衆所周知,在人工智能領域,尤其是在模型訓練和推理階段,顯示卡的性能至關重要。随着模型的規模越來越大,對算力的需求也會倍增。是以,如何選擇合适的顯示卡,魚(性能)和成本效益(熊掌)是否可以兼得,是許多模型開發者非常關注的話題。
現在市面上加速卡型号多如牛毛,但說到适用大模型推理的顯示卡,那4090顯示卡絕對是現階段“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顯示卡為何能在衆多競争者中脫穎而出,成為大模型推理的不二之選?
4090顯示卡基于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顯示卡在進行大規模矩陣運算和并行處理時表現出色,非常适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顯示卡配備了至少24GB的GDDR6X顯存,減少了因顯存不足而導緻的性能瓶頸。
除此之外,4090顯示卡享有良好的軟體生态支援,包括CUDA工具包、cuDNN庫以及其他深度學習架構如TensorFlow、PyTorch等的優化。讓4090顯示卡的能夠充分發揮其潛力,不僅可以輕松地将推理任務遷移,還利用其強大的計算能力和優化的架構加速推理過程。
雖然4090顯示卡性能強,容量大,有良好的軟體生态支援及靈活的資源配置設定能力,但并沒有“持寵而驕”坐地起價。相較于其他GPU顯示卡,4090的成本效益非常具有優勢。
不僅具有出色的成本效益,其穩定可靠性同樣搶眼,能夠在長時間運作中保持持續穩定,展現出卓越的性能表現。這種穩定性宛如堅固的磐石,為推理過程提供了堅實的硬體支撐,確定4090 GPU能夠始終如一地提供可靠支援,讓推理任務得以順暢進行,不受任何故障或性能波動的幹擾。
雖然4090顯示卡被稱為“推理之王”,但大模型推理對于算力的需求是巨大的,不論去對于企業或者個人團隊都承擔着巨大的成本壓力,是以目前市場上主流的方式還是采用租賃的模式。目前國内4090顯示卡租賃市場以"雲主機"和"GPU叢集"兩種形态為主,兩者各自有自身的優勢和劣勢。
雲主機模式:雲主機平台允許使用者根據特定計算需求自定義GPU雲主機的配置,提供多樣化的配置選項。該平台易于使用,操作簡便,管理輕松,并為使用者提供一個自主可控的環境,確定使用者資料安全。
GPU叢集模式:GPU叢集平台基于高性能計算(HPC)環境建構,支援跨節點和多卡并行計算。該平台向高校、科研機構和企業使用者提供GPU算力和服務。使用者可以靈活租用GPU資源,按需付費,無需承擔建設和運維成本,進而能夠更加專注于AI領域的研究。
那對于使用者來說應該選雲主機模式,還是叢集模式?這個要看使用者的具體需求來判斷,兩種模式相比各有優劣,雲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,但雲主機相比叢集模式的劣勢也非常明顯,雲主機主要開機就會進行計費。而叢集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。計算任務完成後,計費即停止,確定使用者僅支付實際計算費用。并且叢集模式采用共享網絡帶寬,不單獨向租戶收取網絡費用,減輕了使用者的成本,并且安裝軟體的過程不産生任何費用。但是叢集模式也有其劣勢,那就是采用的linux系統,需要通過指令集的形式完成相關的任務,對于沒有計算機基礎的使用者不是很友好。
最後推薦一個好用的算力租用平台,平台擁提供豐富高性能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架構環境,性能強勁,開箱即用。新使用者還可以免費領取500元卡時計算資源。