模型領(lǐng)域GPU性能排名

UCloud小助手發(fā)布于2024-04-28 17:38 / 303413人閱讀

圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了排名。我們可以看到，H100 GPU的8位性能與16位性能的優(yōu)化與其他GPU存在巨大差距。

針對大模型訓(xùn)練來說，H100和A100有絕對的優(yōu)勢

首先，從架構(gòu)角度來看，A100采用了NVIDIA的Ampere架構(gòu)，而H100則是基于Hopper架構(gòu)。Ampere架構(gòu)以其高效的圖形處理性能和多任務(wù)處理能力而著稱，這也是A100在數(shù)據(jù)中心和AI應(yīng)用中受到青睞的原因。H100的Hopper架構(gòu)在A100的基礎(chǔ)上進(jìn)行了優(yōu)化，使得H100在性能上有了顯著的提升，尤其在處理復(fù)雜任務(wù)和大數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)更為出色。

在性能方面，H100顯然占據(jù)了上風(fēng)。其張量核的增強(qiáng)使得在處理AI工作負(fù)載時性能大幅提升，達(dá)到了A100的六倍之多。這意味著，在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練或推理時，H100能更快地完成任務(wù)，提高了整體的工作效率。此外，H100還配備了第五代NVLink，將連接帶寬提升到了900GB/秒，使得多卡互聯(lián)的延遲大幅降低，這對于需要進(jìn)行大規(guī)模并行計算的用戶來說無疑是個福音。大模型訓(xùn)練用這兩張卡無疑是非常不錯的選擇。

那么模型推理也是選擇H100和A100最合適么？直接給大家看兩個案例就明白了。

70B 推理需要多少張卡？

總的存儲容量很好算，推理的時候最主要占內(nèi)存的就是參數(shù)、KV Cache 和當(dāng)前層的中間結(jié)果。當(dāng) batch size = 8 時，中間結(jié)果所需的大小是 batch size * token length * embedding size = 8 * 4096 * 8192 * 2B = 0.5 GB，相對來說是很小的。

70B 模型的參數(shù)是 140 GB，不管 A100/H100 還是 4090 都是單卡放不下的。那么 2 張 H100 夠嗎？看起來 160 GB 是夠了，但是剩下的 20 GB 如果用來放 KV Cache，要么把 batch size 壓縮一半，要么把 token 最大長度壓縮一半，聽起來是不太明智。因此，至少需要 3 張 H100。

對于 4090，140 GB 參數(shù) + 40 GB KV Cache = 180 GB，每張卡 24 GB，8 張卡剛好可以放下。要知道H100的價格是4090的20倍左右。這個時候4090就非常香了！

針對AI繪畫，4090和A100差距如何？

首先，軟件用的是SD，模型使用的是SDXL，出圖尺寸是888x1280，迭代步數(shù)50。A100出一張圖花費11.5秒，而4090則略快，只需11.4秒，兩者差異較小，但A100表現(xiàn)稍顯頹勢。

在繪制八張圖的情況下，A100耗時87秒，而4090僅用80秒，4090表現(xiàn)出色，領(lǐng)先A100約8%。

總體來說，雖然RTX 4090可能不適合超大規(guī)模的AI訓(xùn)練任務(wù)，它的強(qiáng)大推理能力使其在大模型的推理應(yīng)用中顯得更為合適。

最最最主要的是，4090性價比高??！誰家錢是大風(fēng)刮來的？大家都以一種最經(jīng)濟(jì)，高效的方式來做模型推理。這里小編給大家推薦一家性價比非常高的GPU云主機(jī)的服務(wù)商。

單卡價格做到了1210元，真的太香了，不是H100買不起，而是4090更有性價比！

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