圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了排名。我們可以看到,H100 GPU的8位性能與16位性能的優化與其他GPU存在巨大差距。
針對大模型訓練來說,H100和A100有絕對的優勢
首先,從架構角度來看,A100采用了NVIDIA的Ampere架構,而H100則是基于Hopper架構。Ampere架構以其高效的圖形處理性能和多任務處理能力而著稱,這也是A100在數據中心和AI應用中受到青睞的原因。H100的Hopper架構在A100的基礎上進行了優化,使得H100在性能上有了顯著的提升,尤其在處理復雜任務和大數據集時表現更為出色。
在性能方面,H100顯然占據了上風。其張量核的增強使得在處理AI工作負載時性能大幅提升,達到了A100的六倍之多。這意味著,在進行深度學習訓練或推理時,H100能更快地完成任務,提高了整體的工作效率。此外,H100還配備了第五代NVLink,將連接帶寬提升到了900GB/秒,使得多卡互聯的延遲大幅降低,這對于需要進行大規模并行計算的用戶來說無疑是個福音。大模型訓練用這兩張卡無疑是非常不錯的選擇。
那么模型推理也是選擇H100和A100最合適么?直接給大家看兩個案例就明白了。
70B 推理需要多少張卡?
總的存儲容量很好算,推理的時候最主要占內存的就是參數、KV Cache 和當前層的中間結果。當 batch size = 8 時,中間結果所需的大小是 batch size * token length * embedding size = 8 * 4096 * 8192 * 2B = 0.5 GB,相對來說是很小的。
70B 模型的參數是 140 GB,不管 A100/H100 還是 4090 都是單卡放不下的。那么 2 張 H100 夠嗎?看起來 160 GB 是夠了,但是剩下的 20 GB 如果用來放 KV Cache,要么把 batch size 壓縮一半,要么把 token 最大長度壓縮一半,聽起來是不太明智。因此,至少需要 3 張 H100。
對于 4090,140 GB 參數 + 40 GB KV Cache = 180 GB,每張卡 24 GB,8 張卡剛好可以放下。要知道H100的價格是4090的20倍左右。這個時候4090就非常香了!
針對AI繪畫,4090和A100差距如何?
首先,軟件用的是SD,模型使用的是SDXL,出圖尺寸是888x1280,迭代步數50。A100出一張圖花費11.5秒,而4090則略快,只需11.4秒,兩者差異較小,但A100表現稍顯頹勢。
在繪制八張圖的情況下,A100耗時87秒,而4090僅用80秒,4090表現出色,領先A100約8%。
總體來說,雖然RTX 4090可能不適合超大規模的AI訓練任務,它的強大推理能力使其在大模型的推理應用中顯得更為合適。
最最最主要的是,4090性價比高??!誰家錢是大風刮來的?大家都以一種最經濟,高效的方式來做模型推理。這里小編給大家推薦一家性價比非常高的GPU云主機的服務商。
單卡價格做到了1210元,真的太香了,不是H100買不起,而是4090更有性價比!
關鍵這個活動還是新老同享,續費同價,不用擔心續費漲價。
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