人工智能的使用日益廣泛，對計(jì)算能力的需求也隨之增加。充足的計(jì)算能力被廣泛認(rèn)為至關(guān)重要，因?yàn)闆]有它，人工智能的潛力就無法得到發(fā)揮。高效的計(jì)算能力對于實(shí)現(xiàn)最佳性能并最大程度降低能耗至關(guān)重要。雖然關(guān)于使用 GPU 進(jìn)行人工智能訓(xùn)練的信息很多，但關(guān)于選擇最佳 GPU 進(jìn)行人工智能推理的指導(dǎo)卻很少。本文探討了用于 AI 推理的頂級(jí) GPU，以幫助您節(jié)省金錢并減少花費(fèi)的時(shí)間。
為什么選擇 GPU 而不是 CPU？
由于幾個(gè)主要原因，GPU 比 CPU 更適合用于 AI 推理。
首先，GPU 旨在同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)，而 CPU 通常只能同時(shí)執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù)。這種能力使 GPU 能夠更快地處理 AI 所需的復(fù)雜計(jì)算，從而使其在并行處理方面表現(xiàn)出色。AI 經(jīng)常涉及管理大量數(shù)據(jù)，例如大矩陣和張量。GPU 擅長快速劃分和處理此類數(shù)據(jù)，因?yàn)樗鼈兊谋姸嗪诵目梢詤f(xié)同工作。
此外，GPU 還包括專門設(shè)計(jì)用于加速某些 AI 計(jì)算的 Tensor Core 等專用組件。此功能為處理 AI 任務(wù)提供了額外的性能提升。總體而言，GPU 更適合 AI 的苛刻要求。它們可以比 CPU 更快、更高效地處理大量工作負(fù)載，使其成為 AI 推理任務(wù)的首選。
GPU 對決：AMD 與 NVIDIA
在 GPU 市場，兩大主要競爭者是 AMD 和 NVIDIA，它們提供了出色的 AI 應(yīng)用選項(xiàng)。NVIDIA GPU 傳統(tǒng)上一直引領(lǐng)高性能領(lǐng)域，這要?dú)w功于其 Tensor Cores 和 CUDA 編程框架，后者是廣泛使用的 AI 開發(fā)平臺(tái)。然而，AMD 的最新 Radeon RX 7000 系列正在取得顯著進(jìn)展，該系列提供具有競爭力的性能，但成本可能低于類似的 NVIDIA 產(chǎn)品。最佳選擇最終取決于您的特定要求、預(yù)算和您計(jì)劃使用的軟件，因?yàn)槟承?AI 框架可能針對某個(gè)品牌比針對另一個(gè)品牌進(jìn)行了更好的優(yōu)化。
選擇理想的 GPU：平衡性能和預(yù)算
最適合 AI 的 GPU 取決于您的特定需求和預(yù)算。對于大型專業(yè) AI 項(xiàng)目，NVIDIA A100 等高性能 GPU 的處理速度無與倫比，盡管價(jià)格不菲。對于業(yè)余愛好者或 AI 新手來說，NVIDIA RTX 4090 或 AMD Radeon RX 7900 XTX 等功能強(qiáng)大的消費(fèi)級(jí) GPU 以更實(shí)惠的價(jià)格提供出色的性能。這些 GPU 可以處理各種 AI 任務(wù)，使其成為探索 AI 開發(fā)或利用 AI 進(jìn)行驗(yàn)證的項(xiàng)目的理想選擇。
對于預(yù)算緊張的人來說，仍有可行的選擇來開始使用 AI。雖然不是最新的，但上一代 GPU（如NVIDIA GTX 1080 Ti或AMD Radeon RX 5700 XT）仍然可以處理基本的 AI 任務(wù)，并作為學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)的良好切入點(diǎn)。
為 AI 項(xiàng)目租用 GPU 算力
對于不想承擔(dān)購買 GPU 前期成本的用戶來說，基于云的 GPU 租賃服務(wù)是一種替代方案。這些服務(wù)以按需付費(fèi)的方式提供強(qiáng)大的 GPU，非常適合偶爾進(jìn)行的 AI 項(xiàng)目或在處理特別苛刻的任務(wù)時(shí)補(bǔ)充現(xiàn)有 GPU 的功能。
選擇用于 AI 任務(wù)的 GPU 的注意事項(xiàng)
由于這些任務(wù)的性質(zhì)不同，選擇用于 AI 訓(xùn)練和推理的 GPU 需要考慮不同的因素。
1、AI 訓(xùn)練要求
高計(jì)算能力：訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，尤其是大型模型，需要大量計(jì)算資源來管理大型數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的計(jì)算。
內(nèi)存容量：高內(nèi)存容量（VRAM）對于訓(xùn)練至關(guān)重要，因?yàn)樗枰菁{大型模型和數(shù)據(jù)批次。現(xiàn)代模型可能需要數(shù)十 GB 的 VRAM。
并行處理：大量 CUDA 核心（或等效核心）和張量核心（在 NVIDIA GPU 中）有利于矩陣運(yùn)算的并行處理。
2、AI 推理要求
功率效率：推理 GPU 必須節(jié)能，特別是對于邊緣設(shè)備。
低延遲：低延遲對于實(shí)時(shí)應(yīng)用來說至關(guān)重要，以確保快速有效的模型預(yù)測。
內(nèi)存優(yōu)化：雖然內(nèi)存仍然很重要，但由于模型是經(jīng)過預(yù)先訓(xùn)練和優(yōu)化的，因此推理通常需要比訓(xùn)練更少的 VRAM。
整數(shù)精度：推理通常可以使用較低的精度，例如8 位整數(shù)（INT8），從而實(shí)現(xiàn)更快的計(jì)算并減少內(nèi)存使用。
2024 年 AI 推理的 5 大 GPU
以下是 2024 年用于 AI 推理的 5 大 GPU 的精選列表：
NVIDIA A100：NVIDIA A100 是專業(yè) AI 任務(wù)的首選，它提供出色的處理能力、專為深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的 Tensor Core 和高內(nèi)存帶寬。雖然價(jià)格不菲，但它非常適合商業(yè)用途和高級(jí)推理任務(wù)。
NVIDIA RTX 3080：盡管不是最新版本，但 NVIDIA RTX 3080 繼續(xù)以合理的價(jià)格提供出色的性能，使其成為新手或預(yù)算有限的人的不錯(cuò)選擇。它管理各種 AI 任務(wù)的能力值得注意，尤其是考慮到二手市場或老一代機(jī)型可能降價(jià)。
NVIDIA RTX 4090：這款高端消費(fèi)級(jí) GPU 為眾多用戶提供了出色的性能。它是 AI 推理的絕佳選擇，配備 Tensor Cores、DLSS 技術(shù)以提高圖像質(zhì)量，并擁有充足的內(nèi)存來處理要求苛刻的 AI 任務(wù)。
NVIDIA RTX A6000：一款強(qiáng)大的專業(yè) GPU，在性能和成本效益之間實(shí)現(xiàn)了完美平衡。它采用 Tensor Cores 來加速深度學(xué)習(xí)。它擁有大量內(nèi)存來存儲(chǔ)大型數(shù)據(jù)集，是從事復(fù)雜 AI 推理項(xiàng)目的專業(yè)人士和研究人員的理想選擇。
AMD Radeon RX 7900 XTX：AMD 的一款經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的 GPU，可為 AI 任務(wù)提供令人印象深刻的性能，而且價(jià)格通常低于類似的 NVIDIA 型號(hào)。憑借強(qiáng)大的處理能力和充足的內(nèi)存，對于注重預(yù)算的 AI 愛好者和那些希望在較小范圍內(nèi)增強(qiáng)推理能力的人來說，這是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。
更多值得考慮的 GPU
NVIDIA A40： NVIDIA A40 是一款性能強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)任務(wù) GPU。雖然它主要為數(shù)據(jù)中心和專業(yè)應(yīng)用而設(shè)計(jì)，但它對于深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載也非常有效。以下是 A40 非常適合深度學(xué)習(xí)的一些原因：
NVIDIA V100： NVIDIA V100 是一款出色的深度學(xué)習(xí) GPU。專為高性能計(jì)算和 AI 工作負(fù)載而設(shè)計(jì)，非常適合深度學(xué)習(xí)任務(wù)。以下是 V100 被視為深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大選擇的一些原因：
此列表包括不同的 GPU，可滿足各種需求和預(yù)算。最適合您的選擇取決于您的具體要求和財(cái)務(wù)能力。雖然 A100 非常適合大型項(xiàng)目，但更實(shí)惠的選擇可為其他需求提供出色的性能。
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