GPU指南
1303字约4分钟
2025-06-28
各类GPU
类别 | 主要系列 | 应用场景 | 典型显卡 |
---|---|---|---|
入门级数据中心显卡 | T系列 | 云推理服务、虚拟化工作站、轻量化 AI 推理任务 | T4 |
消费级显卡 | RTX系列 (20/30/40) | 游戏、图形渲染、轻量级深度学习、AI 推理 | RTX 3090、RTX 4090 |
专业图形显卡 | L 系列 | 数据可视化、AI推理、工作站任务 | L40、L20、L4 |
数据中心显卡 | A系列(原版) | 大规模深度学习训练、推理、高性能计算(HPC) | A100、A10、A4 |
高端数据中心显卡 | H系列(原版) | 超大规模深度学习训练、推理、低精度计算 (FP8) | H100、H200 |
数据中心显卡 (中国特供) | A800、H800 系列 | 针对中国市场的特供显卡,调整性能以符合出口限制 | A800、H800 |
T系列(入门级数据中心)
设计目标:针对低功耗应用场景,适合大规模部署 主要功能:
- 低功耗设计:功耗通常低于70W,适合节能型数据中心
- 推理优化:性能足够支持轻量推理任务
典型显卡:
- T4:云推理和虚拟化工作站的主力显卡
- 适用场景:轻量推理、虚拟化桌面环境
RTX系列(消费级)
设计目标:面向消费者,优化游戏、图形渲染,同时具备基础A!加速功能 主要功能:
- 光线追踪(RT Core):优化图形渲染和实时光线追踪
- Tensor Core:支持轻量深度学习和推理任务
典型显卡:
- RTX3090/4090:性能强大的消费级显卡,适合游戏和中小规模深度学习
适用场景:游戏开发、轻量深度学习、图形渲染
L系列(专业图形)
设计目标:专业图形显卡,适合AI推理、数据可视化和图形工作站任务 主要功能:
- 高显存容量:适合需要大数据吞吐的AI和可视化任务
- 能效优化:适合数据中心的高效部署
典型显卡:
- L40:面向中国市场的专业显卡,适合推理任务
- L20:性能略低的版本,适合轻量任务
适用场景:AI推理、虚拟化工作站、数据可视化
A系列(数据中心,原版)
设计目标:专为大规模深度学习训练和推理设计,适合数据中心和高性能计算 主要功能:
- HBM2e高带宽显存:提供更高的数据吞吐能力
- Tensor Core:优化矩阵计算,适合深度学习模型的训练和推理
典型显卡:
- A100:支持大模型训练和分布式深度学习
- A10/A4:性能稍低,适合中小规模任务
适用场景:深度学习训练、高性能计算(HPC)
H系列(数据中心,高端,原版)
设计目标:NVDA的最高性能显卡系列,面向超大规模深度学习训练和推理任务 主要功能:
- 第四代Tensor Core:支持低精度FP8和高效的分布式训练
- HBM3显存:显存带宽更高,达到2,000GB/s(H100)或更高(H200)
- NVLink和NVSwitch:实现多GPU的全互联
典型显卡:
- H100:支持GPT-3/GPT-4等超大模型训练
- H200:性能进一步提升,适合更复杂的任务
适用场景:超大规模AI模型的分布式训练、推理和HPC
A800和H800系列(数据中心,特供)
设计目标:针对中国市场的特供版显卡,性能略低于原版以符合出口管制
主要功能:
- 降低NVLink和显存带宽:符合国际出口限制
- 保持核心计算能力:CUDA核心和Tensor Core数量保持不变
典型显卡:
- A800:面向训练和推理,性能接近A100
- H800:面向大规模深度学习任务,接近H100性能
适用场景:中国市场的大规模AI训练与推理
性能天梯图
场景推荐
类别 | 内容 |
---|---|
团队类型 | 个人学习 /小型科研团队 |
需求分析 | 推理 & 微调:7B~14B;模型训练:0.2B左右; 并发数:1~5;数据量:GB;显存需求:35GB |
基础配置( | GPU:2080 Ti(22GB)*2;CPU:12代i5; 内存:64GB;硬盘:2TB;价格:14,000元 |
进阶配置( | GPU:3090*2;CPU:12代i7; 内存:64GB;硬盘:2TB;价格:25,000元 |
团队类型 | 中小型科研团队/初创公司 |
需求分析 | 推理 & 微调:14B~30B;模型训练:2B左 右; 并发数:5~20;数据量:TB;显存需求:80GB |
基础配置 | GPU:2080 Ti (22GB)*4;CPU:Intel至强W3; 内存:64GB;硬盘:2TB;价格:30,000元 |
进阶配置 | GPU:3090*4;CPU:Intel至强 W5; 内存: 128GB;硬盘:2TB;价格:47,000元 |
团队类型 | 大型科研团队 /中大型公司 |
需求分析 | 推理 & 微调:70B;模型训练:7B左右; 并发数:50~200;数据量:10TB;显存需求:140GB |
基础配置 | GPU:L20 (48GB)*4;CPU:Intel至强 6133; 内存:128GB;硬盘:10TB;价格:140,000元 |
进阶配置 | GPU:A100 (40GB)*4;CPU:Intel C621; 内存:128GB;硬盘:10TB;价格:180,000元 |