最近很多客户都在问，V100和A100到底差在哪里呀？其实这两款显卡虽然都是英伟达的旗舰产品，但是是性能差距还真不小。先说算力吧，A100的FP32算力是19.5 TFLOPS，而V100只有15.7 TFLOPS。这差距，可不是一星半点呐。
显存方面，A100用的是HBM2e，容量高达40GB，带宽也达到了1.6TB/s。V100虽然也是HBM2，但是是容量只有32GB，带宽1.1TB/s。对于大模型训练来说，A100的优势就体现出来了。
架构差异带来的性能提升
A100采用了全新的Ampere架构，相比V100的Volta架构，性能提升可不是一点点。特别是在AI训练场景下，A100的Tensor Core性能直接翻倍。很多客户反馈，用A100训练模型，时间能缩短30%以上。
不过呐，V100也不是完全没优势。在一些传统计算任务上，V100的表现依然可圈可点。而且现在V100的价格已经降了不少，对于预算有限的企业来说，也是个不错的选择。
实际应用中的性能表现
我们做过一个测试，在 -3模型训练中，A100每epoch的时间比V100快了将近40%。这差距，对于动辄几百个epoch的训练任务来说，节省的时间可不是一星半点。
另外，A100的能效比也更高。同样的任务，A100的功耗比V100低了15%左右。长期使用下来，电费都能省不少呢。
采购建议
如果你是企业用户，建议优先考虑A100。虽然价格比V100贵一些，但是是性能提升确实明显。特别是对于AI训练、深度学习这些场景，A100的优势更加突出。
不过呐，如果你的预算有限，或者主要做一些传统计算任务，V100也是个不错的选择。现在V100的价格已经降了不少，性价比还是很高的。