A100 和 4090 傻傻分不清？看了就明白训练卡和推理卡的区别

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RA AI衍生者训练营

已于 2024-07-17 16:10:48 修改

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文章标签：人工智能电脑

于 2024-06-25 21:48:48 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/RamendeusStudio/article/details/139970515

前言

最近读者问我们如果想自己本地部署Stable Diffusion本地环境，需要买哪种显卡？有些卡很贵，有什么区别

这个就要涉及到训练卡和推理卡的区别，它们在设计和性能上有着明显的差异，以适应不同的计算需求。

本文来解释各自的优势和应用场景，各自的优势。

硬件指标

事实上，H100/A100 和最大的区别就在通信和内存上，算力差距不大。

	H100	A100	4090
	H100	A100	4090
Tensor FP16 算力	989 Tflops	312 Tflops	330 Tflops
Tensor FP32 算力	495 Tflops	156 Tflops	<

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推理芯片和训练芯片区别

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据，以进行实时的路径规划和决策。在这个过程中，训练芯片首先被用于训练自动驾驶模型，通过大量的标注数据来优化模型的参数，使其能够准确地识别道路、车辆、行人等障碍物。推理芯片能够快速执行模型推理，以最小的延迟满足自动驾驶的实时性要求，同时保持较低的能耗，以确保系统的持续运行。推理芯片和训练芯片的区分主要基于它们所服务的人工智能工作阶段的不同，以及由此产生的优化重点、性能要求、能耗控制和应用场景的差异。综上所述，推理芯片和训练芯片在多个方面存在显著的区别，这些区别使得它们能够分别满足人工智能不同阶段的计算需求。

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深度解析：4090 为何在推理场景中比 A100 更具性价比优势

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