Tesla GPU天梯图：深度解析各型号性能，帮你精准选择理想显卡

Tesla GPU天梯图：深度解析各型号性能，帮你精准选择理想显卡

说实话,我第一次接触Tesla系列显卡的时候也是一头雾水——这些看起来差不多的型号到底有什么区别？为什么价格能差出好几倍？今天我就把我这两年折腾Tesla卡的血泪史分享给大家，希望能帮你避开我踩过的坑。

Tesla GPU的"家族树"

Tesla系列就像个大家族,从爷爷辈的K80到现在最新的H100，每一代都有自己的脾气，我最开始贪便宜收了个二手的K40，结果发现这玩意儿跑现代深度学习模型就跟老牛拉破车似的，风扇声音大得能当吹风机用。

性能天梯图（个人主观排名，仅供参考）：

1. H100（新王登基，贵得离谱）
2. A100（依然能打，性价比...算了吧）
3. V100（二手市场宠儿）
4. T4（小身材大能量）
5. P100（廉颇老矣）
6. K80（电子垃圾警告）

型号详解：不只是数字游戏

H100：土豪的玩具

上个月有幸在朋友公司摸到了H100,那感觉...就像从自行车换到了超跑，但问题是，这货的价格够买辆真·超跑了（不夸张），除非你是搞大模型研究的实验室，否则真的没必要。

A100：依然强悍

我的主工作站用的就是A100,40GB显存版本，跑Stable Diffusion出图速度是之前V100的两倍多，但散热...夏天我得在旁边放个小风扇对着吹，不然随时可能过热降频。

V100：二手市场的香饽饽

现在16GB的V100二手价大概1万出头,性价比其实不错，我认识好几个做计算机视觉的小团队都在用，不过要注意辨别矿卡——有些卡可能已经在矿场"996"好几年了。

T4：小钢炮

最让我惊喜的是T4,功耗只有70W，性能却不弱，我们工作室的渲染服务器就插了4块T4，安静得像不存在一样，适合预算有限又需要多卡并行的场景。

选购建议：别被参数忽悠

我见过太多人只看显存大小买卡了,结果买回来发现根本用不上那么大的显存，或者因为显存带宽太低成了瓶颈，这里分享个真实案例：

朋友的公司为了"省钱"买了4块P100（16GB）替代1块A100，结果训练时间反而更长，电费还翻倍了，这就是典型的只看显存不看架构的悲剧。

我的选购心得：

1. 先明确需求：训练大模型？推理服务？还是普通深度学习课程作业？
2. 别忽视功耗：高功耗意味着更高的散热成本和电费
3. 二手有风险：特别是那些"女生自用99新"的矿卡
4. 考虑未来性：现在够用，半年后呢？

说实话,写这篇文章的时候我一直在想——显卡这东西更新换代太快了，可能明年这时候H100也成了过气网红，但选择适合自己的卡，永远比盲目追新来得实在。

最后说句掏心窝子的话：如果你只是入门学习，先用Colab白嫖不香吗？等真需要了再买硬件，我自己就曾经冲动消费买了张用不上的显卡，现在它在柜子里吃灰，每次看到都心绞痛...

（完）