众所周知,在人工智能领域,尤其是在模型训练和推理阶段,显卡的性能至关重要。随着模型的规模越来越大,对算力的需求也会倍增。因此,如何选择合适的显卡,鱼(性能)和性价比(熊掌)是否可以兼得,是许多模型开发者非常关注的话题。
现在市面上加速卡型号多如牛毛,但说到适用大模型推理的显卡,那4090显卡绝对是现阶段“推理王卡”般的存在。论性能不如H100,论价格不如3090,看似平平无奇的4090显卡为何能在众多竞争者中脱颖而出,成为大模型推理的不二之选?
4090显卡基于Ada Lovelace 架构,显著提升了计算性能,并且拥有海量的CUDA核心,高速的显存,更为先进的散热技术。这就使得4090显卡在进行大规模矩阵运算和并行处理时表现出色,非常适合深度学习模型的推理任务。
深度学习模型尤其是大模型需要大量的显存来存储模型参数和中间计算结果。为了让这些参数、计算结果能够顺畅地进出,保证整个推理过程的流畅性,4090显卡配备了至少24GB的GDDR6X显存,减少了因显存不足而导致的性能瓶颈。
除此之外,4090显卡享有良好的软件生态支持,包括CUDA工具包、cuDNN库以及其他深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等的优化。让4090显卡的能够充分发挥其潜力,不仅可以轻松地将推理任务迁移,还利用其强大的计算能力和优化的框架加速推理过程。
虽然4090显卡性能强,容量大,有良好的软件生态支持及灵活的资源分配能力,但并没有“持宠而骄”坐地起价。相较于其他GPU显卡,4090的性价比非常具有优势。
不仅具有出色的性价比,其稳定可靠性同样抢眼,能够在长时间运行中保持持续稳定,展现出卓越的性能表现。这种稳定性宛如坚固的磐石,为推理过程提供了坚实的硬件支撑,确保4090 GPU能够始终如一地提供可靠支持,让推理任务得以顺畅进行,不受任何故障或性能波动的干扰。
虽然4090显卡被称为“推理之王”,但大模型推理对于算力的需求是巨大的,不论去对于企业或者个人团队都承担着巨大的成本压力,所以目前市场上主流的方式还是采用租赁的模式。目前国内4090显卡租赁市场以"云主机"和"GPU集群"两种形态为主,两者各自有自身的优势和劣势。
云主机模式: 云主机平台允许用户根据特定计算需求自定义GPU云主机的配置,提供多样化的配置选项。该平台易于使用,操作简便,管理轻松,并为用户提供一个自主可控的环境,确保用户数据安全。
GPU集群模式: GPU集群平台基于高性能计算(HPC)环境构建,支持跨节点和多卡并行计算。该平台向高校、科研机构和企业用户提供GPU算力和服务。用户可以灵活租用GPU资源,按需付费,无需承担建设和运维成本,从而能够更加专注于AI领域的研究。
那对于用户来说应该选云主机模式,还是集群模式?这个要看用户的具体需求来判断,两种模式相比各有优劣,云主机使用模型更偏向于普通电脑,从操作下,入手难度都非常的简单,但云主机相比集群模式的劣势也非常明显,云主机主要开机就会进行计费。而集群模式的计费就更加灵活,仅对计算过程中实际消耗的GPU时间和数量收费。计算任务完成后,计费即停止,确保用户仅支付实际计算费用。并且集群模式采用共享网络带宽,不单独向租户收取网络费用,减轻了用户的成本,并且安装软件的过程不产生任何费用。但是集群模式也有其劣势,那就是采用的linux系统,需要通过命令集的形式完成相关的任务,对于没有计算机基础的用户不是很友好。
最后推荐一个好用的算力租用平台,平台拥提供丰富高性能GPU算力资源,包括4090、H800、A800、A100、V100、3090、L40S等,并且预置市场上的主流框架环境,性能强劲,开箱即用。新用户还可以免费领取500元卡时计算资源。
