GPU 选型指南

GPU 选型指南

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/weixin_43262264/article/details/144042395

随着深度学习和AI应用的快速发展，选择合适的GPU对于提高训练效率和降低成本至关重要。本文将为您详细介绍NVIDIA不同GPU架构的特点和适用场景，帮助您做出明智的选型决策。

根据GPU架构的不同，可分为以下几类：

NVIDIA Volta 架构

代表型号：V100

• 配备第二代Tensor Core，是较早支持深度学习的GPU，仍适用于部分训练任务。
• 性能特点：相比后续架构，V100的训练性能相对较低，尤其在处理大规模Transformer模型时不如Ampere和Hopper架构高效。
• 适用场景：预算受限或对性能要求不高的场景，如中小型模型的训练与推理任务。

NVIDIA Ampere 架构

代表型号：A100

• 配备第三代Tensor Core，支持TensorFloat32（TF32）格式，显著提升单精度训练性能。
• 默认情况下，较新版本的PyTorch禁用了TF32，需要手动启用后使用。
• 性能对比V100：Ampere GPU的训练速度和能效比均大幅领先于V100，尤其是在使用半精度(float16)时，性能提升尤为显著。
• 建议：优先使用半精度(float16)模型训练，以最大化性能（参考Nvidia Blog）。

NVIDIA Hopper 架构

代表型号：H100

• NVIDIA最新的数据中心级GPU架构，性能和特性显著增强。
• 配备第四代Tensor Core和Transformer Engine，可大幅提升Transformer模型训练效率。
• Hopper在训练速度和效率上比Ampere提升显著，尤其在大规模Transformer模型（如GPT-4级别）上，性能提升可达2~3倍。
• 进一步优化的sparsity支持，使训练大模型时的计算效率更高。

NVIDIA Ada Lovelace 架构

代表型号：RTX 4090

• 最新一代消费级GPU架构，在深度学习任务中表现优异。
• 尤其在游戏场景和AI推理任务中，提供了显著性能提升，是兼顾研究和个人应用的优秀选择。
• Ada Lovelace架构在推理任务中的表现接近Hopper，但训练性能不及Hopper的数据中心级优化。

GPU 型号简介

格式对比

参考阅读：
TensorFloat-32 in the A100 GPU Accelerates AI Training, HPC up to 20x