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2024 年运行大型语言模型 (LLM) 的最佳 GPU推荐
发布时间: 2024-08-16 13:44

大型语言模型 (LLM)(如 GPT(生成式预训练 Transformer))起着至关重要的作用。这些模型需要强大的计算能力来进行训练和推理,因此选择合适的 GPU(图形处理单元)至关重要。以下是如何为您的 LLM 选择最佳 GPU,同时推荐给大家一些2024 年市场上的运行大型语言模型 (LLM) 的最佳 GPU。


2024 年运行大型语言模型 (LLM) 的最佳 GPU推荐


一、评估你的需求


模型大小和复杂度:更大、更复杂的模型需要更大的内存和更快的计算速度。评估您计划使用的 LLM 的大小和计算需求。

训练与推理:训练 LLM 所需的资源远多于推理。训练需要具有高内存带宽和强大计算能力的强大 GPU,而推理可以在相对不那么强大的 GPU 上进行。

预算考虑:高端 GPU 价格昂贵。尽早确定预算可以帮助您缩小选择范围。


二、基本 GPU 规格


内存大小: LLM,尤其是在训练期间,需要具有大内存容量的 GPU 来容纳模型、其参数和正在处理的数据。

内存带宽:高内存带宽对于高效地向 GPU 核心提供数据、最大限度地减少密集计算期间的瓶颈至关重要。

计算性能:以 TFLOPS(万亿次浮点运算)为单位,该指标表示 GPU 每秒可执行的计算次数。TFLOPS 越高,性能越好。

功耗和冷却:高性能 GPU 消耗大量电力并产生热量。确保您的设置可以满足这些要求。


三、适合大型语言模型 (LLM) 工作的 6 大 GPU


NVIDIA 是 GPU 市场的主导力量,提供各种针对 LLM 任务量身定制的 GPU,但我们也包括了一些其他制造商:


1.NVIDIA A100


A100 专为数据中心而设计,具有出色的内存带宽和计算能力。借助多实例 GPU (MIG) 技术支持,A100 可以划分为多达七个独立实例,允许多个团队共享单个设备,同时保持隔离和安全性。此外,A100 支持第三代 Tensor Core 技术,可缩短大型语言模型 (LLM) 的训练时间。总体而言,对于需要高计算能力来处理 AI 工作负载的组织来说,A100 是一个绝佳的选择。

  • 内存带宽:高达 1.6 TB/s,明显高于大多数 GPU,这对于处理大型数据集和复杂模型至关重要。

  • 计算性能:单精度任务高达 19.5 TFLOPS,张量运算高达 624 TFLOPS,非常适合 AI 和深度学习任务。

  • 内存: 40 GB 或 80 GB HBM2e,为大型模型和大量数据集提供充足的容量。


2.NVIDIA RTX 3090


RTX 3090 虽然不如 A100 强大或昂贵,但其功能强大,价格更实惠。24GB GDDR6X 内存使其非常适合小型深度学习项目,而其第三代 Tensor Cores 可加快 LLM 的训练时间。此外,RTX 3090 还支持 HDMI 2.1,对于追求高质量视觉效果和流畅帧率的游戏玩家来说,这是一个不错的选择。

  • 内存带宽: 936.2 GB/s,足以满足许多 LLM 应用程序的需求。

  • 计算性能:单精度任务为 35.58 TFLOPS,足以进行训练和推理。

  • 内存: 24 GB GDDR6X,为小型项目或注重预算的团队提供大量内存。


3.NVIDIA TITAN V


虽然 NVIDIA 的TITAN V已不再是 NVIDIA 的最新型号,但 TITAN V 仍然是深度学习任务的可靠选择,因为它在性能和成本方面表现均衡。TITAN V 拥有 5,120 个 CUDA 核心和 12GB HBM2 内存,可以轻松处理大多数深度学习任务。然而,与新型号相比,它的功耗更高,这意味着对于关注能源效率的用户来说,它可能不是最佳选择。

  • 内存带宽: 652.8 GB/s,对于许多深度学习应用来说仍然是可观的。

  • 计算性能:单精度任务为 14.9 TFLOPS,提供稳定的性能。

  • 内存: 12 GB HBM2,平衡性能和成本。


4.RTX 6000


RTX 6000 是一款面向数据中心和企业客户的高端专业显卡。它拥有令人印象深刻的 48GB GDDR6 内存和 4,608 个 CUDA 核心,能够处理极其苛刻的深度学习任务。除了原始处理能力外,RTX 6000 还包括实时光线追踪和 AI 增强视频编码等高级功能。

  • 内存带宽: 900 GB/s,为数据密集型任务提供高效率。

  • 计算性能:单精度任务高达 40 TFLOPS,适用于要求苛刻的应用程序。

  • 内存: 48 GB GDDR6,为大量数据集和模型提供大容量内存池。


5.AMD Radeon Instinct MI100


与 NVIDIA A100 一样,MI100 瞄准数据中心市场,提供出色的计算性能和内存带宽。MI100 配备高达 32GB 的 HBM2 内存和 7,280 个流处理器,可以处理各种 AI 工作负载,包括自然语言处理和机器翻译。此外,MI100 还包括基于硬件的加密和解密引擎,为敏感数据提供增强的安全性。

  • 内存带宽: 1.23 TB/s,与顶级 NVIDIA 型号相当,适用于大型数据集。

  • 计算性能:单精度任务为 23.1 TFLOPS,为深度学习提供可靠的性能。

  • 内存: 32 GB HBM2,提供内存容量和性能的良好平衡。


6. 英特尔Xe HPC


英特尔进军高性能计算领域的目标是与 NVIDIA A100 和 AMD MI100 相同的市场。关于这款 GPU 的详细信息相对较少,但根据已披露的信息,它将配备多达 5,120 个执行单元和 16GB HBM2 内存。如果成功,Xe HPC 将成为提供更强大的 AI 加速器的强大竞争对手。

  • 内存带宽:预计可与其他针对高性能计算设计的高端GPU相媲美。

  • 计算性能:旨在为训练和推理任务提供有竞争力的性能,尽管具体的 TFLOPS 指标可能会有所不同。

  • 内存:设计为支持大量内存,但具体细节可能有所不同。


四、需要考虑的因素


  • 与软件的兼容性:确保 GPU 与您计划使用的深度学习框架和工具兼容,例如 TensorFlow 或 PyTorch。

  • 社区和支持:选择具有强大社区支持和大量文档的 GPU,这对于故障排除和优化非常有价值。

  • 面向未来:考虑投资的长期性。随着模型及其需求的不断增长,更强大的 GPU 可能会提供更好的长期价值。


为您的 LLM 项目选择合适的 GPU 需要平衡计算需求、预算限制和未来需求。通过仔细评估这些因素并了解 NVIDIA、AMD 和 Intel 的最新产品,您可以做出明智的决定,确保您的项目高效运行。


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