NVIDIA A30 VS NVIDIA A100 80GB
A30 和 A100 80GB 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 | A30 | A100 80GB | 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 | Dual-slot PCIe | SXM4 / PCIe | - |
| 内存 | |||
| 显存容量 | 24GB | 80GB | -70% |
| 显存类型 | HBM2 | HBM2e | - |
| 内存带宽 | 933 GB/s | 2.0 TB/s | -54% |
| 内存总线 | 3072-bit | 5120-bit | - |
| 计算单元 | |||
| CUDA 核心 | 3,584 | 6,912 | -48% |
| Tensor 核心 | 224 | 432 | -48% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 5.2 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | -73% |
| FP16 (半精度) | 165 TFLOPS | 312 TFLOPS | -47% |
| TF32 (张量浮点) | N/A | 156 TFLOPS | |
| FP64 (双精度) | N/A | 9.7 TFLOPS | |
| 功耗与连接 | |||
| TDP (功耗) | 165W | 400W | -59% |
| PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| NVLink | 不可用 | NVLink 3.0 (600 GB/s) | - |
🎯 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 A30 提供 24GB。
AI 推理
NVIDIA A30
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 A30
根据当前云端定价，A30 的起始小时费率更低。
NVIDIA A30 最适合：
- 企业级 AI 推理
- 主流计算
- Heavy model training
NVIDIA A100 80GB 最适合：
- AI 模型训练
- 科学计算
- 最新 FP8 精度工作负载
常见问题
AI 训练选哪个更好：A30 还是 A100 80GB？
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。A30 提供 24GB HBM2 内存，带宽为 933 GB/s；A100 80GB 提供 80GB HBM2e 内存，带宽为 2.0 TB/s。对于更大的模型，A100 80GB 更高的显存容量使其更具优势。
A30 和 A100 80GB 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，A30 起价为 $0.25/小时，A100 80GB 起价为 $0.40/小时。价格相差约 38%。
我可以用 A100 80GB 代替 A30 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 80GB 显存内运行，且不需要 A30 的额外吞吐量，那么 A100 80GB 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，A30 的架构可能是必不可少的。
准备租用 GPU？
对比 50+ 云服务商的实时价格，找到最优惠的方案。