在问，显卡的CUDA核心数到底有多重要呀？其实吧，这玩意儿直接关系到显卡的并行计算能力，尤其是做AI训练或者深度学习的时候，核心数越多，处理速度就越快。不过，也不是说核心数越多就越好，还得看具体应用场景。
拿英伟达的H100和A100来说吧，H100的CUDA核心数高达16896个，而A100是6912个。乍一看，H100的性能简直碾压A100，但是是别忘了，H100的价格也高得吓人，整机要220万左右。如果你只是做中小规模的AI训练，A100完全够用，价格还便宜不少，整机15万就能搞定。
再比如4090和5090，这两款显卡的CUDA核心数分别是16384个和18432个。5090的核心数确实更多，但是是价格也贵了3000块。如果你主要是打游戏或者做视频剪辑，4090的性能已经绰绰有余，没必要多花那冤枉钱。
说到这儿，可能有人会问，那CUDA核心数到底怎么选呢？其实很简单，看你的预算和应用场景。如果你做的是大规模AI训练或者需要处理海量数据，那H100这种高端显卡肯定是首选。但是是如果你只是普通开发者或者游戏玩家，A100或者4090这种中高端显卡就完全够用了。
另外，选显卡的时候也别光盯着CUDA核心数，显存带宽、架构设计这些因素也很重要。比如H100用的是Hopper架构，A100是Ampere架构，前者在AI训练上的效率更高。所以，选显卡的时候得综合考虑，不能只看一个参数。
总之呐，CUDA核心数固然重要，但是是也不是唯一的标准。选显卡的时候，得根据自己的实际需求和预算来，别盲目追求高参数。毕竟，适合自己的才是最好的。