人工智能的使用日益廣泛，對計算能力的需求也隨之增加。充足的計算能力被廣泛認為至關重要，因為沒有它，人工智能的潛力就無法得到發揮。高效的計算能力對于實現最佳性能并最大程度降低能耗至關重要。雖然關于使用 GPU 進行人工智能訓練的信息很多，但關于選擇最佳 GPU 進行人工智能推理的指導卻很少。本文探討了用于 AI 推理的頂級 GPU，以幫助您節省金錢并減少花費的時間。
為什么選擇 GPU 而不是 CPU？
由于幾個主要原因，GPU 比 CPU 更適合用于 AI 推理。
首先，GPU 旨在同時處理多個任務，而 CPU 通常只能同時執行一項任務。這種能力使 GPU 能夠更快地處理 AI 所需的復雜計算，從而使其在并行處理方面表現出色。AI 經常涉及管理大量數據，例如大矩陣和張量。GPU 擅長快速劃分和處理此類數據，因為它們的眾多核心可以協同工作。
此外，GPU 還包括專門設計用于加速某些 AI 計算的 Tensor Core 等專用組件。此功能為處理 AI 任務提供了額外的性能提升。總體而言，GPU 更適合 AI 的苛刻要求。它們可以比 CPU 更快、更高效地處理大量工作負載，使其成為 AI 推理任務的首選。
GPU 對決：AMD 與 NVIDIA
在 GPU 市場，兩大主要競爭者是 AMD 和 NVIDIA，它們提供了出色的 AI 應用選項。NVIDIA GPU 傳統上一直引領高性能領域，這要歸功于其 Tensor Cores 和 CUDA 編程框架，后者是廣泛使用的 AI 開發平臺。然而，AMD 的最新 Radeon RX 7000 系列正在取得顯著進展，該系列提供具有競爭力的性能，但成本可能低于類似的 NVIDIA 產品。最佳選擇最終取決于您的特定要求、預算和您計劃使用的軟件，因為某些 AI 框架可能針對某個品牌比針對另一個品牌進行了更好的優化。
選擇理想的 GPU：平衡性能和預算
最適合 AI 的 GPU 取決于您的特定需求和預算。對于大型專業 AI 項目，NVIDIA A100 等高性能 GPU 的處理速度無與倫比，盡管價格不菲。對于業余愛好者或 AI 新手來說，NVIDIA RTX 4090 或 AMD Radeon RX 7900 XTX 等功能強大的消費級 GPU 以更實惠的價格提供出色的性能。這些 GPU 可以處理各種 AI 任務，使其成為探索 AI 開發或利用 AI 進行驗證的項目的理想選擇。
對于預算緊張的人來說，仍有可行的選擇來開始使用 AI。雖然不是最新的，但上一代 GPU（如NVIDIA GTX 1080 Ti或AMD Radeon RX 5700 XT）仍然可以處理基本的 AI 任務，并作為學習和實驗的良好切入點。
為 AI 項目租用 GPU 算力
對于不想承擔購買 GPU 前期成本的用戶來說，基于云的 GPU 租賃服務是一種替代方案。這些服務以按需付費的方式提供強大的 GPU，非常適合偶爾進行的 AI 項目或在處理特別苛刻的任務時補充現有 GPU 的功能。
選擇用于 AI 任務的 GPU 的注意事項
由于這些任務的性質不同，選擇用于 AI 訓練和推理的 GPU 需要考慮不同的因素。
1、AI 訓練要求
高計算能力：訓練深度學習模型，尤其是大型模型，需要大量計算資源來管理大型數據集和復雜的計算。
內存容量：高內存容量（VRAM）對于訓練至關重要，因為它需要容納大型模型和數據批次。現代模型可能需要數十 GB 的 VRAM。
并行處理：大量 CUDA 核心（或等效核心）和張量核心（在 NVIDIA GPU 中）有利于矩陣運算的并行處理。
2、AI 推理要求
功率效率：推理 GPU 必須節能，特別是對于邊緣設備。
低延遲：低延遲對于實時應用來說至關重要，以確保快速有效的模型預測。
內存優化：雖然內存仍然很重要，但由于模型是經過預先訓練和優化的，因此推理通常需要比訓練更少的 VRAM。
整數精度：推理通常可以使用較低的精度，例如8 位整數（INT8），從而實現更快的計算并減少內存使用。
2024 年 AI 推理的 5 大 GPU
以下是 2024 年用于 AI 推理的 5 大 GPU 的精選列表：
NVIDIA A100：NVIDIA A100 是專業 AI 任務的首選，它提供出色的處理能力、專為深度學習設計的 Tensor Core 和高內存帶寬。雖然價格不菲，但它非常適合商業用途和高級推理任務。
NVIDIA RTX 3080：盡管不是最新版本，但 NVIDIA RTX 3080 繼續以合理的價格提供出色的性能，使其成為新手或預算有限的人的不錯選擇。它管理各種 AI 任務的能力值得注意，尤其是考慮到二手市場或老一代機型可能降價。
NVIDIA RTX 4090：這款高端消費級 GPU 為眾多用戶提供了出色的性能。它是 AI 推理的絕佳選擇，配備 Tensor Cores、DLSS 技術以提高圖像質量，并擁有充足的內存來處理要求苛刻的 AI 任務。
NVIDIA RTX A6000：一款強大的專業 GPU，在性能和成本效益之間實現了完美平衡。它采用 Tensor Cores 來加速深度學習。它擁有大量內存來存儲大型數據集，是從事復雜 AI 推理項目的專業人士和研究人員的理想選擇。
AMD Radeon RX 7900 XTX：AMD 的一款經濟實惠的 GPU，可為 AI 任務提供令人印象深刻的性能，而且價格通常低于類似的 NVIDIA 型號。憑借強大的處理能力和充足的內存，對于注重預算的 AI 愛好者和那些希望在較小范圍內增強推理能力的人來說，這是一個不錯的選擇。
更多值得考慮的 GPU
NVIDIA A40： NVIDIA A40 是一款性能強大的深度學習任務 GPU。雖然它主要為數據中心和專業應用而設計，但它對于深度學習工作負載也非常有效。以下是 A40 非常適合深度學習的一些原因：
NVIDIA V100： NVIDIA V100 是一款出色的深度學習 GPU。專為高性能計算和 AI 工作負載而設計，非常適合深度學習任務。以下是 V100 被視為深度學習強大選擇的一些原因：
此列表包括不同的 GPU，可滿足各種需求和預算。最適合您的選擇取決于您的具體要求和財務能力。雖然 A100 非常適合大型項目，但更實惠的選擇可為其他需求提供出色的性能。
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