眾所周知,在人工智能領(lǐng)域,尤其是在模型訓(xùn)練和推理階段,顯卡的性能至關(guān)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(guān)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(gòu),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(shù)。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(wù)。

　　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(shù)和中間計算結(jié)果。為了讓這些參數(shù)、計算結(jié)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(dǎo)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(wù)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(wù)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(nèi)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(jù)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(shù)據(jù)安全。

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

　　那對于用戶來說應(yīng)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(shù)量收費。計算任務(wù)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(wǎng)絡(luò)帶寬,不單獨向租戶收取網(wǎng)絡(luò)費用,減輕了用戶的成本,并且安裝軟件的過程不產(chǎn)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(guān)的任務(wù),對于沒有計算機基礎(chǔ)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(yù)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(lǐng)取500元卡時計算資源。