NVIDIA Tesla P100 VS NVIDIA A30
在 **P100** 和 **A30** 之间做出 choice，主要取决于您的具体 AI 工作负载需求。虽然 **A30** 为大型模型提供了更多显存，但 **P100** 在其他领域仍具有竞争力。目前，您可以在 12 家云服务商处租用这些 GPU，价格分别从 **$0.08/小时** 和 **$0.11/小时** 起。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | P100 | A30 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Pascal | Ampere | - |
| 制程节点 | 16nm | 7nm | - |
| 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 | 16GB | 24GB | -33% |
| 显存类型 | HBM2 | HBM2 | - |
| 内存带宽 | 732 GB/s | 933 GB/s | -22% |
| 总线宽度 | 4096-bit | 3072-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 3,584 | 3,584 | |
| Tensor 核心 | N/A | 224 | |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 9.3 TFLOPS | 5.2 TFLOPS | +79% |
| FP16 (半精度) | N/A | 165 TFLOPS | |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 300W | 165W | +82% |
| 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 A30
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。A30 提供 24GB，而 P100 提供 16GB。
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 Tesla P100
根据当前云端定价，P100 的起始小时费率更低。
技术深挖：P100 vs A30
这是 NVIDIA 生态系统内的代际对比，将 Pascal 与 Ampere 进行博弈。**A30** 拥有显著的 **8GB 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，**P100** 目前每小时约**便宜 27%**，为预算有限的项目提供了更好的性价比。
NVIDIA Tesla P100 最适合：
- Legacy AI workloads
- Precision-heavy training
NVIDIA A30 最适合：
- 企业级 AI 推理
- 主流计算
- Heavy model training
常见问题
AI 训练选哪个更好：P100 还是 A30？
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。P100 提供 16GB HBM2 内存，带宽为 732 GB/s；A30 提供 24GB HBM2 内存，带宽为 933 GB/s。对于更大的模型，A30 更高的显存容量使其更具优势。
P100 和 A30 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，P100 起价为 $0.08/小时，A30 起价为 $0.11/小时。价格相差约 27%。
我可以用 A30 代替 P100 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 24GB 显存内运行，且不需要 P100 的额外吞吐量，那么 A30 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，P100 的架构可能是必不可少的。
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