大模型推理顯卡選購指南：4090顯卡為何成為不二之選

眾所周知,在人工智能領域,尤其是在模型訓練和推理階段,顯卡的性能至關重要。隨著模型的規(guī)模越來越大,對算力的需求也會倍增。因此,如何選擇合適的顯卡,魚(性能)和性價比(熊掌)是否可以兼得,是許多模型開發(fā)者非常關注的話題。

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

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

深度學習模型尤其是大模型需要大量的顯存來存儲模型參數和中間計算結果。為了讓這些參數、計算結果能夠順暢地進出,保證整個推理過程的流暢性,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庫以及其他深度學習框架如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遷移,還利用其強大的計算能力和優(yōu)化的框架加速推理過程。

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

不僅具有出色的性價比,其穩(wěn)定可靠性同樣搶眼,能夠在長時間運行中保持持續(xù)穩(wěn)定,展現(xiàn)出卓越的性能表現(xiàn)。這種穩(wěn)定性宛如堅固的磐石,為推理過程提供了堅實的硬件支撐,確保4090 GPU能夠始終如一地提供可靠支持,讓推理任務得以順暢進行,不受任何故障或性能波動的干擾。

雖然4090顯卡被稱為“推理之王”,但大模型推理對于算力的需求是巨大的,不論去對于企業(yè)或者個人團隊都承擔著巨大的成本壓力,所以目前市場上主流的方式還是采用租賃的模式。目前國內4090顯卡租賃市場以"云主機"和"GPU集群"兩種形態(tài)為主,兩者各自有自身的優(yōu)勢和劣勢。

云主機模式:云主機平臺允許用戶根據特定計算需求自定義GPU云主機的配置,提供多樣化的配置選項。該平臺易于使用,操作簡便,管理輕松,并為用戶提供一個自主可控的環(huán)境,確保用戶數據安全。

GPU集群模式:GPU集群平臺基于高性能計算(HPC)環(huán)境構建,支持跨節(jié)點和多卡并行計算。該平臺向高校、科研機構和企業(yè)用戶提供GPU算力和服務。用戶可以靈活租用GPU資源,按需付費,無需承擔建設和運維成本,從而能夠更加專注于AI領域的研究。

那對于用戶來說應該選云主機模式,還是集群模式?這個要看用戶的具體需求來判斷,兩種模式相比各有優(yōu)劣,云主機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單,但云主機相比集群模式的劣勢也非常明顯,云主機主要開機就會進行計費。而集群模式的計費就更加靈活,僅對計算過程中實際消耗的GPU時間和數量收費。計算任務完成后,計費即停止,確保用戶僅支付實際計算費用。并且集群模式采用共享網絡帶寬,不單獨向租戶收取網絡費用,減輕了用戶的成本,并且安裝軟件的過程不產生任何費用。但是集群模式也有其劣勢,那就是采用的linux系統(tǒng),需要通過命令集的形式完成相關的任務,對于沒有計算機基礎的用戶不是很友好。

最后推薦一個好用的算力租用平臺,平臺擁提供豐富高性能GPU算力資源,包括4090、H800、A800、A100、V100、3090、L40S等,并且預置市場上的主流框架環(huán)境,性能強勁,開箱即用。新用戶還可以免費領取500元卡時計算資源。