人工智能的使用日益廣泛，對(duì)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](méi)有它，人工智能的潛力就無(wú)法得到發(fā)揮。高效的計(jì)算能力對(duì)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(qián)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(zhǎng)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(mén)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(duì)決：AMD 與 NVIDIA
在 GPU 市場(chǎng)，兩大主要競(jìng)爭(zhēng)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(kāi)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(jìng)爭(zhēng)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(duì)某個(gè)品牌比針對(duì)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(duì)于大型專業(yè) AI 項(xiàng)目，NVIDIA A100 等高性能 GPU 的處理速度無(wú)與倫比，盡管價(jià)格不菲。對(duì)于業(yè)余愛(ài)好者或 AI 新手來(lái)說(shuō)，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(kāi)發(fā)或利用 AI 進(jìn)行驗(yàn)證的項(xiàng)目的理想選擇。
對(duì)于預(yù)算緊張的人來(lái)說(shuō)，仍有可行的選擇來(lái)開(kāi)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(duì)于不想承擔(dān)購(gòu)買(mǎi) GPU 前期成本的用戶來(lái)說(shuō)，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(lái)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(duì)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(duì)于邊緣設(shè)備。
低延遲：低延遲對(duì)于實(shí)時(shí)應(yīng)用來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，以確?？焖儆行У哪Ｐ皖A(yù)測(cè)。
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(guò)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?？梢允褂幂^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(chǎng)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(lái)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(lái)加速深度學(xué)習(xí)。它擁有大量?jī)?nèi)存來(lái)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(duì)于注重預(yù)算的 AI 愛(ài)好者和那些希望在較小范圍內(nèi)增強(qiáng)推理能力的人來(lái)說(shuō)，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(duì)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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