Hello folks，我是 Luga，今天我們繼續(xù)來聊一下人工智能生態(tài)相關(guān)技術(shù) - 用于加速構(gòu)建 AI 核心算力的 GPU 硬件技術(shù)。

眾所周知，對于絕大多數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，尤其是參數(shù)規(guī)模較為龐大的模型，其往往是整個開發(fā)流程中最耗時、資源消耗最大的環(huán)節(jié)。在傳統(tǒng)的 CPU 計算模式下，隨著模型復(fù)雜度的增加，訓(xùn)練時間呈指數(shù)級增長，這不僅延長了項目周期，而且顯著增加了計算成本，無疑是對資源的極大浪費(fèi)，也阻礙了模型迭代和優(yōu)化的效率。

而 GPU 的出現(xiàn)，為深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練帶來了革命性的變革。 相較于 CPU，GPU 具有并行計算能力強(qiáng)、專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而優(yōu)化的特點。通過將訓(xùn)練任務(wù)分解為無數(shù)個小任務(wù)，并行分配給 GPU 的多個核心，GPU 能夠顯著加速模型訓(xùn)練過程。此外，GPU 的硬件架構(gòu)經(jīng)過特殊設(shè)計，使其在矩陣運(yùn)算、浮點運(yùn)算等方面具有卓越的性能，這正是深度學(xué)習(xí)算法的核心計算需求。

一、該如何正確選擇 CPU ?

通常，在實際的業(yè)務(wù)場景中，在選擇 GPU 時，為不影響其可擴(kuò)展性和易用性，如下幾個關(guān)鍵因素往往需求酌情考慮，具體：

1. GPU 互聯(lián)能力

GPU 的互聯(lián)能力是影響深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)性能和可擴(kuò)展性的關(guān)鍵因素之一。通過將多個 GPU 互聯(lián)，可以實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)傳輸和計算，從而大幅提升模型訓(xùn)練速度和處理能力。

在多 GPU 環(huán)境中，高效的數(shù)據(jù)交換可以顯著減少延遲，確保大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和高性能計算任務(wù)的順利進(jìn)行。然而，消費(fèi)級 GPU 通常不具備這種高效互聯(lián)的特性。例如，在服務(wù)器內(nèi)部，NVLink 可以實現(xiàn) GPU 之間的直接互聯(lián)，而在服務(wù)器之間則可以通過 Infiniband 或 RoCE 等高性能網(wǎng)絡(luò)連接不同的 GPU 節(jié)點。

值得注意的是，NVIDIA 在 RTX 2080 以下的消費(fèi)級 GPU 型號中已經(jīng)取消了這種互聯(lián)支持，這使得低端 GPU 在擴(kuò)展性上受到了限制。因此，對于需要進(jìn)行大規(guī)模計算和分布式訓(xùn)練的場景，低端消費(fèi)級 GPU 可能無法滿足需求，而具有互聯(lián)功能的高端 GPU 則能更好地勝任這些任務(wù)。

2. 軟件兼容性與支持

NVIDIA GPU 憑借其卓越的并行計算能力，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域獨占鰲頭。NVIDIA CUDA 工具包的全面支持，使得開發(fā)者能夠高效地構(gòu)建和部署基于 GPU 的深度學(xué)習(xí)模型。

而 CUDA 工具包為開發(fā)者提供了一套完整的開發(fā)環(huán)境，涵蓋了從模型開發(fā)到部署的整個流程。其中包括高性能 GPU 加速庫、C/C++ 編譯器和運(yùn)行時環(huán)境以及優(yōu)化和調(diào)試工具。

與主流深度學(xué)習(xí)框架的無縫集成是 NVIDIA GPU 的一大優(yōu)勢。CUDA 工具包與 PyTorch、TensorFlow 等熱門框架深度集成，開發(fā)者可以輕松地將 GPU 加速引入到現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)項目中，而無需進(jìn)行復(fù)雜的底層開發(fā)。

二、影響 CPU 使用的 3 個至關(guān)重要的關(guān)鍵因素

在所接觸的業(yè)務(wù)場景中，在跨多個 GPU 擴(kuò)展算法時需要重點考慮的三個關(guān)鍵因素，這 3 個要素不僅影響系統(tǒng)的性能表現(xiàn)，還直接關(guān)系到訓(xùn)練任務(wù)的成本和效率。具體可參考如下所示：

1. 數(shù)據(jù)并行性

首先要評估所設(shè)計的算法需要處理的數(shù)據(jù)量。如果所使用的數(shù)據(jù)集規(guī)模非常龐大，那么選擇具備多 GPU 并行計算能力的 GPU將是一個明智的舉動。這類 GPU 能夠高效執(zhí)行數(shù)據(jù)并行處理，從而顯著提升訓(xùn)練速度。

對于極大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，建議確保服務(wù)器支持 Infiniband 或 RoCE 等高速互聯(lián)技術(shù)，以實現(xiàn)服務(wù)器之間和與存儲組件之間的高速通信。這種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對于分布式訓(xùn)練至關(guān)重要，畢竟，能夠減少延遲、提升帶寬，從而確保多節(jié)點環(huán)境下的訓(xùn)練效率。

2. 內(nèi)存資源

在選擇 GPU 時，還需考慮模型的輸入數(shù)據(jù)規(guī)模以及內(nèi)存需求。例如，處理如醫(yī)療影像或長時視頻等大型數(shù)據(jù)輸入的深度學(xué)習(xí)模型，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)集往往十分龐大，因此需要內(nèi)存容量較大的 GPU，以避免頻繁的數(shù)據(jù)調(diào)入調(diào)出，確保訓(xùn)練過程的穩(wěn)定和高效。

相對而言，自然語言處理(NLP)模型所需處理的文本輸入通常較小，類似于表格數(shù)據(jù)的形式，因此即便 GPU 的內(nèi)存容量相對較小，也能夠滿足需求。根據(jù)模型的具體任務(wù)和數(shù)據(jù)特點，合理選擇 GPU 的內(nèi)存大小，能夠有效平衡性能與成本。

3. GPU 性能

除了上述 因素之外，還要根據(jù)使用場景選擇合適的 GPU 性能配置。如果我們計劃使用 GPU 進(jìn)行模型調(diào)試和開發(fā)，則可能不需要最高性能的 GPU，較為基礎(chǔ)的型號已能滿足實時反饋和代碼驗證的需求。

而對于需要長時間運(yùn)行的模型調(diào)優(yōu)任務(wù)，則建議選擇高性能 GPU，以加速訓(xùn)練過程，避免因訓(xùn)練時間過長而造成不必要的等待。這一點在大型深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練中尤為重要，高性能 GPU 能夠顯著縮短模型的迭代時間，從而提升開發(fā)效率，加速模型的上線周期。

三、適用于大型項目和數(shù)據(jù)中心的最佳深度學(xué)習(xí) GPU 解析

在選擇用于大型人工智能項目的 GPU 時，NVIDIA Tesla 系列和 Google TPU 是當(dāng)前市場上的主流選擇。兩者在性能、架構(gòu)、適用場景等方面各有特點，下面將對這些產(chǎn)品進(jìn)行簡要對比解析，以幫助大家做出更明智的選擇。

1.NVIDIA Tesla 系列

NVIDIA Tesla 系列 GPU 以其強(qiáng)大的并行計算能力、豐富的軟件生態(tài)和廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域而聞名。同時，擁有較為豐富得型號，能夠應(yīng)用到各種不同的場景中，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求。

(1) NVIDIA Tesla A100

架構(gòu)：Ampere 架構(gòu)

特性：Tesla A100 是當(dāng)前 NVIDIA 最強(qiáng)大的 AI GPU 之一，專為高計算密度的 AI 和 HPC 任務(wù)設(shè)計。其集成了 Tensor 核心和多實例 GPU(MIG)技術(shù)，允許一個物理 GPU 分配成多個虛擬 GPU，以支持多任務(wù)并行處理。這對于數(shù)據(jù)中心和大型項目來說非常重要，因為 MIG 技術(shù)可以更好地利用硬件資源，增加 GPU 的靈活性和計算效率。

性能：單個 A100 的浮點運(yùn)算性能可達(dá) 624 TFLOPS(張量浮點運(yùn)算)，并配備 40GB 或 80GB 的高帶寬顯存，顯存帶寬高達(dá) 1,555 GB/s。此外，還支持 NVLink 和 NVSwitch 技術(shù)，可以在多個 GPU 之間提供高達(dá) 600GB/s 的互聯(lián)帶寬。

應(yīng)用場景：Tesla A100 在大規(guī)模深度學(xué)習(xí)、分布式訓(xùn)練和科學(xué)計算方面表現(xiàn)出色，特別適合需要高效資源隔離和高并發(fā)處理的環(huán)境，如 AI 研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)級數(shù)據(jù)中心。

(2) NVIDIA Tesla V100

架構(gòu)：Volta 架構(gòu)

特性：Tesla V100 是另一款深受數(shù)據(jù)中心和大型 AI 項目青睞的 GPU，采用張量核心設(shè)計以加速深度學(xué)習(xí)中的矩陣運(yùn)算。它的優(yōu)勢在于支持極高的計算密度和良好的兼容性，使得在深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及高性能計算領(lǐng)域表現(xiàn)出色。

性能：V100 的浮點運(yùn)算性能可達(dá) 149 TFLOPS(張量浮點運(yùn)算)，顯存容量為 16GB 或 32GB，具有 4,096 位的內(nèi)存總線，以保證在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行流暢計算。該 GPU 也支持 NVLink 技術(shù)，能夠在多 GPU 環(huán)境中實現(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸。

應(yīng)用場景：V100 適用于訓(xùn)練大型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)密集型 AI 任務(wù)以及科學(xué)研究。在數(shù)據(jù)中心中，V100 被廣泛用于需要高精度計算的 AI 模型和科學(xué)計算工作負(fù)載。

(3) NVIDIA Tesla P100

架構(gòu)：Pascal 架構(gòu)

特性：Tesla P100 是基于 NVIDIA Pascal 架構(gòu)的 GPU，具有高帶寬的 HBM2 顯存和良好的并行計算性能。盡管性能不及 A100 和 V100，但 P100 在性價比上具有優(yōu)勢，適合中等規(guī)模的數(shù)據(jù)中心和 AI 項目。

性能：P100 的浮點運(yùn)算性能為 21 TFLOPS，顯存容量為 16GB，并配備 4,096 位內(nèi)存總線，帶寬高達(dá) 732 GB/s。這使得 P100 在處理需要高帶寬顯存的任務(wù)時仍能表現(xiàn)出色。

應(yīng)用場景：P100 適合需要大量并行計算的 HPC 任務(wù)和中等規(guī)模的深度學(xué)習(xí)項目，尤其適用于對預(yù)算敏感的研究和商業(yè)應(yīng)用。

(4) NVIDIA Tesla K80

架構(gòu)：Kepler 架構(gòu)

特性：Tesla K80 是一款較為經(jīng)濟(jì)的 GPU，盡管在計算性能上不及 A100 和 V100，但仍然適合某些深度學(xué)習(xí)和科學(xué)計算任務(wù)。它集成了兩顆 GPU 芯片(雙 GPU 設(shè)計)，具備 CUDA 核心，能在高并發(fā)場景下提供可觀的計算性能。

性能：K80 的浮點運(yùn)算性能達(dá)到 8.73 TFLOPS，顯存容量為 24GB，顯存帶寬為 480 GB/s。支持 GPU Boost? 技術(shù)，可以動態(tài)調(diào)整頻率，以在特定負(fù)載下提供更高的性能。

應(yīng)用場景：K80 多用于需要大量 GPU 資源的科學(xué)計算、數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)推理任務(wù)。對于預(yù)算有限的團(tuán)隊，K80 是成本效益較高的選擇。

(5) NVIDIA RTX 3090

架構(gòu)：Ampere 架構(gòu)

特性：RTX 3090 是 NVIDIA 面向高端消費(fèi)市場的 GPU，但因其優(yōu)秀的性價比和高計算性能，也被廣泛用于深度學(xué)習(xí)和 AI 研究。其支持 Tensor 核心、CUDA 核心，并配備高速顯存。

性能：RTX 3090 提供高達(dá) 35.6 TFLOPS的浮點運(yùn)算性能，配備 24GB 的 GDDR6X 顯存，顯存帶寬達(dá)到 936 GB/s。盡管不具備 NVLink 多卡互聯(lián)功能，但其強(qiáng)大的性能和較低的價格使得它成為小型數(shù)據(jù)中心和實驗室的熱門選擇。

應(yīng)用場景：適合中小規(guī)模的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理任務(wù)，特別適用于需要強(qiáng)大算力但預(yù)算有限的 AI 項目，如模型開發(fā)、調(diào)試和小規(guī)模生產(chǎn)部署。

2.Google TPU

Google TPU 是專為 TensorFlow 框架設(shè)計的 AI 加速器，其架構(gòu)和指令集高度優(yōu)化，使其在 TensorFlow 模型的訓(xùn)練和推理方面具有顯著優(yōu)勢。

與傳統(tǒng) GPU 不同，Google 的 Tensor Processing Unit(TPU)是為深度學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)計的專用芯片，屬于應(yīng)用專用集成電路(ASIC)。TPU 專為 TensorFlow 深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行了優(yōu)化，僅在 Google Cloud 平臺上可用，適合在云端運(yùn)行高性能的 AI 模型。

單個 TPU 的浮點運(yùn)算性能可達(dá) 420 TFLOPS，具備 128GB 的高帶寬內(nèi)存(HBM)。此外，TPU 還提供 TPU Pod 配置，以超大規(guī)模集群形式交付，可提供超過 100 PetaFLOPS 的計算性能、32TB HBM，并采用 2D 環(huán)形網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)設(shè)計，適合需要大規(guī)模并行計算的超大規(guī)模 AI 模型訓(xùn)練任務(wù)。

這些高性能 GPU 和 TPU 各有特點，用戶可以根據(jù)具體的 AI 項目需求選擇適合的硬件。例如，A100 和 V100 適合需要高浮點性能的分布式深度學(xué)習(xí)任務(wù)，P100 則適合中等計算需求的 HPC 應(yīng)用，而 K80 更適合數(shù)據(jù)密集但計算強(qiáng)度適中的任務(wù)。而對于在Google Cloud 上進(jìn)行 TensorFlow 模型訓(xùn)練的用戶，TPU 將是極具性價比的選擇。

四、適用于消費(fèi)級的最佳深度學(xué)習(xí) GPU 解析

消費(fèi)級 GPU，由于其在性能、顯存和性價比方面的平衡，成為了個人深度學(xué)習(xí)愛好者、研究人員和開發(fā)者們的首選。這些 GPU 通常搭載在個人電腦或小型工作站上，適用于小規(guī)模的深度學(xué)習(xí)任務(wù)，如模型開發(fā)、調(diào)試和小型項目的訓(xùn)練。

以下是目前最流行的消費(fèi)級深度學(xué)習(xí) GPU 及其詳細(xì)描述，具體可參考如下所示：

1. NVIDIA GeForce RTX 4090 / 4080 / 4070 Ti

定位：

• NVIDIA GeForce RTX 40 系列顯卡(基于 Ada Lovelace 架構(gòu))是目前消費(fèi)級 GPU 中的高性能代表，專為需要強(qiáng)大算力支持的用戶設(shè)計。這些顯卡兼具高性能、出色的顯存容量和先進(jìn)的架構(gòu)特性，適合高端深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜模型訓(xùn)練和實時推理任務(wù)。

核心特點解析：

• RTX 4090：最高單精度浮點運(yùn)算性能達(dá) 82.6 TFLOPS，適合大規(guī)模深度學(xué)習(xí)任務(wù)和復(fù)雜模型的高效訓(xùn)練。
• RTX 4080：性能為 48.7 TFLOPS，兼顧高算力需求和成本控制，適合中型任務(wù)和復(fù)雜模型的開發(fā)與測試。
• RTX 4070 Ti：提供 40 TFLOPS 的性能，適合中小型深度學(xué)習(xí)任務(wù)，如模型調(diào)試、遷移學(xué)習(xí)等。

顯存配置：

• RTX 4090：24GB GDDR6X 顯存，充足的容量可滿足高分辨率數(shù)據(jù)集及長序列模型的需求。
• RTX 4080：16GB GDDR6X 顯存，適合需要中等規(guī)模顯存支持的場景。
• RTX 4070 Ti：12GB GDDR6X 顯存，可處理中等規(guī)模的數(shù)據(jù)集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

先進(jìn)特性：

• 第四代 Tensor 核心和第三代 RT 核心，為 AI 加速提供專門優(yōu)化。支持 DLSS 3 和 CUDA 架構(gòu)，優(yōu)化深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理效率。

應(yīng)用場景：

• RTX 4090：高性能深度學(xué)習(xí)項目，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)、大型 Transformer 模型(如GPT)。
• RTX 4080：中等規(guī)模的深度學(xué)習(xí)研究與應(yīng)用開發(fā)。
• RTX 4070 Ti：適合需要性能較高但預(yù)算有限的中小型深度學(xué)習(xí)實驗室和個人開發(fā)者。

2. NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti / 3090 / 3060

定位：

• NVIDIA GeForce RTX 30 系列顯卡(基于 Ampere 架構(gòu))仍然是市場上的主力消費(fèi)級 GPU。這一系列顯卡平衡了成本與性能，尤其適合初學(xué)者和預(yù)算有限但需要可靠算力的用戶。

核心特點解析：

• RTX 3090：提供 35.6 TFLOPS 的單精度浮點運(yùn)算能力，是上一代的旗艦級產(chǎn)品，適合復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型和高分辨率輸入。
• RTX 3060 Ti：性能為 16.2 TFLOPS，性價比極高，能勝任大多數(shù)初級和中級深度學(xué)習(xí)任務(wù)。
• RTX 3060：性能為 13 TFLOPS，是入門級深度學(xué)習(xí)用戶的絕佳選擇，適合小型數(shù)據(jù)集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

顯存配置：

• RTX 3090：24GB GDDR6X 顯存，大容量顯存適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和高分辨率輸入，能夠支撐多任務(wù)并行處理。
• RTX 3060 Ti：8GB GDDR6 顯存，足夠支持中等規(guī)模的數(shù)據(jù)集和模型訓(xùn)練。
• RTX 3060：12GB GDDR6 顯存，在同價位產(chǎn)品中顯存容量領(lǐng)先，適合中小規(guī)模任務(wù)。

先進(jìn)特性：

• 第二代 Tensor 核心與 RT 核心，支持 AI 訓(xùn)練與推理加速。DLSS 技術(shù)優(yōu)化，進(jìn)一步提升深度學(xué)習(xí)相關(guān)任務(wù)性能。

應(yīng)用場景：

• RTX 3090：適合中型深度學(xué)習(xí)實驗室，支持復(fù)雜任務(wù)的長期訓(xùn)練。
• RTX 3060 Ti：性價比高，適合預(yù)算有限但對性能有一定要求的個人開發(fā)者。
• RTX 3060：適合初學(xué)者、小型模型調(diào)試和輕量級深度學(xué)習(xí)實驗。

3. AMD Radeon RX 7900 XTX

定位：

• AMD Radeon RX 7900 XTX(基于 RDNA 3 架構(gòu))是消費(fèi)級市場中 NVIDIA 的主要競爭對手。盡管 AMD 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的生態(tài)支持略遜于 NVIDIA，但 RX 7900 XTX 憑借其較高的顯存容量和性價比，在預(yù)算有限但需要高顯存的用戶群中占有一定地位。

核心特點解析：

• 提供 61 TFLOPS 的單精度浮點運(yùn)算能力，接近 NVIDIA 高端顯卡性能，能夠處理大多數(shù)深度學(xué)習(xí)任務(wù)。

顯存配置：

• 24GB GDDR6 顯存，與 NVIDIA 旗艦級 RTX 4090 和 3090 顯存容量持平，能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和高分辨率任務(wù)。

先進(jìn)特性：

• 高達(dá) 960 GB/s 的顯存帶寬，為數(shù)據(jù)密集型任務(wù)提供高效的數(shù)據(jù)傳輸能力。支持 DirectML(微軟的機(jī)器學(xué)習(xí) API )以及與 TensorFlow 和 PyTorch 的部分優(yōu)化。

不足之處：

• 對主流深度學(xué)習(xí)框架的支持較弱，生態(tài)建設(shè)仍需完善。對 CUDA 等 NVIDIA 專屬技術(shù)缺乏支持，可能影響某些優(yōu)化任務(wù)的執(zhí)行效率。

應(yīng)用場景：

• 適合預(yù)算有限但需要處理高分辨率數(shù)據(jù)集的任務(wù)。更適合不依賴 NVIDIA CUDA 生態(tài)的用戶，如使用 OpenCL 或其他開放標(biāo)準(zhǔn)的開發(fā)者。

因此，總的來說，在選擇GPU時，應(yīng)根據(jù)具體任務(wù)的計算需求、數(shù)據(jù)規(guī)模以及預(yù)算，綜合考慮顯存容量、計算性能和軟件支持等因素，以找到最適合自己的消費(fèi)級深度學(xué)習(xí)GPU。以下是不同消費(fèi)級深度學(xué)習(xí) GPU 的選擇建議，請酌情參考：

• 旗艦級：NVIDIA RTX 4090、RTX 3090——適合高預(yù)算、需要處理復(fù)雜模型的大型項目。
• 高性價比：NVIDIA RTX 4080、RTX 4070 Ti——適合對性能有要求但預(yù)算有限的用戶。
• 入門級：NVIDIA RTX 3060 Ti、RTX 3060——適合初學(xué)者、小型模型訓(xùn)練和調(diào)試任務(wù)。
• 非NVIDIA選擇：AMD Radeon RX 7900 XTX——適合高顯存需求但預(yù)算較低的用戶。

以上為相關(guān)解析，更多內(nèi)容可關(guān)注后續(xù)文章，謝謝!

Reference ：

• [1] https://www.nvidia.cn/design-visualization/rtx/
• [2] https://timdettmers.com/2023/01/30/which-gpu-for-deep-learning/#Raw_Performance_Ranking_of_GPUs