2024年接近尾声，很多媒体公众号都开始写总结和预测了，我发现还是硬件方面比较合我的读者们的胃口（虽然我是硬件背景但是我更爱软件），我们也来一片关于N卡的大指南。如果你是国产GPU爱好者，我没法帮你评测。
大型语言模型（LLMs），如GPT-4、BERT及其他基于Transformer的模型，已经彻底改变了人工智能领域。这些模型无论是训练还是推理都需要大量的计算资源。选择合适的GPU进行LLM推理，可以极大地提升性能、成本效益和可扩展性。💡
🔍 本指南将帮助您选择最适合您需求的GPU，无论您是要设置个人项目、研究环境还是大规模生产部署。🎯
了解关键GPU规格
在开始列出GPU之前，先简要了解一下使GPU适用于LLM推理的关键规格：
🖥️ CUDA核心： GPU的主要处理单元。CUDA核心数量越多，通常并行处理性能越好。
🧠 Tensor核心： 专为深度学习任务（如矩阵乘法）设计的核心，对于神经网络运算至关重要。
💾 VRAM（显存）： GPU存储数据和模型的内存。更多的显存可以更高效地处理更大的模型和数据集。
⏱️ 核心频率： GPU运行速度，单位为MHz。更高的频率通常意味着更好的性能。
🚀 内存带宽： 数据从显存读取或写入的速率，对LLM推理任务的性能有重大影响。
⚡ 功耗： 以瓦特（W）为单位，表示GPU运行时的耗电量。较高的功耗可能增加冷却和能源成本。
💰 价格： GPU的成本是一个重要因素，尤其对于预算有限的企业或研究实验室。需要在性能需求和经济性之间找到平衡。
NVIDIA GPU的排名（性能与价格）
高端消费者和专业级GPU![]()
企业级GPU
🔝 最适合LLM推理的GPU推荐
🔷 NVIDIA H200
适合： 企业级AI部署，需要最大性能和内存带宽来应对大型LLM推理工作负载。
性能： 18,432个CUDA核心，96GB HBM3内存，4000GB/s的惊人带宽。
🔷 NVIDIA H100
适合： 专注于大规模LLM推理的企业和研究实验室。
性能： 16,896个CUDA核心，80GB HBM3内存，极高性能与功耗平衡，适合AI驱动的工作负载。
🔷 NVIDIA A100
适合： 需要高性能AI推理和训练，预算低于H100的组织。
性能： 提供1,555GB/s的内存带宽，40GB或80GB HBM2e内存选项，适合高需求AI模型。
🔷 NVIDIA RTX 6000 Ada Gen
适合： 专业级LLM推理任务，专注于性能但不使用HBM3。
性能： 配备48GB GDDR6内存，18,176个CUDA核心，适合中小型企业或研究环境。
🔷 NVIDIA L40
适合： 中型企业的高性能AI推理任务。
性能： 配备9,728个Tensor核心和48GB GDDR6内存，功耗低于H100。
💸 面向预算有限的选项
🔷 NVIDIA RTX 4090
适合： 高端消费级AI推理设置。
性能： 配备24GB GDDR6X内存，1008GB/s内存带宽。以极具竞争力的价格提供卓越性能，尽管其450W功耗较高。
🔷 NVIDIA RTX 6000 Ada Generation
适合： 需要大容量内存和高吞吐量的专业AI工作负载。
性能： 配备48GB GDDR6内存，强大的CUDA和Tensor核心，1,152GB/s内存带宽。
🔷 NVIDIA Titan RTX
适合： 需要强Tensor核心性能的AI开发者。
性能： 配备24GB GDDR6内存，672GB/s内存带宽，适合LLM推理和深度学习任务。
🔷 NVIDIA RTX 3080 & RTX 3090
适合： 高性能游戏和AI开发，尤其是需要强大性能的开发者。
性能： RTX 3090配备24GB GDDR6X内存，适用于内存密集型AI任务，性价比极高。
🔷 NVIDIA T4
适合： 云端推理工作负载或边缘计算，功耗需求较低。
性能： 16GB GDDR6内存，优化功耗，适合功率敏感的AI应用场景。
🎯 结论
选择适合LLM推理的GPU需要根据项目规模、模型复杂性和预算约束进行权衡。
企业级部署： NVIDIA H200和H100提供无与伦比的性能，适合最大规模和最密集的AI工作负载。
中等预算： NVIDIA A100和RTX 6000 Ada Gen在性能与成本之间取得了平衡，适合中型企业和研究实验室。
预算敏感： NVIDIA L40和A40提供了高效能耗比，适合中小型组织。
个人开发者： RTX 4090或RTX 3090以较低成本提供强大性能，适合本地开发环境。
云端或边缘计算： NVIDIA T4和P100提供专业级推理的入门级选项，功耗低且成本可控。
GPU的选择应与您的AI工作负载需求相匹配，平衡性能、可扩展性和成本，确保高效完成从小型模型到大型生产级语言模型的推理任务。
