眾所周知,在人工智能領(lǐng)域,尤其是在模型訓(xùn)練和推理階段,顯卡的性能至關(guān)重要。隨著模型的規(guī)模越來(lái)越大,對(duì)算力的需求也會(huì)倍增。因此,如何選擇合適的顯卡,魚(yú)(性能)和性?xún)r(jià)比(熊掌)是否可以兼得,是許多模型開(kāi)發(fā)者非常關(guān)注的話(huà)題。

現(xiàn)在市面上加速卡型號(hào)多如牛毛,但說(shuō)到適用大模型推理的顯卡,那4090顯卡絕對(duì)是現(xiàn)階段“推理王卡”般的存在。論性能不如H100,論價(jià)格不如3090,看似平平無(wú)奇的4090顯卡為何能在眾多競(jìng)爭(zhēng)者中脫穎而出,成為大模型推理的不二之選?

4090顯卡基于Ada Lovelace 架構(gòu),顯著提升了計(jì)算性能,并且擁有海量的CUDA核心,高速的顯存,更為先進(jìn)的散熱技術(shù)。這就使得4090顯卡在進(jìn)行大規(guī)模矩陣運(yùn)算和并行處理時(shí)表現(xiàn)出色,非常適合深度學(xué)習(xí)模型的推理任務(wù)。

深度學(xué)習(xí)模型尤其是大模型需要大量的顯存來(lái)存儲(chǔ)模型參數(shù)和中間計(jì)算結(jié)果。為了讓這些參數(shù)、計(jì)算結(jié)果能夠順暢地進(jìn)出,保證整個(gè)推理過(guò)程的流暢性,4090顯卡配備了至少24GB的GDDR6X顯存,減少了因顯存不足而導(dǎo)致的性能瓶頸。

除此之外,4090顯卡享有良好的軟件生態(tài)支持,包括CUDA工具包、cuDNN庫(kù)以及其他深度學(xué)習(xí)框架如TensorFlow、PyTorch等的優(yōu)化。讓4090顯卡的能夠充分發(fā)揮其潛力,不僅可以輕松地將推理任務(wù)遷移,還利用其強(qiáng)大的計(jì)算能力和優(yōu)化的框架加速推理過(guò)程。

雖然4090顯卡性能強(qiáng),容量大,有良好的軟件生態(tài)支持及靈活的資源分配能力,但并沒(méi)有“持寵而驕”坐地起價(jià)。相較于其他GPU顯卡,4090的性?xún)r(jià)比非常具有優(yōu)勢(shì)。

不僅具有出色的性?xún)r(jià)比,其穩(wěn)定可靠性同樣搶眼,能夠在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行中保持持續(xù)穩(wěn)定,展現(xiàn)出卓越的性能表現(xiàn)。這種穩(wěn)定性宛如堅(jiān)固的磐石,為推理過(guò)程提供了堅(jiān)實(shí)的硬件支撐,確保4090 GPU能夠始終如一地提供可靠支持,讓推理任務(wù)得以順暢進(jìn)行,不受任何故障或性能波動(dòng)的干擾。

雖然4090顯卡被稱(chēng)為“推理之王”,但大模型推理對(duì)于算力的需求是巨大的,不論去對(duì)于企業(yè)或者個(gè)人團(tuán)隊(duì)都承擔(dān)著巨大的成本壓力,所以目前市場(chǎng)上主流的方式還是采用租賃的模式。目前國(guó)內(nèi)4090顯卡租賃市場(chǎng)以"云主機(jī)"和"GPU集群"兩種形態(tài)為主,兩者各自有自身的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。

云主機(jī)模式:云主機(jī)平臺(tái)允許用戶(hù)根據(jù)特定計(jì)算需求自定義GPU云主機(jī)的配置,提供多樣化的配置選項(xiàng)。該平臺(tái)易于使用,操作簡(jiǎn)便,管理輕松,并為用戶(hù)提供一個(gè)自主可控的環(huán)境,確保用戶(hù)數(shù)據(jù)安全。

GPU集群模式:GPU集群平臺(tái)基于高性能計(jì)算(HPC)環(huán)境構(gòu)建,支持跨節(jié)點(diǎn)和多卡并行計(jì)算。該平臺(tái)向高校、科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)用戶(hù)提供GPU算力和服務(wù)。用戶(hù)可以靈活租用GPU資源,按需付費(fèi),無(wú)需承擔(dān)建設(shè)和運(yùn)維成本,從而能夠更加專(zhuān)注于AI領(lǐng)域的研究。

那對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)應(yīng)該選云主機(jī)模式,還是集群模式?這個(gè)要看用戶(hù)的具體需求來(lái)判斷,兩種模式相比各有優(yōu)劣,云主機(jī)使用模型更偏向于普通電腦,從操作下,入手難度都非常的簡(jiǎn)單,但云主機(jī)相比集群模式的劣勢(shì)也非常明顯,云主機(jī)主要開(kāi)機(jī)就會(huì)進(jìn)行計(jì)費(fèi)。而集群模式的計(jì)費(fèi)就更加靈活,僅對(duì)計(jì)算過(guò)程中實(shí)際消耗的GPU時(shí)間和數(shù)量收費(fèi)。計(jì)算任務(wù)完成后,計(jì)費(fèi)即停止,確保用戶(hù)僅支付實(shí)際計(jì)算費(fèi)用。并且集群模式采用共享網(wǎng)絡(luò)帶寬,不單獨(dú)向租戶(hù)收取網(wǎng)絡(luò)費(fèi)用,減輕了用戶(hù)的成本,并且安裝軟件的過(guò)程不產(chǎn)生任何費(fèi)用。但是集群模式也有其劣勢(shì),那就是采用的linux系統(tǒng),需要通過(guò)命令集的形式完成相關(guān)的任務(wù),對(duì)于沒(méi)有計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的用戶(hù)不是很友好。

最后推薦一個(gè)好用的算力租用平臺(tái),平臺(tái)擁提供豐富高性能GPU算力資源,包括4090、H800、A800、A100、V100、3090、L40S等,并且預(yù)置市場(chǎng)上的主流框架環(huán)境,性能強(qiáng)勁,開(kāi)箱即用。新用戶(hù)還可以免費(fèi)領(lǐng)取500元卡時(shí)計(jì)算資源。

審核編輯 黃宇