本文經(jīng)AI新媒體量子位（公眾號(hào)ID:QbitAI）授權(quán)轉(zhuǎn)載，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系出處。

春暖花開(kāi)，各位深度學(xué)習(xí)er想不想給自己的“丹爐”升級(jí)一波？

“煉丹”愛(ài)好者們應(yīng)該知道，在該領(lǐng)域中，**GPU的總體表現(xiàn)完勝CPU。

那么GPU應(yīng)該怎么選？不妨來(lái)看看這篇超級(jí)詳盡的“2023版GPU選購(gòu)指南”。

知名測(cè)評(píng)博主、華盛頓大學(xué)在讀博士Tim Dettmers親測(cè)后，寫下萬(wàn)字長(zhǎng)文，手把手教你Pick性價(jià)比最高的顯卡，避免踩雷。

△光是目錄就有這么長(zhǎng)……

至于誰(shuí)是性價(jià)比之王，不賣關(guān)子，這里先放上Tim哥的結(jié)論：

對(duì)于16位訓(xùn)練過(guò)程，RTX 3080的性價(jià)比最高；對(duì)于8位和16位推理，RTX 4070Ti的性價(jià)比最高。

有意思的是，不只這倆，他在本文推薦的顯卡全是英偉達(dá)家的——Tim哥覺(jué)得，對(duì)于深度學(xué)習(xí)，“AMD GPU+ROCm”目前還打不過(guò)“NVIDIA GPU+CUDA”。

手把手教你挑GPU

Tim哥自制了一張表格，展示出在訓(xùn)練和推理過(guò)程中，一美元能買到多少算力；這在一定程度上體現(xiàn)了英偉達(dá)眾顯卡的性價(jià)比。

△藍(lán)色-16位訓(xùn)練；紅色-16位推理；黃色-8位推理

看到這個(gè)，你可能一臉問(wèn)號(hào)：從表格來(lái)看，不是RTX 4080在8位和16位推理上的性價(jià)比更高嗎？

其實(shí)，咱們開(kāi)頭說(shuō)的是“綜合性價(jià)比”——

除了看一美元能買多少算力，還要結(jié)合顯卡的運(yùn)行成本，比如電費(fèi)。所以總的來(lái)說(shuō)，還是RTX 4070Ti的性價(jià)比更高。

雖然RTX3080和RTX 4070 Ti性價(jià)比高，但這倆的內(nèi)存是個(gè)明顯短板：

Tim哥指出，12GB在很多情況下都不夠用，要運(yùn)行Transformer模型的話，至少需要24GB。

于是，Tim哥又貼心地做了一個(gè)小程序，幫你根據(jù)不同的任務(wù)選擇最合適的GPU。

其背后的核心思想是：不管干啥，一定要保證GPU的內(nèi)存滿足你的需求。

首先，要弄清楚這個(gè)GPU是個(gè)人用還是公用，還有就是要處理什么任務(wù)——比如，是要訓(xùn)練語(yǔ)言大模型（LLM）嗎、參數(shù)量有沒(méi)有超過(guò)130億？還是就做點(diǎn)小項(xiàng)目？

然后再根據(jù)自己的錢包情況，參考上面的表格，選擇最合適的GPU。

舉個(gè)例子：

如果要訓(xùn)練LLM且參數(shù)量超過(guò)130億，不差錢的可以選擇支持Azure公有云的A100或者H100；追求性價(jià)比的話，可以選支持AWS的A100或者H100。

但如果預(yù)算實(shí)在有限，建議放棄……

（在亞馬遜上，40GB的英偉達(dá)Tesla A100售價(jià)為11769美元起，約合人民幣79529元。當(dāng)然這都是針對(duì)國(guó)外的情況，在國(guó)內(nèi)煉丹僅供參考）

另外，Tim哥還支了一招：最好用云GPU（比如Lambda云）來(lái)估測(cè)一下所需的GPU內(nèi)存（至少12GB用于圖像生成，至少24GB用于處理Transformer）。

其實(shí)假如GPU僅偶爾使用（每隔幾天用幾小時(shí)），甚至都不用去買個(gè)實(shí)體的，用云GPU就可以了。

對(duì)了~如果你真的不在乎這點(diǎn)（？）錢，就要追求極致性能，那可以看看這張表，即GPU的原始性能排行。

那如果實(shí)在錢不夠，即使是Tim哥推薦的最便宜的GPU也買不起，還有辦法嗎？

那可以考慮二手呀！

先去買個(gè)便宜的GPU用于原型設(shè)計(jì)和測(cè)試，然后在云端進(jìn)行全面的實(shí)驗(yàn)和測(cè)試。

關(guān)鍵性能點(diǎn)有哪些？

盤點(diǎn)完英偉達(dá)的一堆GPU后，再來(lái)敘一敘關(guān)乎深度學(xué)習(xí)速度的幾大GPU性能關(guān)鍵點(diǎn)。

（如果你想稍微深入了解一些，請(qǐng)接著往下看。）

Tim哥指出，重點(diǎn)有四：GPU的內(nèi)存、核心、Tensor Core和緩存。

而其中最重要的是Tensor Core。

Tensor Core是英偉達(dá)為其高端GPU開(kāi)發(fā)的一項(xiàng)技術(shù)，本質(zhì)上，就是加速矩陣乘法的處理單元。其中Tensor即張量，是一種能表示所有類型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型。

Tim表示，在所有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，最昂貴的部分是矩陣乘法，而有了Tensor Core，運(yùn)算速度會(huì)變得非常快，有助于大大減少成本。

就拿一個(gè)入門級(jí)的32×32矩陣乘法來(lái)說(shuō)，通過(guò)Tensor Core，將矩陣乘法的運(yùn)算時(shí)間從504個(gè)周期，降低到235個(gè)周期，直接減半。

而且即便是超大規(guī)模的矩陣運(yùn)算，Tensor Core也能輕松處理。在規(guī)模堪比GPT-3的訓(xùn)練中，Tensor Core的TFLOPS利用率也就約為45-65%。

而當(dāng)兩個(gè)GPU都有Tensor Cores時(shí)，要比較它們性能，最佳指標(biāo)之一就是內(nèi)存帶寬。

例如，A100 GPU的內(nèi)存帶寬為1555GB/s，而V100為900GB/s。因此，A100和V100相比，運(yùn)算速度大概是后者的1555/900=1.73倍。

由此可見(jiàn)，內(nèi)存帶寬會(huì)影響到Tensor Core的性能發(fā)揮。于是研究人員開(kāi)始尋找其他GPU屬性，使內(nèi)存數(shù)據(jù)傳輸?shù)絋ensor Core的速度更快。

然后，他們發(fā)現(xiàn)，GPU的一級(jí)緩存、二級(jí)緩存、共享內(nèi)存和使用的寄存器數(shù)量也都是相關(guān)因素。

對(duì)于緩存來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)塊越小，計(jì)算速度越快；所以需要把大的矩陣乘法，劃分成小的子矩陣乘法。研究者們把這些小的子矩陣乘法稱為“內(nèi)存碎片”*（memory tiles）。

一部分“碎片”被加載到Tensor Core中，由寄存器直接尋址。

根據(jù)英偉達(dá)Ampere架構(gòu)的規(guī)則，舉個(gè)例子~

把每一個(gè)權(quán)重矩陣都切成4個(gè)“碎片”，并假設(shè)其中兩個(gè)為零——于是就得到了一堆稀疏權(quán)重矩陣。

然后把這些稀疏權(quán)重矩陣與一些密集輸入相乘，Tensor Core功能啟動(dòng)，將稀疏矩陣壓縮為密集表示，其大小為下圖所示的一半。

在壓縮之后，密集壓縮的“碎片”被送入Tensor Core，計(jì)算的矩陣乘法是一般大小的兩倍。這樣，運(yùn)算速度就成了通常的2倍。

Tim哥表示，上述性能點(diǎn)，他在統(tǒng)計(jì)英偉達(dá)GPU性能時(shí)都考慮在內(nèi)了。

如果你把這些東西吃透了話，以后就能完全靠自己配置出最合適的“煉丹爐”了。

原文傳送門：
?https://timdettmers.com/2023/01/30/which-gpu-for-deep-learning/