Tesla GPU天梯图：深度解析各型号性能，精准选购理想显卡

根据超能网和极客湾等科技媒体的评测数据,这里有一份关于Tesla显卡的性能天梯和解析。

Tesla显卡不是给普通玩家打游戏用的,它是专门为数据中心、科研计算和人工智能训练设计的专业卡，看它的性能不能只看图形处理能力，更要看它的计算能力、显存大小和功耗。

Tesla显卡性能天梯（大致排名，从旧到新，同代按性能排序）

• 入门/早期计算卡：

  • Tesla K10：很老的卡了，由两颗GPU组成，主要针对高吞吐量计算，但单精度性能一般。
  • Tesla M40：在深度学习刚开始流行时很常用，24GB大显存是它的优势，但架构比较旧。

• Pascal架构时代（2016年左右）：

  • Tesla P4：低功耗的小卡，性能一般，但适合边缘推理这种对功耗要求高的场景。
  • Tesla P40：可以看作是M40的升级版，同样有24GB大显存，单精度性能有提升，一度是性价比之选。
  • Tesla P100：这是当时的旗舰，首次用了HBM2显存，带宽巨大，无论是科学计算还是AI训练都比前代强很多。

• Volta架构时代（2017年左右）：

  • Tesla V100：这是一代神卡，它最大的特点是首次加入了“张量核心”，专门用来加速AI计算，在它的时代，几乎所有顶尖的AI模型都是在V100上训练的，即使现在，很多实验室和公司仍然有大量V100在服役，根据超能网的测试，其AI训练性能相比P100有数倍提升。

• Ampere架构时代（2020年左右）：

  • Tesla A100：V100的正统接班人，张量核心升级到第三代，支持新的计算格式，显存容量和带宽也大幅提升，是当前数据中心的主流选择。
  • Tesla A10：可以看作是A100的“青春版”，面向虚拟化桌面和轻度AI推理。

• Hopper架构时代（2022年发布）：

  • Tesla H100：目前的性能王者，专为大规模AI模型训练和高性能计算设计，性能相比A100又有巨大飞跃，根据NVIDIA官方数据和行业评测，它在训练超大规模模型时的效率远超前辈。

如何精准选购理想显卡？

看这个天梯图,你不能只看谁排名高就买谁，得看你的具体需求和预算。

1. 你的主要任务是什么？

   • AI模型训练：这是最吃性能的，预算充足直接上H100，如果追求性价比，A100是成熟稳定的选择，如果预算非常有限，二手的V100甚至P100也能用来学习和跑一些小模型。
   • AI模型推理（部署）：对算力要求没训练那么高，但可能要求低延迟、高吞吐。A10、T4（文中未提及但很常用，低功耗推理卡）是不错的选择，甚至一些高端游戏卡也能胜任。
   • 科学计算（如流体力学、天气预报）：需要高双精度浮点性能。A100和H100在这方面是强项，老一点的P100和V100也还不错。
   • 虚拟化/云桌面：主要看图形能力，A10是为此优化的。

2. 显存有多大？

   • 你训练的模型越大,数据量越多，需要的显存就越大，如果模型太大显存放不下，根本没法跑。V100/A100/H100通常有16GB/40GB/80GB等大显存版本，而P40的24GB显存对于某些需要大显存的非AI任务可能仍有价值。

3. 功耗和散热怎么办？

   Tesla卡功耗很高,比如A100是300W到400W，H100更是达到700W，你需要确保你的电源带得动，并且机箱散热能跟上，像P4、T4这种功耗低于75W的卡，可以直接插在普通服务器里，不需要额外供电。

4. 预算有多少？

   • H100：非常昂贵，通常是大型企业和研究机构购买。
   • A100：价格依然很高，是主流数据中心的选择。
   • V100：二手市场有一定存量，价格相对A100便宜不少，是个人和小团队入门高端AI训练的常见选择。
   • P100/P40：非常便宜，但架构老旧，功耗效率低，只适合预算极其有限且对性能要求不高的学习场景。

• 不差钱，追求极致性能：选H100。
• 主流AI训练和计算，平衡性能与成本：选A100。
• 性价比高的AI入门和学习：可以考虑二手V100。
• 主要做AI推理或虚拟化：看看A10或T4。
• 预算非常有限，只是跑跑小实验：老旧的P100或P40也许能凑合，但要做好功耗高、速度慢的心理准备。

最后提醒,购买专业卡还要考虑软件生态和驱动支持，NVIDIA的CUDA平台是目前最主流的，根据IT之家等媒体的报道，选购时也要注意区分是全新卡还是二手翻新卡，以及是否有官方保修。