NVIDIA Tesla K80 VS NVIDIA A40
在 **K80** 和 **A40** 之间做出 choice，主要取决于您的具体 AI 工作负载需求。**A40** 在显存容量和原始计算能力方面均处于领先地位，是高端大语言模型 (LLM) 训练的更强选择。目前，您可以在 12 家云服务商处租用这些 GPU，价格分别从 **$0.10/小时** 和 **$0.08/小时** 起。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | K80 | A40 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Kepler | Ampere | - |
| 制程节点 | 28nm | 8nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | Dual-slot PCIe | Dual-slot PCIe | - |
| 内存 & 内存带宽 | |||
| 显存容量 | 24GB | 48GB | -50% |
| 显存类型 | GDDR5 | GDDR6 | - |
| 内存带宽 | 480 GB/s | 696 GB/s | -31% |
| 总线宽度 | 384-bit | 384-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 4,992 | 10,752 | -54% |
| Tensor 核心 | N/A | 336 | |
| RT 核心 (光线追踪) | N/A | 84 | |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 8.7 TFLOPS | 37.4 TFLOPS | -77% |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 300W | 300W | |
| PCIe 接口 | PCIe 3.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA A40
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。A40 提供 48GB，而 K80 提供 24GB。
AI 推理
NVIDIA A40
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 A40
根据当前云端定价，A40 的起始小时费率更低。
技术深挖：K80 vs A40
这是 NVIDIA 生态系统内的代际对比，将 Kepler 与 Ampere 进行博弈。**A40** 拥有显著的 **24GB 显存优势**，这对于训练海量数据集或超大语言模型至关重要。从成本角度来看，**A40** 目前每小时约**便宜 20%**，为预算有限的项目提供了更好的性价比。
NVIDIA Tesla K80 最适合：
- Old software support
- Any modern AI
NVIDIA A40 最适合：
- 视觉计算
- AI 推理
- 高性能计算 (HPC)
常见问题
AI 训练选哪个更好：K80 还是 A40？
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。K80 提供 24GB GDDR5 内存，带宽为 480 GB/s；A40 提供 48GB GDDR6 内存，带宽为 696 GB/s。对于更大的模型，A40 更高的显存容量使其更具优势。
K80 和 A40 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，K80 起价为 $0.10/小时，A40 起价为 $0.08/小时。价格相差约 25%。
我可以用 A40 代替 K80 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 48GB 显存内运行，且不需要 K80 的额外吞吐量，那么 A40 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，K80 的架构可能是必不可少的。
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