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NVIDIA A10与A100：为您的AI工作负载选择合适的GPU
与AI和LLM工作负载进行比较NVIDIA A10与A100 GPU。了解它们在性能，规格，成本和用例方面的不同之处。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能简介
AI系统是计算密集型的。大规模推理，模型培训和实时决策等任务需要强大的硬件。 GPU对此至关重要，在AI管道的每个阶段加速工作量。 NVIDIA的Ampere Architecture为这些需求提供了一系列GPU，从高效推理到大规模培训和企业计算。
安培NVIDIA A10和A100 GPU是运行现代AI工作负载最广泛的两个选项。两者都基于安培体系结构，但是针对不同用例构建的。 A10通常用于高效推断，而A100则用于大规模培训和计算重量任务。
在此博客中，我们将仔细研究A10和A100之间的关键差异，它们的体系结构功能以及何时使用每个功能。我们还将介绍如何考虑GPU访问的灵活性，尤其是当越来越多的团队面临有限的可用性和可靠扩展的挑战时。
nvidia a10
NVIDIA A10建立在带有GA102芯片的安培体系结构上。它具有9,216个CUDA核心，288个支持TF32，BF16，FP16，INT8，INT4和72个第二代RT RT核心的第三代张量核心。该卡包括24 GB的GDDR6内存，具有600GB/s带宽。 A10具有150 W的热设计功率（TDP）和一个被动冷却的设计，可针对功率和空间重要的服务器进行了优化。
cuda内核 张量核心 热设计功率（ 热设计功率