AI常用显卡（2023）：选择最佳的AI计算解决方案

用途： T4是专为云计算和数据中心设计的GPU。它在机器学习、深度学习和推理任务中表现出色。

架构： 基于NVIDIA的Turing架构，支持Tensor Cores，可以加速深度学习推理工作负载。

技术特点： 具有16 GB GDDR6显存，支持NVIDIA TensorRT™加速库，适用于推理加速和高性能计算。

用途： V100是面向高性能计算和深度学习工作负载的强大GPU，广泛用于科学研究和大规模数据处理。

架构： 基于Volta架构，具有大规模的GPU内存和高性能的Tensor Cores，适用于深度学习训练和高性能计算。

技术特点： 提供16 GB或32 GB的HBM2（High Bandwidth Memory）显存，支持NVIDIA NVLink™技术，可用于构建多GPU系统。

用途： A800是NVIDIA最新的数据中心GPU，旨在应对深度学习、高性能计算和人工智能等复杂工作负载。

架构： 基于NVIDIA的Ampere架构，具有大规模的GPU内存、高性能的Tensor Cores和第三代NVIDIA NVLink™技术。

技术特点： 提供40 GB或80 GB的HBM2显存，支持Multi-Instance GPU（MIG）技术，可实现GPU资源的划分和共享。

备注：A800就是A100的NVLink降速版，A800只有400GB/s的卡间互联速度，标准的A100是600GB/s。其他规格是一模一样，甚至我们非常在意的显存容量和显存带宽也是一样的。由于美国对中国出口管制，NVIDIA几乎是以最快的速度专为中国市场推出了A800。在以达到美国出口要求前提下，最高限度地提供最大的GPU卡的性能。

这三款GPU都是NVIDIA在不同时期推出的产品，针对不同的应用场景和需求提供了不同的性能和特性。选择适当的GPU通常取决于具体的应用需求、预算和性能要求。