2023 年 5 款最适合深度学习的 GPU

深度学习彻底改变了计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域，与此同时，训练深度神经网络所需的计算能力也大幅增长。GPU 已成为加速深度学习训练和推理的首选硬件，如何选择合适的 GPU 对于最大化深度学习性能至关重要。本文比较了 NVIDIA 用于深度学习的最佳 GPU 产品 - RTX 4090、RTX A6000、V100、A40 和 Tesla K80。

NVIDIA 在深度学习 GPU 市场占据主导地位，其 CUDA 并行计算平台和 cuDNN 深度神经网络库能够利用 NVIDIA GPU 强大的并行处理能力。评估深度学习工作负载的关键因素包括张量核心、CUDA 核心、内存带宽、内存容量、FP16/TF32/FP64 性能、PCIe 带宽、功耗和价格等。

NVIDIA RTX 4090 属于 GeForce 系列，是一款专注于游戏的 GPU。它拥有 16,384 个 CUDA 核心和 2.23 GHz 升压时钟，其性能是上一代 RTX 3090 的 2-4 倍。然而，其规格使其成为深度学习应用的有力竞争者。RTX 4090 配备海量 24GB GDDR6X VRAM 和 512 位总线，提供超过 1 TB/s 的带宽，使其能够处理大型数据集和复杂模型。它引入了具有 FP8 精度和双倍 FP16 吞吐量的第四代张量核心。这可以增强深度学习训练和推理的人工智能性能，又由于其特有的高内存带宽和大量 CUDA 核心数量，RTX 4090 在深度学习任务中的性能令人印象深刻。

然而，RTX 4090 并不是专门为深度学习而设计的，这意味着它缺乏此处讨论的其他 GPU 中提供的一些功能。例如，它不支持 NVIDIA 的用于多 GPU 扩展的 NVLink 技术，而这可能是大规模深度学习项目的关键因素。数据中心部署应使用RTX A6000 等专业工作站 GPU。

NVIDIA RTX A6000 采用先进的 Ampere 架构，是一款专为专业和科学计算而设计的工作站 GPU。它具有巨大的 48GB GDDR6 VRAM，是 RTX 4090 内存的两倍。这使其能够处理更大的数据集和更复杂的模型。RTX A6000还包括第二代光线追踪核心和第三代Tensor核心。NVIDIA A6000是一款适用于数据中心的GPU，它拥有 10,752 个 CUDA 核心和 336 个第三代张量核心。A6000 具有 1.41 GHz 的升压时钟，可提供高达 38.7 TFLOP 的 FP16 张量核心性能。它具有 48GB ECC GDDR6 内存和 384 位总线，可提供高达 768 GB/s 的带宽。

在性能方面，RTX A6000 在深度学习任务中优于 RTX 4090，这得益于其更高的内存和更低的 TDP。它还支持 NVLink，允许有效的多 GPU 扩展。A6000 采用具有 32 通道的 PCIe Gen 4，为主机 CPU 提供 128 GB/s 的双向带宽。它支持多实例 GPU 分区，每张 A6000 卡最多允许 7 个独立的用户或作业。A6000 的 TDP 为 250W，仅需要一个 8 针电源连接器。A6000 擅长小批量的推理工作负载和模型训练。

NVIDIA A40 也是基于 Ampere 架构构建，定位于 A100 和 A10 之间，适用于纵向扩展服务器。A40拥有10,752个CUDA核心和420个第三代张量核心。它提供 37 TFLOPs 的 FP16 或 37 TFLOPs 的 FP32 性能。A40 支持第三代 NVLink，最多可互连 8 个 GPU。它具有 PCIe Gen4 x16 接口，可为主机 CPU 提供 64 条带宽。A40 支持并发内核，允许不同类型的工作负载在 GPU 上同时运行。它具有 300W TDP，需要两个 8 针电源连接器。

NVIDIA A40 是一款专为人工智能和高性能计算而设计的数据中心 GPU。它配备海量 48GB GDDR6 VRAM，带宽为 672 GB/s。A40还包括第三代Tensor核心，旨在加速AI任务。就性能而言，NVIDIA A40 是可用于深度学习的最强大的 GPU 之一。由于其高内存和 CUDA 核心数量，它的性能优于 V100，并在大多数指标中与 RTX A6000 相匹配。A40 GPU 的性能接近其工作站同类产品 A6000，由于时钟速度和内存带宽稍高，A6000 的性能提高了约 10%。然而，A40 更适合在服务器中使用，因为它是被动冷却的。

NVIDIA 的 Tesla V100 采用 Volta 架构，于 2017 年发布。它迅速成为加速深度学习和 HPC 工作负载的黄金标准 GPU。V100 拥有 5,120 个 CUDA 核心和 640 个张量核心，具有 FP16/FP32/FP64 功能。它可提供高达 28 TFLOP 的 FP16 或 14 TFLOP 的 FP32 性能。

Tesla V100 具有 16GB 或 32GB HBM2 内存，可提供 900 GB/s 的带宽。它支持用于多 GPU 模型训练的 NVLink 互连。250W V100 需要两个 8 针电源连接器。V100 具有出色的混合精度功能，非常适合深度学习训练。尽管它是老一代，但它仍然在学术界和公司的 GPU 集群上广泛使用。

在性能方面，V100提供了出色的深度学习计算能力。然而，它在原始规格方面落后于 RTX 4090 和 RTX A6000。

Tesla K80 双 GPU 是 NVIDIA 于 2014 年推出的 Kepler 系列的一款老产品。它的两个 GK210 GPU 均拥有 2,496 个 CUDA 核心，可提供高达 2.7 TFLOP 的双精度性能。K80 引入了 GPU Boost 技术，根据热余量自动提高时钟速度。

K80 每个 GPU 配备 12GB GDDR5 内存，可提供高达 480 GB/s 的带宽。它使用 PCIe Gen 3 x16 接口，有 16 个通道连接到 CPU。该卡的 TDP 为 300W，需要两个 8 针电源连接器。鉴于其过时的架构和性能，K80 仅推荐用于预算紧张的学术研究实验。

对于深度学习工作负载，A6000 可提供最佳性能，但价格较高。新款 RTX 4090 提供无与伦比的成本价值，但不适合数据中心。A40 提供了价格和功能的平衡中间组合。对于成本敏感的学术研究，可以考虑翻新的 V100 或 K80 GPU。生产系统应使用最新一代数据中心 GPU，例如 A6000、A40。A40 提供了经济高效的推理解决方案。仔细评估计算要求和预算将有助于选择适合您的深度学习需求的 GPU。

请记住，硬件只是深度学习难题的一小部分。同样重要的是软件堆栈（框架、库、驱动程序），必须针对所选硬件进行良好优化。NVIDIA 提供了全面的软件生态系统，包括用于编程的 CUDA、用于深度神经网络的 cuDNN 以及用于推理优化的 TensorRT，它们在所有这些 GPU 上兼容。请记住，对于深度学习的最佳 GPU 没有“一刀切”的答案。这是为了在性能、价格和您的特定需求之间找到适当的平衡。