【p100和v100差别大吗】在GPU选择中，NVIDIA的P100和V100是两款常被对比的高性能计算芯片。它们都属于NVIDIA的Volta架构，但P100实际上是基于更早的Pascal架构设计的，而V100则是Volta架构的代表作。虽然两者在某些方面有相似之处，但在性能、功能和应用场景上存在明显差异。
为了更清晰地了解两者的区别，以下是对P100和V100的总结与对比：
一、核心参数对比
| 项目 | P100 | V100 |
| 架构 | Pascal | Volta |
| 制程工艺 | 16nm | 12nm |
| CUDA核心数 | 3584 | 5120 |
| Tensor Core数量 | 0（非Volta架构） | 640 |
| 显存容量 | 16GB GDDR5 | 32GB HBM2 |
| 显存带宽 | 484 GB/s | 900 GB/s |
| TDP功耗 | 250W | 300W |
| 主要用途 | 通用计算、深度学习 | 高性能计算、深度学习、AI推理 |
二、关键差异分析
1. 架构与制程
P100基于Pascal架构，而V100则采用了全新的Volta架构。Volta在能效比、计算密度和指令集优化上都有显著提升，尤其是在支持Tensor Core的情况下，对深度学习任务有更强的加速能力。
2. Tensor Core与AI性能
P100没有Tensor Core，而V100配备了640个Tensor Core，这是其在AI训练和推理中的核心优势。Tensor Core可以大幅提升矩阵运算速度，尤其适合深度学习模型的训练。
3. 显存与带宽
V100搭载了32GB HBM2显存，带宽高达900 GB/s，相比P100的16GB GDDR5和484 GB/s带宽，V100在处理大规模数据时更具优势。
4. 应用场景
P100适用于一般的高性能计算和深度学习任务，而V100更适合需要高精度计算、大规模数据处理以及复杂AI模型的场景，如自动驾驶、科学计算等。
三、总结
P100和V100虽然同属NVIDIA的高端GPU系列，但它们的定位和性能差异较为明显。如果你追求更高的计算效率、更强大的AI支持以及更大的显存容量，那么V100无疑是更好的选择。而如果预算有限或任务需求不那么复杂，P100仍然是一款性价比不错的高性能计算设备。
因此，P100和V100之间的差别是明显的，特别是在AI性能、显存和架构上，选择哪一款取决于具体的应用需求和预算限制。