1. 算力对比:A100 vs RTX 4090 GPU FP32 性能 FP16 性能(Tensor Core) INT8 性能(Tensor Core)A100 80GB19.5 TFLOPS 312 TFLOPS 624 TOPSRTX 409083 TFLOPS 661 TFLOPS 1321 TOPS分析: RTX 4090 在 FP32 计算上是 A100 的 4 倍,FP16 和 INT8 也更强 A100 主要胜在大规模训练的稳定性和多卡互联 如果...
计算能力：A100 在 FP16 精度下的性能可达 312 TFLOPS，而 4090 约为 82.58 TFLOPS。虽然在某些实际...
如果用 4090,单卡 FP16 算力是跟 A100 差不多(330 vs 312 Tflops),但是内存带宽比 A100 低一半(1 vs 2 TB/s),内存容量更是差好几倍(24 vs 80 GB),计算梯度时需要使用的 TF32 算力也低一半(83 vs 156 Tflops),综合起来 4090 单卡的训练速度还比 A100 ...
🎮 RTX 4090:游戏和创作的理想选择; 🤖 A100:专业AI训练的优选;2️⃣ 架构差异: 🔧 RTX 4090:采用Ada Lovelace架构,单卡性能提升60%以上; 🔧 A100:基于Ampere架构;3️⃣ 性能比较: 📊 RTX 4090的FP16性能约为82.58 Tflops; 📊 A100的FP16性能可达约312 Tflops;4️⃣ 成本分析: 💸 ...
4090 官方宣传 Tensor Core 算力高达 1321 Tflops，但那是 int8 的，FP16 直只有 330 Tflops。
这是一个好问题。先说结论,大模型的训练用 4090 是不行的,但推理(inference/serving)用 4090 不仅可行,在性价比上还能比 H100 稍高。4090 如果极致优化,性价比甚至可以达到 H100 的 2 倍。 事实上,H100/A100 和 4090 最大的区别就在通信和内存上,算力差距不大。
如果用 4090,单卡 FP16 算力是跟 A100 差不多(330 vs 312 Tflops),但是内存带宽比 A100 低一半(1 vs 2 TB/s),内存容量更是差好几倍(24 vs 80 GB),计算梯度时需要使用的 TF32 算力也低一半(83 vs 156 Tflops),综合起来 4090 单卡的训练速度还比 A100 稍低(参考前面 LambdaLabs 的评测)。
如果用 4090,单卡 FP16 算力是跟 A100 差不多(330 vs 312 Tflops),但是内存带宽比 A100 低一半(1 vs 2 TB/s),内存容量更是差好几倍(24 vs 80 GB),计算梯度时需要使用的 TF32 算力也低一半(83 vs 156 Tflops),综合起来 4090 单卡的训练速度还比 A100 稍低(参考前面 LambdaLabs 的评测)。
1,749美元A100（80GB）：20,000美元H100：25,000美元 价格上的差异已然一目了然，但令人瞩目的是，在性能方面，4090却以330 FP16 TFLOPs的卓越成绩超越了A100的312 FP16 TFLOPs。这不禁让人质疑，4090究竟是如何在性能上实现这一惊人超越的？为了深入探究这一问题，我们进一步进行了小型语言模型训练速度的比较。在...
如果用 4090,单卡 FP16 算力是跟 A100 差不多(330 vs 312 Tflops),但是内存带宽比 A100 低一半(1 vs 2 TB/s),内存容量更是差好几倍(24 vs 80 GB),计算梯度时需要使用的 TF32 算力也低一半(83 vs 156 Tflops),综合起来 4090 单卡的训练速度还比 A100 稍低(参考前面 LambdaLabs 的评测)。