近年来,随着人工智能技术的发展,特别是深度学习模型的广泛应用,GPU(图形处理单元)作为加速计算的重要硬件,在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比,推理通常对GPU的要求有所不同,更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发,对比分析NVIDIA 的 L40s、A10、A40、A100、A6000 五款GPU在AI推理任务中的表现。
AI推理任务对GPU的性能要求
高吞吐量:在许多实际应用中,如自动驾驶、实时语音识别等场景下,系统需要处理大量的并发请求,因此GPU需要具备高吞吐量来保证快速响应。
低延迟:特别是在实时应用场景中,如视频流处理,低延迟至关重要。
能效比:对于数据中心而言,能效比(性能/功耗)是衡量GPU优劣的关键因素之一。
灵活性:支持多种深度学习框架,并能够高效地运行不同类型的神经网络模型。
另一方面,显存对于 AI 推理任务来讲是一个直观重要的指标。大显存对于推理任务的意义在于:
1. 模型加载能力
显存大小决定了可以加载的模型:大型深度学习模型(如GPT、BERT等)通常需要较大的显存来加载和运行。如果显存不足,可能需要频繁地将模型切换到CPU,这会显著降低推理速度。
2. 数据处理能力
高显存能够处理更多数据:在推理过程中,尤其是在批量处理时,显存能够容纳更多的输入数据,提升吞吐量和效率,减少处理延迟。
3. 支持并行计算
多个模型或多个实例的同时推理:较大的显存允许在同一时间运行多个模型或多个推理实例,适用于需要高并发的应用场景,如在线服务和实时推荐系统。
4. 提高计算效率
减少内存交换:足够的显存可以减少CPU和GPU之间的内存交换,降低延迟,提升整体推理性能。
5. 处理复杂任务
支持更复杂的推理任务:高显存能够支持更复杂的推理任务,例如图像识别、自然语言处理等,这些任务通常需要大量的计算和数据存储。
当然,并不是所有的模型都需要大显存,你需要合理地预估模型所需的显存。目前业界也有一些用于预估模型显存需求的工具,例如 HuggingFace 官方库 Accelerate 推出的 Model Memory Calculator,它是一个在线估算工具,能够直接为用户预估在 HuggingFace 平台上托管的模型的显存需求。用户只需输入 HuggingFace 平台上的模型链接,工具便能够迅速计算出该模型在运行过程中所需的显存大小,包括进行推理操作以及采用Adam算法进行训练时的显存需求。
GPU 指标对比
目前行业里最热门的 GPU 要数 H100,它采用了Hopper架构,从指标层面也与旧一代 GPU 有明显提升。H100 性能如此之高,使得它更适合去运行模型训练这种更吃性能的任务。在市面上还有很多仍未停产的GPU,包括NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000。
为了更好地理解各款GPU之间的差异,我们首先列出它们的基本规格:
特点:通过引入Tensor Core、优化计算单元设计、采用先进的内存和互联技术、提升多功能性和可编程性,以及优化能耗比。
特点:进一步提升光线追踪性能和AI推理能力,广泛应用于游戏、科学计算和数据中心。
特点:进一步增强光线追踪性能,支持更高效的DLSS 3.0,优化了游戏性能和能效。
目前量产最先进的GPU显卡,针对数据中心和高性能计算优化,强调AI和机器学习性能。
2024年最新发布的架构,目前还未上市。B200 组成的 GB200其性能是 H100 的 7 倍、训练速度提高了 4 倍。
目前企业的一般选择是,最先进最新型号的GPU显卡,会用于训练。上一代或更久远的GPU显卡用于推理。表格中列出的显卡,是目前会用于推理的显卡。推理一般会关注FP32、FP16 和 INT8 浮点性能参数差异和显存。这些差异影响模型的准确性、速度和资源使用。以下是对每种浮点精度的详细比较及其在推理中的适用性:
1. FP32 (单精度浮点)
性能:
最精确的浮点表示,提供最高的数值准确性。
在推理中,计算速度相对较慢,尤其是在大型模型上。
适用性:
适合对数值精度要求较高的任务,如一些复杂的模型或需要高精度输出的应用。
在某些情况下,可能会导致较高的延迟和较低的吞吐量。
2. FP16 (半精度浮点)
性能:
提供较高的性能和较低的内存占用,通常是 FP32 性能的 2 倍(在支持的硬件上)。
适用于大多数深度学习推理任务,尤其是当模型经过适当的量化和优化时。
适用性:
在许多现代深度学习框架和硬件上,FP16 可以保持足够的精度与性能平衡。
特别适合需要实时推理的应用,如视频处理和在线服务。
3. INT8 (整数)
性能:
提供最高的推理性能,通常是 FP16 性能的 2-4 倍(在支持的硬件上),显著降低了内存消耗。
推理速度快,延迟低,适合高吞吐量的应用。
适用性:
适合于推理阶段,尤其是当模型经过量化并且能容忍较小的精度损失时。
广泛应用于边缘计算和嵌入式设备,因为其低功耗特性。
对比总结
准确性 vs. 性能:
FP32 提供最高的准确性,但推理速度较慢,适合对精度要求极高的场景。
FP16 兼顾性能和准确性,是许多深度学习推理任务的良好选择。
INT8 在速度和资源效率上表现最佳,但对于某些模型,可能会带来较大的精度损失。
在选择用于推理的浮点精度时,需根据具体应用需求、模型特性和可接受的精度损失进行权衡。
L40s
A10
A40
A100
A6000
写在最后
模型参量小于7B时,可以选择A10
模型参量大于7B时,最好选择A6000、L40s
三者价格排序为:A40<A6000<L40s。不过,NVIDIA 的 GPU 在中国很难买到,尤其是 A6000。如果你需要高性能的 GPU 来运行推理任务,那么购买搭载了 GPU 的云服务可能是更方便且划算的方式。DigitalOcean 旗下的 Paperspace 平台是专注 AI 模型训练的云 GPU 服务器租用平台,提供了包括 A5000、A6000、H100 等强大的 GPU 和 IPU 实例,以及透明的定价,可以比其他公共云节省高达70%的计算成本。如果你感兴趣,可以加入群聊(QQ群:611945524)直接交流,或扫码联系 DigitalOcean 中国区独家战略合作伙伴卓普云。
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