如果你是独立站卖家、AI应用创业者或数据团队负责人，正在云上做图像分类、NLP微调或多区域低延迟部署，那么选对GPU服务器能直接影响训练时长与每月账单。我们用“你能听懂的方式”对比A100、V100、T4、3090在GPU云服务器上的真实差异，并结合价格性能比给出选型建议。
我们如何评测与对齐口径
深度学习最有用的指标不是理论TFLOPS，而是训练吞吐量（images/s、tokens/s）；吞吐量越高，完成同一训练目标所需时间越短。Lambda的公开基准采用PyTorch/NGC容器，按模型类型报告单/多卡训练吞吐量，我们据此汇总“相对速度”和“训练时间倍数”。
同时，我们引用Dell基于MLPerf的对比来刻画T4与V100在实际“收敛到目标精度”的训练时间差，这能更接近你的真实等待成本。
核心规格参数一览（便于快速筛选）
规格用于理解“为什么会快/慢”，实际训练速度请结合下一节的跑分结论。
| GPU | 显存 | 显存带宽 | 典型张量性能(半精度) | FP32峰值 | 功耗TDP | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A100(40/80GB) | 40/80GB HBM2 | 1.6TB/s(40GB)、2.0TB/s(80GB) | FP16 Tensor Core≈312TFLOPS | 19.5TFLOPS | 300-400W | 支持TF32、MIG分割实例，训练/推理皆强 |
| V100(16/32GB) | 16/32GB HBM2 | ≈900GB/s | FP16 Tensor Core≈125TFLOPS | 15.7TFLOPS | 250-300W | 经典数据中心卡，老牌稳定 |
| T4(16GB) | 16GB GDDR6 | ≈320GB/s | FP16≈65TFLOPS | 8.1TFLOPS | 70W | 低功耗、偏推理/轻量训练 |
| RTX3090(24GB) | 24GB GDDR6X | ≈936GB/s | 第3代Tensor Core | — | 350W | 消费级单卡性价比高，显存充裕 |
跑分结论与训练时间对比（以相对倍数呈现）
为了让你快速做决策，我们汇总了来自公开基准的“相对速度”和推导出的“训练时间倍数”（时间≈1/速度）。不同任务/实现可能有偏差，但方向一致。
- A100 vs V100：在语言模型训练中，A100使用FP16/TF32通常比V100快约1.95×~2.5×；也就是说，同样目标下训练时间可降到V100的40%~51%。
- 3090 vs A6000（便于理解3090定位）：单卡卷积网络训练，RTX A6000≈**1.01×**RTX3090（几乎持平）；语言模型训练，RTX A6000≈**1.34×**RTX3090，说明3090在NLP大batch时更易受显存/带宽限制。
小结：纯训练速度A100≫V100≫3090≈A6000(卷积类)≫T4；NLP大模型更偏爱数据中心卡（A100/V100），3090在NLP上相对吃力一些。
价格与价格性能比：按小时成本算得更清楚
实际选型绕不开“每小时多少钱、每张卡能跑多快”。TensorDock公开了统一环境下的相对训练速度与按小时价格，能直接看“训练速度/美元”。要点如下：
- 训练速度/美元：A100、H100在原始速度上最佳；若只看每美元的训练速度，24GB的RTX4090/3090、L40/RTX6000 Ada在小中型模型上往往更划算。
- 按小时价格示例（平台自报价，随时会变动，用于相对比较）：A100 80GB约**$1.63~$1.65/小时**、V100 32GB约**$0.42/小时**、RTX3090 24GB约**$0.21/小时**。这解释了为什么很多中小团队在迁移或微调阶段会先选3090/4090做性价比验证，再上A100做规模训练。
结合前面的速度倍数，你可以得到一个直观结论：预算紧/模型中小→3090很省钱；需要稳定、多卡并行与较大显存→V100是务实之选；追求最快收敛/大模型→A100是首选；T4更像性价比高的推理/预处理卡。
典型业务场景选型建议（按“你要做的事”来）
- ResNet-50图像分类/检测、几千万张图片内：如果你是成本优先，单卡3090就能把吞吐量拉到可用水平；上量时用多卡同步，若考虑多机通信与稳定扩展，直接上A100/V100更省心。
- BERT/Transformer微调：A100对NLP训练速度提升显著（~2×），还能靠80GB显存更稳地上大batch；V100作为备选依然靠谱。3090在NLP上会比卷积更吃力。
- 在线推理与多实例隔离：T4的70W功耗与多精度推理性能适合大规模部署，A100的MIG则能在一张卡上切成多个隔离实例，一边训练一边做实验。
- 多卡并行/集群训练：企业级卡（A100/V100/A6000）在多卡通信、P2P与软件栈上更稳，有利于线性扩展与更快的“时间到可用模型”。
Hostease如何帮你快速落地
我们提供美国/香港/新加坡/韩国/日本等多地域GPU服务器与站群服务器产品：
- 就近部署：跨境独立站可按目标市场选择近源机房，降低训练数据拉取与线上推理延迟。
- 弹性组合：同区域内可按需混搭A100/V100/T4/3090，先用3090做方案验证，再无缝切到A100扩容。
- 运维与成本优化：支持分时/包月组合、镜像一键还原，持续优化你的“训练速度/美元”。
需要按你的模型与预算做精确方案？把任务类型（CV/NLP）、数据规模、可接受时长、目标地区告诉我们，我们会给出分GPU型号的时间与成本估算表，并安排上云试跑。
常见FAQ（新手重点看这里）
Q：为什么我看到的TFLOPS很高，但训练并不快？
A：深度学习训练受内存带宽、batch、实现与通信影响，吞吐量比TFLOPS更能反映真实速度。Lambda的基准就以吞吐量为准。
Q：A100相比V100，训练时间大约能省多少？
A：NVIDIA与Lambda的公开数据给出~1.95×~2.5×的速度提升，训练时间可降到V100的40%~51%。
Q：T4能训练吗，和V100差多久？
A：能训练但更适合推理/轻量任务。
Q：3090适合做哪些训练？和工作站级A6000差多少？
A：卷积类任务单卡几乎持平（3090≈A6000），NLP训练A6000≈**1.34×**3090更快。预算有限的图像类项目，3090很香。
Q：价格性能比怎么看？
A：参考TensorDock的公开演示：A100在绝对速度上领先；每美元吞吐层面，24GB的3090/4090在小中型模型上更划算，超大模型仍推荐A100/H100。
Q：A100的MIG和TF32有什么用？
A：MIG能把一张A100划成多个隔离实例，方便多实验并发；TF32让你不改代码也能拿到更高的矩阵吞吐。
参考价目&选型小抄（随市场波动，仅作对比思路）
| GPU | 参考按小时价（示例） | 速度/美元要点 |
|---|---|---|
| A100 80GB | ~$1.63–$1.65/h | 原始速度最佳，适合大模型训练与稳定多卡扩展 |
| V100 32GB | ~$0.42/h | 老牌稳健，速度明显快于T4，在NLP/多卡更省心 |
| RTX3090 24GB | ~$0.21/h | 小中型任务训练速度/美元高，适合验证与迁移学习 |
| T4 16GB | — | 推理友好，训练收敛时间显著长于V100 |
注：价格按第三方平台公开页面示例，随时变动；请以下单时为准。我们可按你的预算提供Hostease多地域最低成本组合与迁移路径。
结论与行动建议
- 追求训练效率/大模型显存：上A100，时间成本最低，规模化最顺畅。
- 预算受限但要稳：V100是折中方案，比T4快一大截，生态成熟。
- 轻量训练/验证/小中型任务：3090性价比高；验证通过再平滑切到A100做最终训练。
- 推理为主、密集部署：T4最省电，或用A100的MIG做多实例。
如果你希望一周内把项目从“能跑”推进到“能上产线”，把你的任务类型、数据规模、目标地区和预算告诉我们。我们会基于Hostease在美国/新加坡/日本的GPU服务器，为你给出明确的训练时间倍数与成本测算表，并安排一套可回滚的迁移方案，帮助你以最低试错成本上线。
