AI创业必备：GPU选型攻略
AI创业必备：GPU选型攻略
随着AI技术的快速发展，GPU已成为AI创业团队的重要基础设施。然而，面对市场上众多品牌和型号的GPU，如何选择最适合的GPU成为了一个关键问题。本文将从品牌对比、性能指标分析等多个维度，为AI创业团队提供一份详细的GPU选型攻略。
不同品牌GPU的对比
在选择GPU时，很多人可能会直接对比核心处理器数量、核心频率、显存位宽等硬件参数。这种方法在同一个品牌的产品之间可能适用，但不同品牌之间则需要更谨慎的考量。
以NVIDIA和AMD为例，两者在GPU设计理念上存在显著差异。NVIDIA早在2008年就推出了Tesla架构，提出了可扩展流处理器架构，开辟了通用计算GPU（GPGPU）的道路，使其GPU不仅限于图形加速，还能应用于机器学习、密码学等需要并行运算的领域。
而AMD直到2020年发布的CDNA架构中才增加了机器学习相关的矩阵计算能力。虽然AMD在2023年发布了最新一代的GPU MI300X，声称可以在一颗芯片上运行400亿个参数模型，但与NVIDIA相比，其在AI领域的布局还是稍显滞后。因此，目前AI研发人员更关注的仍然是NVIDIA的GPU产品。
NVIDIA不同架构GPU的对比
在选择NVIDIA的GPU时，可以从以下几个关键指标进行对比：
核心数
- CUDA核心：适用于多种计算任务的通用核心。
- Tensor核心：针对机器学习计算进行了优化的核心。
- RT核心：主要用于游戏领域，对机器学习应用较少。
核心数是一个直观的指标，但不同类型的GPU核心在实际性能表现上存在差异。因此，更推荐使用浮点运算次数（FLOPS）作为标准化的性能衡量指标。
浮点运算次数（FLOPS）
FLOPS代表每秒浮点运算次数，是衡量GPU性能的关键指标。需要注意的是，GPU对不同精度浮点数的运算速度不同。Tensor核心可以通过混合精度计算来优化性能，即在大多数计算中使用较低精度，然后以较高精度验证结果。因此，在对比GPU性能时，需要在同一核心类型和相同精度下比较FLOPS。
显存（VRAM）
显存之于GPU就如同RAM之于CPU，主要用于存储模型权重等数据以便快速访问。显存的容量、总线大小、时钟速度以及类型（GDDR vs HBM）都会影响GPU的性能。例如，HBM（高带宽内存）虽然制造成本较高，但能以较低功耗提供更高带宽，是近年来高端GPU的主流选择。
功耗（TDP）
功耗是指GPU在运行过程中的最大设计耗电量。虽然较高的TDP意味着更强的性能，但同时也带来了更高的运营成本。对于自建GPU服务器的团队来说，需要综合考虑电力成本和散热问题。
GPU间数据互通速率
在多GPU并行计算场景中，GPU之间的数据交换速率也会影响整体性能。例如，NVIDIA的H100通过升级版NVLink实现了高达900GB/s的带宽，使得其推理性能相比A100提升了30倍，训练性能提升了9倍。
实际应用测试
通过参数对比可以初步了解GPU的性能，但在实际应用中还需要关注其运行不同参数量模型的表现。例如，MosaicML在H100 GPU上进行了不同参数数量的测试，结果显示H100的性能确实比A100高出两倍以上。
总结
选择适合的GPU需要综合考虑多个性能指标，并结合实际应用场景进行评估。对于AI创业团队来说，除了关注硬件性能，还需要考虑成本、维护等因素。希望本文能为你的GPU选型提供有价值的参考。