图形处理单元（GPU）技术改变了我们处理内存密集型任务的方式，例如人工智能发展和高性能计算（HPC）。正如最近讨论的那样从历史上看，GPU 主要用于通过流畅高效地渲染图形来增强视频游戏体验。

然而，多年来，它们的用途发生了变化。如今，GPU 被重新利用，用于更密集的计算任务，中央处理器（CPU）无法轻松处理。

NVIDIA 长期以来一直处于 GPU 技术的前沿，提供加速游戏、科学研究等各个领域计算任务的解决方案，人工智能以及机器学习。

NVIDIA 在该领域的两款杰出产品是A100和V100 GPU。这些 GPU 旨在满足高性能计算需求，但针对略有不同的细分市场和用户需求进行了量身定制。

A100 GPU 是 NVIDIA 最新的 GPU 之一，采用最新的技术进步设计，可提供无与伦比的计算能力。另一方面，V100 虽然稍旧一些，但对于那些希望提高计算能力的人来说仍然是一个强大的选择。

在本文中，我们将深入探讨这两款强大硬件的复杂性，并在多个领域对它们进行比较，包括性能、AI 和 ML 功能、成本和应用程序适用性。通过比较，您可以清楚地了解哪款 GPU 最适合特定任务和预算。

NVIDIA V100 概述

NVIDIA V100 GPU于 2017 年推出，树立了新的 HPC 和 AI 加速标准。它基于 Volta 架构构建，与之前的版本相比有了巨大飞跃，并带来了性能和效率的大幅提升。

V100 的设计初衷是满足日益增长的人工智能需求、机器学习和科学计算，为内存密集型问题提供解决方案。它引入了 Tensor Cores，这是一项旨在加速 AI 应用程序的功能，使 V100 能够超越100 TFLOPS 障碍在深度学习表现方面。

与前几代产品相比，这是一个巨大的飞跃，因为 V100 旨在提供高速互连链接和对广泛内存带宽的支持，从而更容易高效地管理和处理大型数据集。

讨论内容之前，V100 配备 5,120 个 CUDA 核心和 640 个 Tensor 核心，在发布时提供无与伦比的计算能力。它具有 32GB 或 16GB第二代高带宽内存(HBM2)，支持高达 900 GB/s 的内存带宽。虽然内存容量和带宽低于 A100，但它们在 V100 发布时具有开创性，并且在各种应用中仍具有竞争力。

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此外，V100 所采用的 Volta 架构比之前的单指令，多线程（SIMT）NVIDIA 早期架构（例如 Pascal）使用的执行模型。

在早期的 GPU 架构中Pascal中，执行模型以称为“warp”的组来处理线程。每个 warp 在多个线程中执行相同的指令，但是当 warp 中的不同线程需要采用不同的执行路径时，由于条件分支，这可能会导致效率低下。在这些情况下，不遵循“活动”路径的线程必须等待，从而导致不同路径的序列化执行，从而导致 GPU 的计算资源利用不足。这沃尔特架构然而，引入了 SIMT 执行模型的高级形式。它允许所谓的“独立线程调度”。这种增强意味着每个线程可以在 warp 中更独立地运行，保持自己的状态和执行路径，而不会与 warp 的其余线程逐步锁定。

这反过来又减少了与发散代码执行相关的惩罚，因为线程可以更有效地发散和收敛。这一变化旨在通过提高 GPU 处理发散执行路径的能力来最大限度地提高并行效率，发散执行路径在复杂的计算任务中很常见，比如涉及 AI 和 HPC 的任务。

Volta 架构引入了独立线程调度，提高了 GPU 处理复杂、细粒度并行算法的能力。V100 提高了并发性，减少了与内存密集型任务相关的延迟，从而实现了更高效的数据处理。

NVIDIA V100 有什么用途？

NVIDIA V100 与 A100 一样，是一款高性能图形处理单元 (GPU)，用于加速 AI、高性能计算 (HPC) 和数据分析。

NVIDIA A100 概述

于 2020 年 5 月推出，NVIDIA A100标志着 GPU 技术的进步，专注于数据中心和科学计算的应用。它建立在Ampere 架构，大幅改进了 V100 中上一代 Volta 架构。

A100 旨在支持各种计算任务，包括 AI、数据分析、云计算和 HPC。它旨在实现各个规模的加速，增强可扩展数据中心的性能。

这意味着A100 GPU旨在加速独立实例中的计算任务以及各种规模和复杂程度的计算工作。这种加速不仅限于小规模任务或大规模单一计算，而且可扩展到不同级别的计算需求。这种可扩展性对于改变数据中心处理的工作负载至关重要。

A100 的性能比上一代更高，并引入了多项 AI 特定的增强功能，例如结构稀疏性和多实例 GPU（MIG），它可以实现更高效的资源利用率和更大的可扩展性。

A100 中的结构稀疏性利用了这样一个事实：用于构建 AI 模型的大多数数据集都充满了零或非常小的数字，即使删除这些数字也不会真正改变计算结果。通过忽略这些不必要的细节，A100 可以将某些任务的执行速度提高一倍。这使得训练 AI 模型或分析数据等工作更快、更高效。

另一方面，MIG 允许将单个 A100 GPU 划分为多个较小的独立 GPU。每个实例独立运行，可以同时运行不同的任务。此功能在多个用户或任务需要共享 GPU 资源的环境中特别有用，因为它可以更好地利用 GPU，确保其计算能力不会闲置，并可以根据特定需求进行扩展。

A100 GPU 的寿命是多长？

A100 GPU 的确切使用寿命取决于各种因素，例如使用情况和冷却条件。不过，通常情况下，如果保养得当，像 A100 这样的高端 GPU 可以使用数年（5-7 年）。

此外，Ampere 架构支持最新的数据传输和互连技术，包括 PCIe Gen 4 和 NVIDIA 的 Magnum IO，可与Mellanox 互连解决方案。这意味着它可以有效地连接多台计算机或GPU，这对于需要大量计算能力的大规模任务尤其有用。

这种多功能性使 A100 能够高效地应用于各种应用，从 AI 训练和推理到复杂的数据分析和高性能计算任务

我们之前曾写过A100 的特点，其中包括 6,912 个 CUDA 核心和 432 个 Tensor 核心，使 A100 能够轻松处理密集的数据处理任务。GPU 配备了 40GB HBM2e内存，提供高达 1.6 TB/s 的带宽，高于 V100。这种巨大的内存和带宽容量使 A100 能够出色地处理大型数据集和复杂的 AI 模型。

A100 的预期用例从大规模 AI 训练和推理任务扩展到 HPC 应用，使其成为各种高需求计算环境的多功能解决方案。

A100 与 V100 性能比较

NVIDIA A100 和 V100 GPU 之间的性能比较表明，计算效率有了显著提高。A100 GPU 在单精度 (FP32) 计算方面取得了显著的改进，这对于深度学习以及高性能计算应用。具体来说，A100 提供高达 156 TFLOPS，而 V100 提供 15.7 TFLOPS。

A100 的 TFLOPS 提升意味着其每秒执行更多浮点计算的能力增强，有助于更快、更高效地处理复杂的计算任务。

以下是两种 GPU 的比较表：

由于 A100 增强了 Tensor Core 和结构稀疏性支持，AI 和深度学习的性能差异更加明显。A100 可以实现高达 312 TFLOPS 的 AI 特定任务（使用稀疏性），大大高于 V100 的 125 TFLOPS。这使得 A100 特别适合训练大型复杂神经网络。

内存性能是 GPU 比较中的另一个关键因素。A100 的 40GB HBM2e 内存比 V100 的 32GB 提供更大的容量，带宽也显著提高（1.6 TB/s 对比 900 GB/s）。这一改进意味着数据密集型任务和处理大型数据集的应用程序具有更好的性能。

然而，能源效率是一个重要的考虑因素，尤其是在大规模部署中。A100 的热设计功率 (TDP) 约为 400 瓦，高于 V100 的 300 瓦。尽管如此，当考虑到 A100 带来的性能提升时，尤其是在 AI 和高性能计算任务中，很明显，尽管 A100 的 TDP 更高，但它是一种更节能的解决方案。

A100 在张量运算和其他 AI 相关计算方面的性能增强，加上其高效管理和利用电源的能力，有助于提高其每瓦性能。例如，它在单精度和张量运算方面都提供了令人印象深刻的计算吞吐量，这对于 AI 建模和深度学习任务至关重要。

如果您正在考虑 GPU 的选择对环境的影响和能效，A100 的性能会大幅提升，而功耗只会略有增加。对于寻求平衡计算需求和能效的数据中心、AI 开发人员和数据科学家来说，A100 是一个有价值的选择。

适合不同的应用

虽然这两款 GPU 都是为高性能计算而设计的，但它们对不同应用程序的适用性因其规格和性能特征而异。以下是它们在特定场景中的比较：

• 科学研究和模拟： A100 和 V100 都非常适合处理科学研究，尤其是模拟和计算任务。然而，A100 的性能提升和内存容量更大，使其更适合最苛刻的模拟和数据密集型研究项目。

• 企业数据分析：对于依赖大规模数据分析的企业，A100 提供更快的数据处理速度和处理更大数据集的能力，从而可以实现更有见地的分析和更好的决策。

• 边缘计算：虽然 V100 仍然是边缘计算应用的可靠选择，但 A100 的功能和改进的性能指标提供了一种前瞻性的解决方案，可以更好地满足未来边缘 AI 应用日益增长的需求。

• 云计算和数据中心： A100 的增强性能和效率使其特别适合云计算和数据中心，在这些领域可扩展性和能效是主要考虑因素。它能够同时处理多个任务，从而实现更灵活、更具成本效益的云服务。

A100 与 V100 成本和价值分析

对于许多用户来说，GPU 的成本是一个关键因素，它影响着 GPU 为不同细分市场提供的整体价值。

• 初始成本和可用性： A100 通常比 V100 更贵，反映出其较新的技术和更高的性能。不过，价格会根据供求关系以及具体配置和型号而有所不同。

• 总拥有成本：考虑总拥有成本时，重要的是要考虑初始购买价格和运营成本，例如功耗和冷却。A100 的能源效率提高可以降低长期成本，从而抵消许多用户较高的初始价格。

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面向未来并延长使用寿命

考虑到技术进步的快速步伐，对于投资高性能计算解决方案的组织来说，面向未来至关重要。

• 不断发展的计算需求：得益于其更新的架构和更高的性能，A100 更有能力满足未来计算任务和 AI 算法日益增长的需求。这使其成为一项更具前瞻性的投资，在淘汰之前可能具有更长的使用寿命。

• NVIDIA 的支持和更新： NVIDIA 为这两款 GPU 提供广泛的支持，包括驱动程序更新和优化。不过，作为一款较新的产品，A100 可能会获得更长期的支持和更频繁的更新，从而延长其使用寿命。

• 转售价值和需求：二级市场对高性能 GPU 的需求会影响其转售价值。与 V100 相比，A100 更新、功能更强大，因此随着时间的推移，其转售价值可能会更高。

NVIDIA A100 和 V100 GPU 提供出色的性能和功能，专为高性能计算、AI 和数据分析而设计。A100 因其在架构、内存和 AI 特定功能方面的进步而脱颖而出，使其成为最苛刻的任务和面向未来需求的更好选择。然而，对于许多应用程序来说，V100 仍然是一个可行且经济高效的选择，特别是对于那些性能要求不太严格或预算限制不太严格的应用程序。

最终，在 A100 和 V100 之间做出选择将取决于个人需求、预算和设想的具体应用。随着 GPU 技术的不断发展，了解最新发展以及它们如何满足您的计算需求将是做出最明智决定的关键。