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

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。

4. 功耗管理：

• 训练：训练大语言模型是一个长时间且高负载的过程，GPU需要长时间运行在高功率状态。因此，能耗和散热是训练阶段非常重要的考量因素。数据中心常常需要额外的冷却系统和电力供应来支持这种大规模训练。
• 推理：推理过程通常更短暂且负载较低，GPU通常不会长期处于满负荷运行，因此能耗和散热压力相对较小。