對比H100與4090：兩者誰才是更好的GPU算力選擇？

UCloud小助手發(fā)布于2024-07-11 18:35 / 3871人閱讀

在深度學習和人工智能應用，選最合的硬件對于模型訓練和推任務(wù)關(guān)。

在大模型訓練，英偉達4090并不是最的選。訓練任務(wù)通常要更大的顯存容量、更的內(nèi)存帶寬的計算能。這些求，英偉達的高性能顯卡系列，比如A100和H100，更適合處理大數(shù)據(jù)集和復雜模型。

，在推理任務(wù)，英偉達4090可能H100系列處理器。推理顯存和帶寬求相對較，而4090的計算能更的和效率。這在推理任務(wù)，4090顯卡處理更復雜的模型，在性價比現(xiàn)更為。，如果是純粹的推理任務(wù)4090就夠了，沒必要追求卓越性能用H100

，如果英偉達4090進行優(yōu)化，性價比可能H100的兩倍。這，通過對4090顯卡深優(yōu)化，可以在推理任務(wù)中更的性能，持更競爭力的價。

技術(shù)解析與應用場景

A100：平衡性能與成本的高效解決方案

A100是H100的前代產(chǎn)品，盡管其性能稍遜一籌，但其312 Tflops的Tensor FP16算力和156 Tflops的Tensor FP32算力仍然十分強勁。與H100相同的80 GB顯存和900 GB/s通信帶寬使得它在很多應用場景中依舊具有很高的性價比。

應用場景：

深度學習推理：對于已訓練好的深度學習模型，A100在推理階段表現(xiàn)出色，能夠快速響應和處理大量推理請求。
數(shù)據(jù)中心工作負載：A100在數(shù)據(jù)中心中可以支持多種工作負載，包括AI、數(shù)據(jù)分析和傳統(tǒng)的HPC任務(wù)。
云計算平臺：由于其相對較低的成本，A100成為許多云服務(wù)提供商的首選顯卡，用于構(gòu)建高效的云計算平臺。

4090：大模型推理與輕量級計算的性價比之選

4090是NVIDIA面向游戲和消費市場的高端顯卡，擁有330 Tflops的Tensor FP16算力和83 Tflops的Tensor FP32算力。盡管性能不如H100和A100，但其24 GB顯存和1 TB/s的內(nèi)存帶寬在許多應用中已經(jīng)足夠。64 GB/s的通信帶寬和~10 us的通信時延也滿足了多數(shù)非高性能計算任務(wù)的需求。

應用場景：

高性能計算與大模型推理：RTX 4090顯卡擁有顯著的Tensor FP16和Tensor FP32算力，分別為330 Tflops和83 Tflops，這使得它在處理復雜的深度學習推理任務(wù)時表現(xiàn)出色。其高速的推理速度能夠加速大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，提高推理效率。
支持多種深度學習框架：RTX 4090能夠支持TensorFlow、PyTorch等多種深度學習框架，這使得開發(fā)者可以靈活選擇最適合自己項目的框架，并充分利用RTX 4090的計算能力進行推理任務(wù)。
輕量級AI任務(wù)：對于一些不需要超高算力的AI任務(wù)，如圖像分類、物體檢測等，4090也是一個不錯的選擇。

性能與應用的綜合比較

從上述對比和應用場景可以看出，H100和4090各有其獨特的優(yōu)勢和適用場景。那么兩者之間性能上與應用層面的區(qū)別在哪呢？比如，RTX4090的頻率強于H100，因為更高的頻率能夠提供更強的圖形渲染能力。而H100的強項則是理論算力、顯存大小和顯存帶寬，這是因為AI推理和訓練都非常考驗數(shù)據(jù)的吞吐效率，這也是為什么H100需要昂貴的HBM3內(nèi)存。以下是兩者在通信、內(nèi)存和算力層面的一些比較：

而從吞吐量來看，似乎沒有什么違和的，在單卡能放下模型的情況下，確實是 H100 的吞吐量最高，達到 4090 的兩倍?？此懔蛢?nèi)存也能看出來，H100 的 FP16 算力大約是 4090 的 3 倍，內(nèi)存帶寬是 3.35 倍，訓練過程中由于 batch size 比較大，大多數(shù)算子是 compute bound（計算密集型），少數(shù)算子是 memory bound（內(nèi)存密集型），這個結(jié)果是不意外的。