人工智能的使用日益广泛，对计算能力的需求也随之增加。充足的计算能力被广泛认为至关重要，因为没有它，人工智能的潜力就无法得到发挥。高效的计算能力对于实现最佳性能并最大程度降低能耗至关重要。虽然关于使用 GPU 进行人工智能训练的信息很多，但关于选择最佳 GPU 进行人工智能推理的指导却很少。本文探讨了用于 AI 推理的顶级 GPU，以帮助您节省金钱并减少花费的时间。

为什么选择 GPU 而不是 CPU？

由于几个主要原因，GPU 比 CPU 更适合用于 AI 推理。

首先，GPU 旨在同时处理多个任务，而 CPU 通常只能同时执行一项任务。这种能力使 GPU 能够更快地处理 AI 所需的复杂计算，从而使其在并行处理方面表现出色。AI 经常涉及管理大量数据，例如大矩阵和张量。GPU 擅长快速划分和处理此类数据，因为它们的众多核心可以协同工作。

此外，GPU 还包括专门设计用于加速某些 AI 计算的 Tensor Core 等专用组件。此功能为处理 AI 任务提供了额外的性能提升。总体而言，GPU 更适合 AI 的苛刻要求。它们可以比 CPU 更快、更高效地处理大量工作负载，使其成为 AI 推理任务的首选。

GPU 对决：AMD 与 NVIDIA

在 GPU 市场，两大主要竞争者是 AMD 和 NVIDIA，它们提供了出色的 AI 应用选项。NVIDIA GPU 传统上一直引领高性能领域，这要归功于其 Tensor Cores 和 CUDA 编程框架，后者是广泛使用的 AI 开发平台。然而，AMD 的最新 Radeon RX 7000 系列正在取得显著进展，该系列提供具有竞争力的性能，但成本可能低于类似的 NVIDIA 产品。最佳选择最终取决于您的特定要求、预算和您计划使用的软件，因为某些 AI 框架可能针对某个品牌比针对另一个品牌进行了更好的优化。

选择理想的 GPU：平衡性能和预算

最适合 AI 的 GPU 取决于您的特定需求和预算。对于大型专业 AI 项目，NVIDIA A100 等高性能 GPU 的处理速度无与伦比，尽管价格不菲。对于业余爱好者或 AI 新手来说，NVIDIA RTX 4090 或 AMD Radeon RX 7900 XTX 等功能强大的消费级 GPU 以更实惠的价格提供出色的性能。这些 GPU 可以处理各种 AI 任务，使其成为探索 AI 开发或利用 AI 进行验证的项目的理想选择。

对于预算紧张的人来说，仍有可行的选择来开始使用 AI。虽然不是最新的，但上一代 GPU（如NVIDIA GTX 1080 Ti或AMD Radeon RX 5700 XT）仍然可以处理基本的 AI 任务，并作为学习和实验的良好切入点。

为 AI 项目租用 GPU 算力

对于不想承担购买 GPU 前期成本的用户来说，基于云的 GPU 租赁服务是一种替代方案。这些服务以按需付费的方式提供强大的 GPU，非常适合偶尔进行的 AI 项目或在处理特别苛刻的任务时补充现有 GPU 的功能。

选择用于 AI 任务的 GPU 的注意事项

由于这些任务的性质不同，选择用于 AI 训练和推理的 GPU 需要考虑不同的因素。

1、AI 训练要求

• 高计算能力：训练深度学习模型，尤其是大型模型，需要大量计算资源来管理大型数据集和复杂的计算。

• 内存容量：高内存容量（VRAM）对于训练至关重要，因为它需要容纳大型模型和数据批次。现代模型可能需要数十 GB 的 VRAM。

• 并行处理：大量 CUDA 核心（或等效核心）和张量核心（在 NVIDIA GPU 中）有利于矩阵运算的并行处理。

2、AI 推理要求

• 功率效率：推理 GPU 必须节能，特别是对于边缘设备。

• 低延迟：低延迟对于实时应用来说至关重要，以确保快速有效的模型预测。

• 内存优化：虽然内存仍然很重要，但由于模型是经过预先训练和优化的，因此推理通常需要比训练更少的 VRAM。

• 整数精度：推理通常可以使用较低的精度，例如8 位整数（INT8），从而实现更快的计算并减少内存使用。

2024 年 AI 推理的 5 大 GPU

以下是 2024 年用于 AI 推理的 5 大 GPU 的精选列表：

NVIDIA A100：NVIDIA A100 是专业 AI 任务的首选，它提供出色的处理能力、专为深度学习设计的 Tensor Core 和高内存带宽。虽然价格不菲，但它非常适合商业用途和高级推理任务。

NVIDIA RTX 3080：尽管不是最新版本，但 NVIDIA RTX 3080 继续以合理的价格提供出色的性能，使其成为新手或预算有限的人的不错选择。它管理各种 AI 任务的能力值得注意，尤其是考虑到二手市场或老一代机型可能降价。

NVIDIA RTX 4090：这款高端消费级 GPU 为众多用户提供了出色的性能。它是 AI 推理的绝佳选择，配备 Tensor Cores、DLSS 技术以提高图像质量，并拥有充足的内存来处理要求苛刻的 AI 任务。

NVIDIA RTX A6000：一款强大的专业 GPU，在性能和成本效益之间实现了完美平衡。它采用 Tensor Cores 来加速深度学习。它拥有大量内存来存储大型数据集，是从事复杂 AI 推理项目的专业人士和研究人员的理想选择。

AMD Radeon RX 7900 XTX：AMD 的一款经济实惠的 GPU，可为 AI 任务提供令人印象深刻的性能，而且价格通常低于类似的 NVIDIA 型号。凭借强大的处理能力和充足的内存，对于注重预算的 AI 爱好者和那些希望在较小范围内增强推理能力的人来说，这是一个不错的选择。

更多值得考虑的 GPU

NVIDIA A40： NVIDIA A40 是一款性能强大的深度学习任务 GPU。虽然它主要为数据中心和专业应用而设计，但它对于深度学习工作负载也非常有效。以下是 A40 非常适合深度学习的一些原因：

NVIDIA V100： NVIDIA V100 是一款出色的深度学习 GPU。专为高性能计算和 AI 工作负载而设计，非常适合深度学习任务。以下是 V100 被视为深度学习强大选择的一些原因：

此列表包括不同的 GPU，可满足各种需求和预算。最适合您的选择取决于您的具体要求和财务能力。虽然 A100 非常适合大型项目，但更实惠的选择可为其他需求提供出色的性能。

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