NVIDIA A100 SXM 80GB
当你的创作受限于模型或工作流的内存时，80 GB 的 A100 SXM 才体现出价值。每个批次包含一块 80 GB HBM2e 显卡。出发点是明确的处理任务，而不是没有明确项目的算力采购。
- 按批 GPU
- 1
- 单卡显存
- 80 Go HBM2e
- 库存
- 78 台
让模型及其各阶段都留在工作区内
一个生成式项目可能同时涉及一个主模型、若干条件组件以及多个处理阶段。在选择 A100 之前，先列出哪些必须常驻内存、哪些可以依次执行。这一区分能避免为并不重叠的阶段过度配置显卡。
准备一个完整示例：一张输入图像、工作流、最终定义以及期望的输出文件。首次试跑的目标是验证整条链路，然后再确定批量生产的参数。
80 GB 并不等于承诺的产出速度
额外的容量有助于容纳 48 GB 放不下的数据，但无法据此推断你能产出多少张图像或多少秒视频。要比较试跑结果，必须记录模型、精度、分辨率和处理选项。
还要测量解码和保存过程中占用的内存。如果后续阶段仍需要资源，就不要在加载模型时就把显存占满。
优先考虑你工作流所用的软件
A100 属于 NVIDIA Ampere 架构。对于 ComfyUI，请准备一套兼容的 PyTorch、NVIDIA 组件和自定义节点组合。用实际需要的扩展做一次试跑；界面能启动并不代表整个图都能跑通。
对于主要是 Blender/Cycles 且能放进 48 GB 的制作，也可以比较面向图形计算的 RTX 6000 Ada 或 L40S。H100 SXM 保持 80 GB 容量；如果你的主要需求是容纳更多数据，H200 则提升到 141 GB。
在图完整跑通之后再下单
你的准备清单应涵盖获准使用的模型、计算图、扩展，以及一份在最终分辨率下的示例输出。让这个示例一直跑到文件保存，然后记录耗时和峰值内存。有了这些测量值，再加上选取和返工所需的余量，就能确定选择 3 天、7 天还是 30 天的时长。
选择 A100 SXM 和你的批次，在填写联系信息和加密货币支付之前先核对金额。试跑期间，为每一次选取保留一份计算图版本。更换模型必须生成新版本，这样旧图像才能被理解。