在人工智能和深度學習領域，GPU 的性能直接影響模型的訓練速度和推理效率。隨著技術的迅速發(fā)展，市場上涌現(xiàn)出多款高性能的 GPU，尤其是英偉達的旗艦產品。本文將對比四款基于 2020 年后架構的顯卡：NVIDIA H100、A100、A6000 和 L40S。通過深入分析這些 GPU 的性能指標，我們將探討它們在模型訓練和推理任務中的適用場景，以幫助用戶在選擇適合的 GPU 時做出明智的決策。同時，我們還會給出一些實際有哪些知名的公司或項目在使用這幾款 GPU。

主流幾款 GPU 中哪些適合推理？哪些適合訓練？

那么進行一下指標對比，在 NVIDIA H100、A100、A6000、L40s，這幾個GPU 中，分析哪些 GPU更適合 做模型訓練任務，哪些 GPU 更適合做推理任務。

以下是 NVIDIA H100、A100、A6000、L40s的主要性能指標參數(shù)表：

這個表格總結了每個GPU的架構、FP16/FP32計算性能、Tensor Core性能、顯存大小、顯存類型以及內存帶寬，便于比較各個GPU在不同任務場景中的適用性。按照架構來講，越新的架構肯定性能相對更好，這些架構從舊到新依次是：

1. Ampere（2020年發(fā)布）

2. AdaLovelace（2022年發(fā)布）

3. Hopper（2022年發(fā)布）

在選擇用于大語言模型（LLM）訓練和推理的GPU時，不同GPU有著各自的特性和適用場景。以下將對這些GPU進行分析，探討它們在模型訓練和推理任務中的優(yōu)劣勢，幫助明確不同GPU的應用場景。

1、NVIDIA H100

適用場景：

• 模型訓練：H100是目前NVIDIA最先進的GPU，設計專門用于大規(guī)模AI訓練。它擁有超強的計算能力、超大的顯存和極高的帶寬，能夠處理海量數(shù)據(jù)，特別適合訓練GPT、BERT等大規(guī)模語言模型。其Tensor Core性能尤為出色，能夠極大加速訓練過程。

• 推理：H100的性能也能輕松應對推理任務，尤其在處理超大模型時表現(xiàn)優(yōu)異。但由于其高能耗和成本，一般只在需要極高并發(fā)量或實時性要求下用于推理任務。

InflectionAI：在微軟和 Nvidia 的支持下，Inflection AI 計劃使用 22,000 個 Nvidia H100 計算 GPU （可能與 Frontier 超級計算機的性能相媲美）構建一個超級計算機集群。該集群標志著 Inflection AI 對產品（尤其是其 AI 聊天機器人 Pi）擴展速度和能力的戰(zhàn)略投資。

Meta：為了支持其開源通用人工智能 (AGI) 計劃， Meta 計劃 在 2024 年底前購買 350,000 個 Nvidia H100 GPU。Meta 的大量投資源于其增強先進 AI 功能和可穿戴 AR 技術基礎設施的雄心。

2、NVIDIA A100

適用場景：

• 模型訓練：A100是數(shù)據(jù)中心AI訓練的主力GPU，特別是在混合精度訓練中具有極強的表現(xiàn)。其較高的顯存和帶寬使得它在處理大型模型和大批量訓練任務時表現(xiàn)卓越。

• 推理：A100的高計算能力和顯存也使其非常適合推理任務，特別是在需要處理復雜神經(jīng)網(wǎng)絡和大規(guī)模并發(fā)請求時表現(xiàn)優(yōu)異。

Microsoft Azure：Microsoft Azure 將 A100 GPU 集成 到其服務中，以促進公共云中的高性能計算和 AI 可擴展性。這種集成支持各種應用程序，從自然語言處理到復雜的數(shù)據(jù)分析。

NVIDIA 的 Selene 超級計算機：Selene 是一款 NVIDIA DGX SuperPOD 系統(tǒng)，采用 A100 GPU ，在 AI 研究和高性能計算 (HPC) 中發(fā)揮了重要作用。值得注意的是，它在科學模擬和 AI 模型的訓練時間方面創(chuàng)下了紀錄——Selene 在最快工業(yè)超級計算機 Top500 榜單中排名第 5。

3、NVIDIA A6000

適用場景：

• 模型訓練：A6000在工作站環(huán)境中是非常合適的選擇，特別是在需要大顯存的情況下。雖然它的計算能力不如A100或H100，但對于中小型模型的訓練已經(jīng)足夠。其顯存也能支持較大模型的訓練任務。

• 推理：A6000的顯存和性能使其成為推理的理想選擇，尤其是在需要處理較大的輸入或高并發(fā)推理的場景中，能提供平衡的性能和顯存支持。

拉斯維加斯球頂巨幕： 拉斯維加斯的球頂巨幕 使用了 150 個 NVIDIA A6000 GPU，供其處理和渲染球頂巨幕需要顯示的動畫內容。

4、 NVIDIA L40s

適用場景：

模型訓練：L40s為工作站設計，并且在計算能力和顯存上有較大提升，適合中型到大型模型的訓練，尤其是當需要較強的圖形處理和AI訓練能力結合時。

推理：L40s的強大性能和大顯存使其非常適合高性能推理任務，尤其是在工作站環(huán)境下的復雜推理任務。如下圖所示，雖然 L40s 的價格比 A100 要低，但是在文生圖模型的測試中，它的性能表現(xiàn)比 A100 要高 1.2 倍，這完全是由于其Ada Lovelace Tensor Cores 和 FP8 精度所致。

實際用例

動畫工作室：NVIDIA L40S 被廣泛應用于動畫工作室的 3D 渲染和復雜視覺效果。其處理高分辨率圖形和大量數(shù)據(jù)的先進功能使其成為媒體和游戲公司制作詳細動畫和視覺內容的理想選擇。

醫(yī)療保健和生命科學：醫(yī)療保健機構正在利用 L40S 進行基因組分析和醫(yī)學成像。GPU 在處理大量數(shù)據(jù)方面的效率正在加速遺傳學研究，并通過增強的成像技術提高診斷準確性。

結論

• 更推薦用于模型訓練的GPU：

• • H100和A100是目前訓練大規(guī)模模型（如GPT-3、GPT-4等）的最佳選擇，擁有頂級的計算能力、顯存和帶寬。H100在性能上超越了A100，但A100仍然是當前大規(guī)模AI訓練中的主力。

  • A6000可以在工作站環(huán)境中進行中小型模型的訓練。

  • L40S：提供均衡的性能，具有出色的 FP32 和 Tensor Core 功能，但在模型訓練方面，仍然還是 H100、A100 更強。

• 更推薦用于推理的GPU：

• • A6000和L40s是推理任務的理想選擇，提供了強大的性能和顯存，能夠高效處理大模型的推理。

  • A100和H100在超大規(guī)模并發(fā)或實時推理任務中表現(xiàn)優(yōu)異，但由于其成本相對更高一些，如果只用于推理場景，有些浪費性能，不能物盡其用。

另外，要做大模型的訓練必定會需要多張GPU，那么這時候就需要用到 NVIDIA 推出的 NLink 技術。NVLink 通常存在于高端和數(shù)據(jù)中心級 GPU，但是像 L40s 這樣的專業(yè)卡不支持 NVLink 的。所以不太適合去做相對復雜的大型模型的訓練任務，只建議用單卡訓練一些小模型。所以這里更推薦把L40s用于推理任務。

在這里H100是相對最前沿的 GPU 卡型，雖然后來 NVIDIA 發(fā)布了 B200，但是這款 GPU 暫時還未大規(guī)模在市場上得到應用。像 H100 這種 GPU 實際上既適合做模型訓練，也適合做推理，但是 H100 的成本會比較高，性能也比較好，如果只用在推理任務上有些大材小用。

我們以上給出的結論都是基于指標層面，并結合了一些實際用例，大家在選型的過程中還需要結合成本來看。相對于購買 GPU 自己搭建服務器，我們更推薦使用GPU 云服務，一方面它的成本比購買 GPU 更便宜，只需要幾分鐘就可以開啟 GPU 實例，另一方面，個別 GPU 云服務平臺還會提供適合團隊協(xié)作開發(fā)的云環(huán)境，包括 Jupyter notebook、模型部署等功能。大家可以參考 DigitalOcean GPU 云服務器 定價來看，DigitalOcean 部分型號既提供單卡也提供 8卡的配置，比如 H100 ， 而且 。以下我們可以先參考單卡GPU 實例的價格：

DigitalOcean GPU 云服務是專注 AI 模型訓練的云 GPU 服務器租用平臺，提供了包括 A5000、A6000、H100 等強大的 GPU 和 IPU 實例，以及透明的定價，可以比其他公共云節(jié)省高達70%的計算成本。如果你感興趣，希望了解更多，可以加入群聊（QQ群：611945524）直接交流，或訪問 aidroplet.cn聯(lián)系 DigitalOcean 中國區(qū)獨家戰(zhàn)略合作伙伴卓普云。