H100/A100如何选？90%人忽略的选型关键：GPU内存带宽决定AI模型性能！

很多人都会在知乎或者论坛中询问“如果 DeepSeek 本地部署，应该怎么选 GPU？”，或者是问“我要是部署DeepSeek R1，那需要最低多少张 H100 或 A100？”。似乎大家优先考虑的都是 GPU 的型号，但是总忽略一个指标——GPU 的内存带宽。这个指标其实是会对你的大语言模型的性能起到关键作用。在部分情况下，你甚至需要基于这个指标来做 GPU 的选型。选对了 GPU，不仅事半功倍，还可能节省成本。

本文将解释 GPU 内存带宽是什么、它为什么重要，以及它如何影响深度学习工作负载。了解内存带宽可以帮助机器学习团队在 GPU 服务器时做出明智的决策。

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GPU 的基本组成

显卡类似于主板，是一种印刷电路板，上面有处理器、内存和电源管理单元。它还包含一个 BIOS 芯片，用于存储显卡的设置，并在启动时对内存和输入输出组件进行诊断。

显卡上的 GPU 与计算机主板上的 CPU 类似。然而，GPU 是专门设计用来处理图形渲染和其他机器学习应用所需的复杂数学和几何计算。

在显卡中，计算单元（GPU）通过称为内存接口的总线连接到内存单元（VRAM，即视频随机存取存储器）。

在计算机系统中，有多个内存接口。内存接口是与 GPU 相关的内存总线的物理位宽。数据在每个时钟周期（每秒数十亿次）被发送到和从显卡内存传输。每个时钟周期沿总线可以容纳的位数就是这个接口的宽度，通常被描述为“384位”等。384位内存接口允许每个时钟周期传输384位数据。因此，在确定 GPU 上的最大内存吞吐量时，内存接口也是内存带宽计算的重要组成部分。因此，NVIDIA 和 AMD 更倾向于在其显卡中使用标准化的串行点对点总线。POD125 标准被 NVIDIA Ampere 系列显卡 A4000、A5000 和 A6000 使用，这实际上描述了与 GDDR6 VRAM 的通信协议。

另一个需要考虑的内存带宽因素是延迟。最初，像 VMEbus 和 S-100 总线这样的通用总线被实施，但现代内存总线被设计为直接连接到 VRAM 芯片以减少延迟。

GDDR5 和 GDDR6 是最新的 GPU 内存标准之一。每种内存类型由两个芯片组成，每个芯片配备一个 32 位总线（由两个并行的 16 位总线组成），这使得可以同时进行多次内存访问。因此，具有 256 位内存接口的 GPU 将使用八个 GDDR6 内存芯片。

另一类内存类型是 HBM（高带宽内存）和 HBM2。每个 HBM 接口具有 1024 位带宽，通常比 GDDR5 和 GDDR6 提供更高的性能。

主板和显卡之间的外部 PCI-Express 连接不能与此内部内存接口混淆。这个总线也以