H100、L4、A6000 等 9 款 GPU 横评，告诉你哪些适合模型训练，哪些适合AI 推理

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已于 2024-11-14 15:43:48 修改 · 3.8k 阅读

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#人工智能 #AIGC #gpu算力 #llama #ai

于 2024-11-14 15:42:39 首次发布

在 AI 领域，有两大场景对 GPU 的需求最大，一个是模型训练，另一个是 AI 推理任务。但是很多人多可能在最开始为自己的项目做 GPU 选型时，都很难判断哪些 GPU 适合做模型训练，哪些 GPU 更适合去做推理任务。所以我们通过这篇文章将基于 GPU 指标来帮助大家对比分析NVIDIA 的 H100、A100、A6000、A4000、V100、P6000、RTX 4000、L40s、L4 九款GPU，哪些更推荐用于模型训练，哪些则更推荐用于推理。

推理、训练对 GPU 的要求有什么不同

要想了解不同 GPU 更适合哪些业务，我们需要先从不同业务对 GPU 的要求来分析。大语言模型（LLM）的训练和 AI 推理任务对 GPU 的需求是有不同的侧重点的，以下是主要的区别：

1. 计算能力需求：

训练：训练过程涉及大量的矩阵运算和梯度计算，因此需要强大的计算能力，尤其是浮点数的运算性能。训练大模型（如GPT-3、GPT-4）需要多个GPU，并且要求GPU的计算能力越高越好，通常使用FP16或TF32等混合精度进行加速计算。
推理：推理时虽然也需要计算能力，但相较于训练时的计算负载要低得多。推理的重点在于高效地执行前向传播，而无需进行反向传播和梯度计算。单个GPU通常可以满足推理需求，除非是高并发或超大规模的部署。

2. 内存需求（显存）：

训练：训练过程需要大量显存，特别是对于大模型和大批量的训练数据。显存需要存储模型的参数、激活值、梯度、优化器状态等。显存不足时需要使用梯度累积、分布式训练或模型并行等技术来分摊显存压力。
推理：大型深度学习模型（如GPT、BERT等）通常需要较大的显存来加载和运行。一般来说，小批量推理任务一般只需要较少的显存，但如果是大批量推理或并发推理，显存需求也会很高。如果显存不足，可能需要频繁地将模型切换到CPU，这会显著降低推理速度。

3. 带宽需求：

训练：训练过程中，数据需要在GPU和主存之间频繁交换，特别是在多GPU分布式训练场景下，GPU之间的通信（如通过NVLink或PCIe）需要高带宽，以保持数据同步和梯度传输的效率。因此，带宽对训练影响较大。同时，NVLink 作为 NVIDIA 推出的技术，其数据交互效率要优于 PCIe，所以在选择 GPU 的时候，如果需要多卡并行，那么最好选择支持 NVLink 的 GPU，比如 H100、A100、V100 等。
推理：推理对带宽的要求相对较低，因为推理过程中数据主要在GPU内部处理，只有在输入输出数据时才需要与主存或其他GPU通信。