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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已于 2024-07-17 16:10:48 修改 · 置顶 · 4.2k 阅读

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#人工智能 #电脑

于 2024-06-25 21:48:48 首次发布

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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### 概述 NVIDIA A100 和 RTX 4090 是两款针对不同应用场景设计的 GPU。A100 主要面向数据中心和高性能计算（HPC），而 4090 则是面向消费级市场的顶级显卡，适用于游戏和创意工作负载。以下从多个维度对两者进行对比。 ### 架构与制造工艺 - **NVIDIA A100** 基于 **Ampere 架构**，采用 **7nm 制程工艺**，支持 **PCIe 4.0** 接口，并具备 **第三代 Tensor Core** 和 **多实例 GPU（MIG）** 技术，能够将单个 GPU 分割为多个独立实例，提升资源利用率[^1]。 - **RTX 4090** 同样基于 **Ampere 架构**，但采用 **定制版 4N 工艺节点**（接近 5nm），支持 **PCIe 4.0** 和 **DLSS 3 技术**，专注于提升游戏性能和实时渲染效率。 ### 性能指标 - **FP32 性能**： - A100：约 **19.5 TFLOPS**（FP32） - 4090：约 **83 TFLOPS**（FP32）[^1] - **Tensor 性能**（用于 AI 推理和训练）： - A100：**39.6 TFLOPS**（FP16 Tensor Core） - 4090：**336 TFLOPS**（FP16 Tensor Core） - **显存规格**： - A100：**40/80 GB HBM2e**，带宽 **2 TB/s** - 4090：**24 GB GDDR6X**，带宽 **1 TB/s** ### 适用场景 - **NVIDIA A100**： - 适用于 **AI 训练、深度学习推理、科学计算、大规模数据分析** 等高性能计算任务。 - 支持 **多用户并发** 和 **虚拟化部署**，适合企业级 AI 推理服务和云平台。 - 由于其高带宽内存和 Tensor Core 支持，特别适合 **大模型训练** 和 **高并发推理任务**。 - **RTX 4090**： - 专注于 **高端游戏、内容创作、视频编辑、3D 渲染** 等消费级应用。 - 支持 **实时光追** 和 **DLSS 3**，在 4K 和 8K 游戏中表现优异。 - 对于轻量级 AI 推理（如 Stable Diffusion 等模型）也有较好的支持。 ### 能效比与功耗 - **A100**：功耗 **250W**，支持动态功耗调节，适合长时间运行的服务器环境。 - **4090**：功耗 **450W**，需要强大的电源支持，适合短时间高性能需求的桌面系统。 ### 编程与软件生态 - **A100**：全面支持 **CUDA、cuDNN、TensorRT、NCCL** 等 NVIDIA 企业级 AI 工具链，适合大规模分布式训练和推理。 - **4090**：支持 **CUDA、TensorRT、DLSS SDK** 等开发工具，适合游戏开发、AI 创意工具和轻量级 AI 模型部署。 ### 示例代码：CUDA 内存带宽测试 ```cpp #include <cuda_runtime.h> #include <stdio.h> #define N (1 << 24) // 16 million elements __global__ void vectorAdd(int *a, int *b, int *c, int n) { int i = threadIdx.x; if (i < n) { c[i] = a[i] + b[i]; } } int main() { int *a, *b, *c; int size = N * sizeof(int); cudaMallocManaged(&a, size); cudaMallocManaged(&b, size); cudaMallocManaged(&c, size); for (int i = 0; i < N; i++) { a[i] = i; b[i] = i * 2; } vectorAdd<<<1, N>>>(a, b, c, N); cudaDeviceReset(); return 0; } ``` ### 总结 | 特性 | NVIDIA A100 | RTX 4090 | |--------------------|--------------------------------------|-----------------------------------| | 架构 | Ampere | Ampere | | 显存 | 40/80 GB HBM2e | 24 GB GDDR6X | | 显存带宽 | 2 TB/s | 1 TB/s | | FP32 性能 | 19.5 TFLOPS | 83 TFLOPS | | Tensor 性能 | 39.6 TFLOPS | 336 TFLOPS | | 功耗 | 250W | 450W | | 适用场景 | AI 训练、HPC、云推理 | 游戏、创意工作、轻量级 AI 推理 | ###