《英伟达GPU产品性能比较》

• 来源专题：新一代信息技术
• 编译者： isticzz2022
• 发布时间：2024-03-14
• 原文来源：https://www.hpcwire.com/2023/12/11/choosing-the-right-gpu-for-llm-inference-and-training/

      加速深度学习模型的训练和推理过程对于释放其真正潜力至关重要，NVIDIA GPU已成为这方面改变游戏规则的技术。我们将NVIDIA更新的L40S GPU（立即可用）与其NVIDIA A100 GPU进行比较。A100的交付周期从30-52周不等，许多组织都将L40S视为一种可行的替代方案。L40S可以加速人工智能训练和推理工作负载，是微调、训练小模型和高达4K GPU的中小型训练的非常出色的解决方案。

表1 A100与L40S的性能估算

• 内存大小和带宽

      考虑两个GPU的内存和带宽能力对于满足特定LLM推理和训练工作负载的要求至关重要。确定数据集的大小、模型的复杂性和项目的规模将指导您选择能够确保平稳高效操作的GPU。

• 成本和可用性

      虽然NVIDIA A100是LLM工作负载的强大GPU，但其最先进的技术价格更高。另一方面，L40S以可承受的成本提供了卓越的性能和效率。

图1  L40S、A100和H100规格的比较

此外，值得注意的是，L40S可以立即购买，而A100目前的交付周期正在延长。再加上L40S的性能和效率，这使得许多客户将L40S视为一个极具吸引力的选择，而不考虑替代GPU的交付周期。

为LLM推理和训练选择合适的GPU是一个关键决策，它直接影响模型性能和生产力。NVIDIA L40S在性能和经济性之间取得了良好的平衡，是一个不错的选择。