9万块的显卡A100 80G跑stable diffusion是什么体验

为了测试Nvidia A100 80G跑stable diffusion的速度怎么样，外国小哥Lujan在谷歌云服务器上申请了一张A100显卡进行了测试，

A100显卡是英伟达公司生产的一款高端的计算卡，专门用于数据科学、深度学习、人工智能、高性能计算等领域。A100显卡基于英伟达的Ampere架构，拥有6912个CUDA核心，57亿个晶体管，128GB HBM2E（High Bandwidth Memory 2nd Generation）内存，256MB Infinity Cache、6个NVLink互连通道等特性，具有强大的并行计算能力，能够优化计算任务的速度和效率。此外，A100显卡还支持Tensor Cores张量核心和Volta架构中的FP64和FP16混合精度算法，可以快速完成大规模的机器学习和深度学习模型训练。

要想使用谷歌的A100，需要向谷歌说明原因并填写申请表，费用是1.15刀每小时，

通过申请后，小哥在谷歌云服务器上安装了显卡驱动并且成功部署了stable diffusion程序，

经过几轮跑图测试数据如下，跑图 步数50，在生成512512图片的时候，A100居然也要14秒，英伟达T4需要36.9秒，MacBook M1 需要138秒，在生成10241024图片的时候，苹果电脑直接爆了显存，A100花了27秒，T4 281秒，在生成1024*2048 图片的时候，苹果和T4都爆了显存，A100则花了92秒。都知道制图分辨率选择越高，成图的细节会越多，图片最后的效果也就越好。

生成 2048x2048图片时，通过nvidia-smi 命令 可以看到 A100 的一些参数情况。

但是在尝试一次性生成20张 2048X2048图片的时候，A100也爆了显存。

找到一张GPU性能排行表，可以看到H100的性能远远领先于其他显卡， 但是这张表把RTX 4090 和4080 排在了A100前面，难道9万的卡还不如1.4万的4090吗？