A10 与 A100：规格、基准、定价和最佳用例

A10 与 A100 — 综合比较指南

NVIDIA 的 Ampere 一代重写了数据中心 GPU 的剧本。凭借引入 TensorFloat-32 (TF32) 并扩展对 BF16、FP16、INT8 和 INT4 支持的第三代 Tensor Core，Ampere 卡提供比以前的架构更快的矩阵数学和混合精度计算。本文深入探讨了基于 GA102 的 A10 和基于 GA100 的 A100，解释了为什么尽管 Hopper 和 Blackwell GPU 已经到来，但到 2025 年，两者仍然在推理和训练工作负载中占据主导地位。它还在计算稀缺和多云策略兴起的背景下进行了讨论，并展示了 Clarifai 的计算编排平台如何帮助团队驾驭 GPU 领域。

第三代 Tensor Core TensorFloat-32 (TF32) BF16 FP16 INT8， INT4 基于 GA102 的 A10 基于 GA100 的 A100 计算稀缺 多云策略

快速摘要 – 在 A10 和 A100 之间进行选择

问题答案 问题 回答 A10 和 A100 GPU 之间的主要区别是什么？A10 采用 GA102 芯片，拥有 9,216 个 CUDA 核心、288 个第三代 Tensor Core 和 24 GB GDDR6 显存，提供 600 GB/s 带宽，而 A100 使用 GA100 芯片，拥有 6,912 个 CUDA 核心、432 个 Tensor Core 和40–80 GB HBM2e 内存可提供 2 TB/s 带宽。 A10 采用单插槽 150 W 设计，旨在实现高效推理，而 A100 支持 NVLink 和多实例 GPU (MIG)，将卡划分为七个独立实例以进行训练或并发推理。 A10 和 A100 GPU 之间的主要区别是什么？ 9,216 个 CUDA 核心 288 个第三代 Tensor Core 24 GB GDDR6 显存 600 GB/s 带宽 6,912 个 CUDA 核心 432 张量核心 40–80 GB HBM2e 内存 2 TB/s 带宽 NVLink 多实例 GPU (MIG) 哪些工作负载适合每个 GPU？ A10 高效推理 A100 大规模培训 HBM2e 内存 米格 成本和能源消耗如何比较？ $1.5K-$2K $7.5K-$14K 1.21 美元/小时 $0.66–$1.76/小时 150W 250 W 或以上 Clarifai 的角色是什么？ 计算编排平台 TF32