一文读懂 NVIDIA GPU 产品线

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如何挑选适合的数据中心 GPU？

     在人工智能领域，特别是生成式人工智能工作负载和机器学习模型推理方面，拥有强大且经济高效的硬件解决方案是每个从业者的共同追求。

    然而，数据中心级 GPU 的选型并非像在商店里随意性挑选电子产品那样简单明了——后者通常只有少数几个配置选项和清晰的升级路径可供选择。相反，GPU 的选择更类似于购买汽车：我们的预算、具体应用场景以及对性能的需求将在众多具有不同功能、价格和市场可用性的车型和年份中引导我们的最终决策。

     为了帮助大家更好地应对这一挑战，本文将首先深入解析 NVIDIA 数据中心级 GPU 的命名规则，帮助大家快速识别一款显卡的底层架构和性能层级。NVIDIA 的命名体系通常采用字母数字组合的形式，这些看似复杂的代码实际上蕴含着关于 GPU 核心架构、显存容量、计算能力等关键技术规格的重要信息。掌握这些命名规则，是进行有效选型的基础。

     在此基础上，本文还将提供一系列清晰且直接的方法，用于对不同 GPU 的性能进行客观比较。我们将从浮点运算能力、内存带宽、互联技术等多个维度进行剖析，并提供一个包含多款常用于模型训练、微调和模型服务的数据中心级 GPU 的关键技术规格对比表格。通过本文的解析，大家将能够根据自身的实际需求，在众多 NVIDIA GPU 产品中做出明智的选择，从而构建高效且经济的 AI 计算平台。

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GPU 命名规则解读

     企业生产级或数据中心级 GPU 的命名规则乍看之下可能较为复杂，例如 K80、T4、A100、L40 等名称，初学者往往难以理解其含义。然而，这些看似随机的字母和数字组合并非随意排列，而是经过精心设计的，它们实际上编码了关于 GPU 架构、性能参数和关键技术规格的重要信息。

      NVIDIA 数据中心 GPU 的命名规则通常包含以下几个维度的信息：

     1、字母：或称之为“架构代号（Architecture）”代表 GPU 的核心架构，通常用一个或多个字母表示，代表 GPU 的微架构。例如：

• K：Kepler 架构

• T：Turing 架构

• A：Ampere 架构

• H：Hopper 架构

• L: Ada Lovelace 架构

     在 NVIDIA GPU 的命名体系中，首字母通常代表该 GPU 采用的微架构。微架构是 GPU 芯片设计的核心，决定了其基本的运算方式、指令集以及内部结构。每隔几年，NVIDIA 都会针对其消费级和数据中心产品线推出全新的微架构，以实现性能和能效比的显著提升。

图：NVIDIA GPU 架构发展历程

     从本质上来讲，每个新的架构通常代表着性能、能效比和新技术的显著提升。GPU 的微架构是影响其性能和功能的最关键因素之一。不同的架构在设计理念、内部结构和支持的技术特性上可能存在显著差异。

     例如，某些架构可能更侧重于通用计算性能，而另一些架构则可能针对特定的工作负载（例如深度学习、图形渲染）进行优化。因此，理解 GPU 的架构对于选择合适的硬件至关重要。

     2、性能层级（Tier）： 通常用数字表示，数字越大通常代表性能越强。

     在同一微架构下，NVIDIA 会根据不同的市场定位和应用需求，推出多款不同性能层级的 GPU 产品，以满足各种计算负载的需求。这些不同的层级通常通过数字来区分，数字越大，代表该 GPU 的性能越强、价格越高，通常也意味着更高的功耗。

     不同层级的 GPU 针对不同的计算负载进行了优化，以下是近年来一些常见层级的特点和应用场景：

    （1） “4” 系列：入门级或低功耗级

     “4” 系列 GPU 通常是同代产品中体积最小、功耗最低的型号，其设计目标是在有限的功耗预算下提供足够的计算性能。这类 GPU 适合对性能要求不高、注重成本效益的应用场景，例如：

• 轻量级的模型推理任务，例如图像分类、自然语言处理等。

• 边缘计算设备或低功耗服务器。

• 对成本敏感的应用部署。

    （2）“10” 系列：中端推理优化级

     “10” 系列 GPU 通常是针对人工智能推理应用进行优化的中端产品。它们在性能、功耗和成本之间取得了较好的平衡，适合需要较高推理吞吐量和较低延迟的应用场景，例如：

• 大规模的在线推理服务。

• 视频分析和图像处理。

• 实时语音识别和翻译。

   （3）“40” 系列：高端图形和虚拟工作站级

     “40” 系列 GPU 通常是面向专业图形应用和虚拟工作站的高端产品。它们拥有强大的图形渲染能力和计算性能，适合对图形处理和计算性能要求较高的应用场景，例如：

• 专业级图形设计和渲染。

• 高性能计算可视化。

• 虚拟桌面基础设施 (VDI)。

    （4）“100” 系列：旗舰级高性能计算和人工智能级

     “100” 系列 GPU 是同代产品中性能最强、价格最高的旗舰级产品。它们拥有最多的内核数量、最大的显存容量和最高的内存带宽，专为处理最 demanding 的计算负载而设计，例如：

• 大规模的模型训练和微调。

• 高性能科学计算和模拟。

• 超大规模数据中心部署。

     3、其他标识符： 有时还会包含其他字母或数字，用于表示特定的变体、配置或目标应用场景。例如：

• T4 中的 "4" 可能暗示其定位是推理（Inference）应用。

• 某些针对特定工作负载优化的 GPU 可能会带有后缀。

     在实际的业务场景中，理解 NVIDIA GPU 的性能层级对于根据自身需求选择合适的硬件至关重要。错误地选择过高或过低的层级都可能导致资源浪费或性能瓶颈。

     例如，如果只需要进行简单的模型推理，选择 “100” 系列的 GPU 显然是过度投资；而如果需要进行大规模的模型训练，选择 “4” 系列的 GPU 则无法满足性能需求。

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常见的GPU 型号对比解析：基于 GPU 命名推断显卡特性

     结合前文所述的架构代号（字母）和性能层级（数字）这两个关键因素，我们可以通过 GPU 名称中的字母和数字组合来推断出关于该显卡的一些重要信息，从而更好地进行选型。以下通过几个具体的示例进行说明：

     示例一：T4 与 L4 的比较

     L4 是 T4 的直接后继者，属于同一性能层级，针对相似的应用场景设计。然而，两者在微架构和技术规格上存在显著差异：

• 微架构： L4 采用更新的 Ada Lovelace 架构（2023 年发布），而 T4 则采用较早的 Turing 架构（2018 年发布）。

• 显存容量： L4 配备了更大的显存容量，达到 24 GB，而 T4 仅有 16 GB。

• 核心数量和性能： L4 拥有更多且更强大的计算核心，因此在性能上优于 T4。

     虽然两者的目标功耗相似，但 L4 凭借更先进的架构和更高的显存容量，在相同的功耗下能够提供更强的计算性能，更适合处理对显存容量有较高要求的任务。

     示例二：A10 与 A100 的比较

     A100 是基于 Ampere 架构的旗舰级产品，而 A10 则是该架构下的一个较低层级的型号。两者都基于相同的 Ampere 微架构，但在规模和性能上存在显著差异：

• 核心数量和性能： A100 拥有远多于 A10 的计算核心，因此在计算性能上远超 A10。

• 显存容量： A100 配备了更大的显存容量，以支持更大规模的模型训练和推理。

• 功耗： 由于规模更大、性能更强，A100 的功耗也高于 A10。

     因此，A100 更适合需要处理大规模模型训练、微调和高吞吐量推理等 demanding 计算任务的场景，而 A10 则更适合对成本和功耗敏感、对性能要求相对较低的应用场景。

     示例三：K80 与 T4 的比较

     比较不同架构和不同层级的 GPU 通常较为复杂。K80 采用了相对古老的 Kepler 架构（发布于十多年前），而 T4 则采用了更现代的 Turing 架构。

     虽然 K80 拥有双 GPU 芯片，但由于架构的落后，其性能和能效比远不及 T4。因此，对于大多数现代机器学习任务而言，T4 不仅速度更快，而且由于功耗更低，每分钟运行成本也更低。这个例子也说明了架构的重要性，即使核心数量更多，落后的架构也可能导致性能不如新架构。

     示例四：T4 与 A10 的模型服务能力比较

     T4 和 A10 都属于针对推理优化的 GPU，但由于性能层级的不同，它们在模型服务能力上也存在差异。T4 适合服务中等规模的模型，例如图像分类、目标检测等。而 A10 则拥有更强的计算能力和更大的显存容量，可以服务更大规模的模型，例如大型语言模型 (LLM) 的推理。

     通过以上示例，我们可以看到，结合 GPU 名称中的字母（架构）和数字（层级），可以有效地推断出该 GPU 的一些关键特性，并根据自身的需求选择合适的硬件。理解这些命名规则，有助于更好地理解 NVIDIA 的 GPU 产品线，并做出明智的购买决策。

    通过以上更详细的解释和示例，大家可以更深入地理解如何根据 GPU 名称进行选型，并了解到不同架构和层级 GPU 之间的差异。

     Happy Coding ~

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