NVIDIA A100 80GB VS NVIDIA A100 40GB
A100 80GB 和 A100 40GB 都基于 NVIDIA 的 Ampere 架构。本对比帮助您在同一 GPU 系列的不同配置之间做出选择。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | A100 80GB | A100 40GB | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Ampere | Ampere | - |
| 制程节点 | 7nm | 7nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | SXM4 / PCIe | SXM4 / PCIe | - |
| 内存 | |||
| 显存容量 | 80GB | 40GB | +100% |
| 显存类型 | HBM2e | HBM2 | - |
| 内存带宽 | 2.0 TB/s | 1.5 TB/s | +31% |
| 内存总线 | 5120-bit | 5120-bit | - |
| 计算单元 | |||
| CUDA 核心 | 6,912 | 6,912 | |
| Tensor 核心 | 432 | 432 | |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 19.5 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | |
| FP16 (半精度) | 312 TFLOPS | 312 TFLOPS | |
| TF32 (张量浮点) | 156 TFLOPS | N/A | |
| FP64 (双精度) | 9.7 TFLOPS | N/A | |
| 功耗与连接 | |||
| TDP (功耗) | 400W | 250W | +60% |
| PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| NVLink | NVLink 3.0 (600 GB/s) | 不可用 | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA A100 80GB
更大的显存容量和内存带宽对于训练大型语言模型至关重要。A100 80GB 提供 80GB，而 A100 40GB 提供 40GB。
AI 推理
NVIDIA A100 40GB
对于推理工作负载，每瓦性能最为重要。需要考虑 FP16/INT8 吞吐量与功耗之间的平衡。
预算友好之选
NVIDIA A100 80GB
请对比实时价格，为您的特定工作负载找到最佳性价比。
NVIDIA A100 80GB 最适合：
- AI 模型训练
- 科学计算
- 最新 FP8 精度工作负载
NVIDIA A100 40GB 最适合：
- Mainstream AI training
- 科学计算
- Memory-intensive LLM training
常见问题
AI 训练选哪个更好：A100 80GB 还是 A100 40GB？
对于 AI 训练，关键因素是显存大小、内存带宽和张量核心性能。A100 80GB 提供 80GB HBM2e 内存，带宽为 2.0 TB/s；A100 40GB 提供 40GB HBM2 内存，带宽为 1.5 TB/s。对于更大的模型，A100 80GB 更高的显存容量使其更具优势。
A100 80GB 和 A100 40GB 在云端的价格差异是多少？
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我可以用 A100 40GB 代替 A100 80GB 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 40GB 显存内运行，且不需要 A100 80GB 的额外吞吐量，那么 A100 40GB 是一个经济实惠的选择。但是，对于需要最大内存容量或多 GPU 扩展的工作负载，A100 80GB 的NVLink 支持（NVLink 3.0 (600 GB/s)）可能是必不可少的。
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