您选择的 GPU会对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 产生巨大影响。合适的图形处理单元 (GPU) 可以加速您的 AI 工作负载，从而缩短训练时间、提高模型准确性和提高生产力。NVIDIA 在该领域最突出的两款产品是 A100 80GB PCIe 和 Tesla V100-PCIE-32GB。两者都是为专业 AI 应用程序设计的，但可满足不同的需求和用例。本文对这两款强大的 GPU 进行了比较，探讨了它们的架构、性能、能源效率、可扩展性等，以帮助您确定哪一款最适合您的 AI 项目。

NVIDIA Ampere 架构 (A100 80GB PCIe)

A100 80GB PCIe基于 NVIDIA 的 Ampere 架构构建，代表着 AI 处理能力的重大飞跃。该架构引入了多项新功能，包括第三代 Tensor Cores，可提供比上一代高达 20 倍的 AI 性能。A100 还支持多实例 GPU (MIG) 技术，允许将单个 A100 划分为最多七个独立实例，每个实例都有自己的资源。

• 建筑：安培

• GPU 内存：80 GB HBM2e

• 内存带宽：2,039 GB/s

• CUDA 核心：6,912

• Tensor 核心数：432 个（第三代 Tensor 核心）

• FP16 性能：312 TFLOPS

• FP32 性能：19.5 TFLOPS

• FP64 性能：9.7 TFLOPS

• 张量性能：1,248 TFLOPS

• 多实例 GPU (MIG)：支持，最多 7 个实例

• PCIe 代数：PCIe 4.0

• 功耗：250-300瓦

• 外形尺寸：全高、全长（FHFL）双插槽

• 冷却：被动

• 互连：NVLink（可选，使用 NVLink 时为 600 GB/s）

• NVLink 支持：是，最多 12 个链接（适用于多 GPU 配置）

• 软件支持：CUDA 11.x 及更高版本、cuDNN、TensorRT、DeepStream、AI 框架（TensorFlow、PyTorch 等）

• 建议 PSU：650W 或更高

• 工作温度：0°C 至 50°C

• 尺寸：10.5 英寸（267 毫米）x 4.4 英寸（112 毫米）x 1.4 英寸（35 毫米）

• 重量：约1.5公斤（3.3磅）

A100 80GB PCIe 的优势

• 在人工智能和深度学习方面的表现无与伦比。

• 大内存容量和带宽。

• 高级可扩展性功能 (MIG)。

• 面向未来的架构。

A100 80GB PCIe 的缺点

• 成本高。

• 功耗较高。

NVIDIA Volta 架构（Tesla V100-PCIE-32GB）

另一方面， Tesla V100-PCIE-32GB基于 Volta 架构。Volta 具有革命性，推出了专为 AI 工作负载设计的第一代 Tensor Core。V100 仍然是一款功能强大的 GPU，尤其是在可靠性和性能至关重要的数据中心。尽管比 A100 更老，但由于其坚固的设计和高效率，Volta 架构在各种应用中仍然占有一席之地。

• 建筑：Volta

• GPU 内存：32 GB HBM2

• 内存带宽：900 GB/s

• CUDA 核心：5,120

• Tensor Cores：640 个（第一代 Tensor Cores）

• FP16 性能：125 TFLOPS

• FP32 性能：15.7 TFLOPS

• FP64 性能：7.8 TFLOPS

• 张量性能：125 TFLOPS

• PCIe 代数：PCIe 3.0

• 功耗：250瓦

• 外形尺寸：全高、全长（FHFL）双插槽

• 冷却：被动

• 互连：NVLink（可选，使用 NVLink 时速度为 300 GB/s）

• NVLink 支持：是，最多 6 个链接（适用于多 GPU 配置）

• 软件支持：CUDA 10.x 及更高版本、cuDNN、TensorRT、DeepStream、AI 框架（TensorFlow、PyTorch 等）

• 建议 PSU：600W 或更高

• 工作温度：0°C 至 50°C

• 尺寸：10.5 英寸（267 毫米）x 4.4 英寸（112 毫米）x 1.4 英寸（35 毫米）

• 重量：约1.47千克（3.2磅）

Tesla V100-PCIE-32GB 的优势

• 降低成本。

• 在数据中心环境中已证明其可靠性。

• 更节能。

Tesla V100-PCIE-32GB 的缺点

• 与 A100 相比性能较低。

• 随着人工智能工作负载的演变，未来适应性下降

A100 80GB PCIe 与 Tesla V100-PCIE-32GB

以下是 A100 80GB PCIe 与 Tesla V100-PCIE-32GB 的比较图表：

主要架构差异及其对性能的影响

A100 和 V100 之间最显著的区别在于 Tensor Cores。A100 的第三代 Tensor Cores 为 AI 和深度学习任务中常见的混合精度工作负载提供了明显更好的性能。得益于 MIG 技术，A100 的架构也更加灵活，该技术可以优化不同工作负载的资源分配。相比之下，V100 的 Tensor Cores 不那么先进，但对于许多应用程序来说仍然非常有效，特别是那些不需要最新 AI 性能增强的应用程序。

内存容量和带宽

1、A100 80GB PCIe：扩展内存容量

A100 80GB PCIe 的一大突出特点是其巨大的内存容量。凭借 80GB 的 HBM2e 内存，它可以处理比其前代产品更大的数据集和更复杂的模型。A100 还受益于 2,039 GB/s 的内存带宽，允许在 GPU 和内存之间快速传输数据，这对于在数据密集型任务中保持高性能至关重要。

2、Tesla V100-PCIE-32GB：适合数据密集型任务的高带宽

Tesla V100-PCIE-32GB 提供 32GB HBM2 内存，虽然比 A100 小，但仍可为大多数 AI 工作负载提供大量容量。其内存带宽也令人印象深刻，达到 900 GB/s。虽然 V100 的内存不到 A100 的一半，但对于许多 AI 模型来说仍然足够，特别是在数据集不是太大的环境中。

3、内存容量和带宽对 AI 工作负载的影响比较

比较两者，A100 在内存容量和带宽方面具有优势。这使得它更适合更大的模型和数据集，这在人工智能研究和行业中越来越常见。然而，V100 的内存仍然可以处理广泛的应用，尤其是在考虑到预算限制的情况下。

性能基准

1、浮点性能（FP16、FP32、FP64）

在浮点性能方面，A100 80GB PCIe 胜过 Tesla V100-PCIE-32GB。A100 在 FP16 中提供 312 TFLOPS，在 FP32 中提供 19.5 TFLOPS，在 FP64 中提供 9.7 TFLOPS。相比之下，V100 在 FP16 中提供 125 TFLOPS，在 FP32 中提供 15.7 TFLOPS，在 FP64 中提供 7.8 TFLOPS。这些数字表明 A100 处理复杂数学运算的卓越能力，这对于 AI 和 ML 任务至关重要。

2、张量核心性能

A100 的 Tensor Cores 可实现高达 1,248 TFLOPS，这使得它在 AI 特定工作负载方面比 V100 强大得多，后者提供约 125 TFLOPS。这种差异凸显了 A100 在处理 AI 任务方面的效率，特别是涉及深度学习和神经网络训练的任务。

3、人工智能和深度学习性能指标

在现实世界的 AI 和深度学习基准测试中，A100 的表现始终优于 V100。例如，在训练大规模神经网络或对海量数据集进行推理等任务中，A100 的卓越架构和更大的内存容量可显著缩短处理时间并提高吞吐量。

虽然两款 GPU 都性能强大，但 A100 在几乎所有性能基准测试中都表现出明显领先，因此对于希望最大程度提高 AI 处理能力的组织来说，它是更好的选择。然而，在尖端性能不是主要要求的环境中，V100 仍然具有竞争力。

能源效率

1、A100 80GB PCIe 的功耗

在典型的 AI 工作负载下，A100 80GB PCIe 的功耗约为 250-300 瓦。尽管性能更高，但由于 Ampere 架构的进步，它仍保持了相对高效的能源配置。

2、Tesla V100-PCIE-32GB 的功耗

相比之下，Tesla V100-PCIE-32GB 的功耗约为 250 瓦，相对于其性能而言，其功耗略高。这对于能源成本高昂的大型数据中心来说是一个重要的考虑因素。

3、高性能计算 (HPC) 环境中的效率

在 HPC 环境中，GPU 的能效直接影响总拥有成本 (TCO)。A100 虽然耗电量稍大，但性能却高得多，这可以通过减少完成任务所需的时间来抵消其较高的功耗。

使用案例

1、A100 80GB PCIe：最适合大规模 AI 和 ML 模型

A100 80GB PCIe 在大型 AI 和 ML 模型方面表现出色，尤其是那些需要大量并行处理和大型数据集的模型。其巨大的内存和卓越的 Tensor Core 性能使其成为尖端研究、自主系统和大型企业 AI 应用的理想选择。

2、Tesla V100-PCIE-32GB：数据中心应用和研究的理想选择

对于许多数据中心应用和研究环境来说，Tesla V100-PCIE-32GB 仍然是一个强大的选择。它特别适合那些不需要最新 AI 性能但仍需要可靠、高性能计算资源的任务。

3、行业特定用例

对于医疗、汽车和金融等 AI 应用日益复杂的行业，A100 的先进功能使其成为首选。然而，V100 在学术界和小型研究实验室中仍然很有价值，因为这些领域可能不需要最新技术。

可扩展性

1、A100 80GB PCIe：多 GPU 配置中的可扩展性

A100 的可扩展性是其主要优势之一。通过支持多 GPU 配置，它可以部署在大规模集群中，以应对最苛刻的 AI 工作负载。它使用 MIG 划分资源的能力也增加了它的多功能性，使组织能够更有效地优化硬件利用率。

2、Tesla V100-PCIE-32GB：分布式系统中的性能

V100 在分布式系统中也具有良好的扩展性，适合大规模数据中心部署。但它缺乏 A100 的高级可扩展性功能，特别是在资源分区和灵活性方面。

3、对大型人工智能项目的影响

对于大型 AI 项目，A100 在可扩展性方面显然更胜一筹。它能够处理更广泛的数据集和更复杂的模型，因此更适合需要大量计算资源的项目。

软件生态系统

A100 和 V100 均与 NVIDIA 的 CUDA 平台和 cuDNN 库完全兼容，这对于开发 AI 应用程序至关重要。CUDA 和 cuDNN 提供了优化各种 AI 和深度学习框架的 GPU 性能所需的工具。这两款 GPU 都支持流行的 AI 框架，例如 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet。然而，A100 已针对这些框架进行了优化，为 AI 和深度学习任务提供了更好的性能和更快的处理时间。

NVIDIA 为 A100 和 V100 提供了大量优化和工具，包括对 TensorRT 和 DeepStream SDK 的支持。这些工具可帮助开发人员充分利用他们的 GPU，但作为较新的型号，A100 受益于最新的进步和优化。

未来趋势

A100 的设计着眼于未来。其尖端技术确保其在未来几年内仍将保持相关性，对于希望在 AI 领域保持领先地位的组织而言，这是一项明智的投资。虽然 V100 较旧，但它在 AI 研究中仍然占有一席之地，特别是在不需要最新硬件的环境中。然而，随着 AI 工作负载的复杂性不断增加，V100 可能难以满足未来的需求。

从投资角度来看，A100 凭借其先进的功能和卓越的性能，使用寿命更长，投资回报率 (ROI) 也更高。V100 虽然仍然有价值，但随着人工智能技术的不断发展，其回报率可能会逐渐下降。

价格与供货

A100 80GB PCIe 定价较高，反映出其先进的功能和卓越的性能。截至 2024 年，它仍然是市场上最昂贵的 GPU 之一，这可能会成为小型企业的障碍。Tesla V100-PCIE-32GB 价格更实惠，使其成为预算较紧的组织更易于接受的选择。然而，其较低的价格在性能和未来保障方面有所取舍。

这两款 GPU 都广泛可用，但 A100 在企业环境和大型数据中心中更常见。V100 虽然仍然可用，但随着 NVIDIA 逐步淘汰旧型号并采用新技术，可能会更难找到。

客户支持和保修

NVIDIA 为 A100 提供全面支持，包括访问最新驱动程序、软件更新和专业服务。A100 还提供强大的保修，确保组织可以依赖它来处理关键应用程序。

V100 仍可获得支持，但可能不如 A100 那样广泛。由于 V100 是较旧的型号，组织可能会发现与较新的 A100 相比，支持和保修选项更有限。A100 通常提供更长、更全面的保修，反映出其作为优质产品的地位。V100 虽然仍受保修，但保修期可能更短，服务选项也更少。

环境考虑

由于功耗增加，A100 的能耗更高，但它以卓越的性能弥补了这一缺陷，可以减少完成任务所需的总体时间和能源。V100 的能效略高，能耗较低，因此对于希望在实现高性能的同时最大限度减少对环境影响的组织来说，V100 是更好的选择。

NVIDIA 在提高其 GPU 的能源效率方面取得了长足进步，A100 和 V100 都受益于这些举措。注重可持续发展的组织可能会发现，这两款 GPU 都符合其企业环境目标，但 A100 的每瓦性能更高。

行业反馈和评论

A100 以其无与伦比的性能、灵活性和可扩展性赢得了行业专业人士的广泛赞誉。它经常被描述为人工智能和深度学习应用的黄金标准。Tesla V100 仍然备受推崇，尤其是在学术和研究领域。虽然它不再是表现最好的产品，但它的可靠性和成本效益受到称赞。

结论

比较 A100 80GB PCIe 和 Tesla V100-PCIE-32GB 时，很明显这两款 GPU 各有优势。A100 提供卓越的性能、可扩展性和面向未来性，使其成为尖端 AI 应用的最佳选择。Tesla V100 虽然较旧，但仍然是许多 AI 和数据中心任务的可靠且经济高效的选择。

最终，选择这两款 GPU 取决于您的具体需求、预算和长期目标。如果您专注于最大限度地提高 AI 性能并保持领先地位，那么 A100 无疑是赢家。但是，如果您需要更实惠、更可靠且性能稳定的解决方案，那么 Tesla V100 仍然是一个强有力的竞争者。

常见问题解答

1、A100 80GB PCIe 和 Tesla V100-PCIE-32GB 之间的主要区别是什么？

A100 具有更高的性能、更大的内存容量和更好的可扩展性，而 V100 则更具成本效益和节能效果。

2、哪种 GPU 更适合深度学习任务？

A100 80GB PCIe 因其先进的 Tensor Cores 和更高的内存容量而更适合深度学习任务。

3、这些 GPU 在能源效率方面如何比较？

Tesla V100 的能效略高一些，但就整体效率而言，A100 的卓越性能可能会抵消其更高的功耗。

4、2024 年Tesla V100 仍然是一项不错的投资吗？

是的，对于许多 AI 工作负载来说，Tesla V100 仍然是一项不错的投资，特别是在不需要最新技术的环境中。

5、这些 GPU 的价格如何反映其性能？

A100 价格更高，但性能明显更高，因此对于 AI 工作负载要求严格的组织来说，值得投资。V100 价格更实惠，但在性能和面向未来性方面有所取舍。