为什么大模型训练需要GPU，以及适合训练大模型的GPU介绍
为什么大模型训练需要GPU，以及适合训练大模型的GPU介绍
文章目录
前言
1、为什么大模型训练需要GPU，而非CPU
2、现在都有哪些合适的GPU适合训练，价格如何
前言
今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文，我们在复现代码以及模型训练过程中，GPU的使用是必不可少的，那么大模型训练需要的是GPU，而不是CPU呢。现在市面上又有哪些适合训练的GPU型号呢，价格如何，本文将会将上述疑问的回答一一分享给大家。
1、为什么大模型训练需要GPU，而非CPU
总的来说，选择GPU而非CPU进行大模型训练的主要原因是因为GPU在并行处理能力、高吞吐量和针对机器学习任务的优化方面的优势。这使得GPU成为训练复杂和大规模机器学习模型的首选。
并行处理能力：GPU拥有成千上万个较小、更专用的核心，这使得它们能够同时处理多个任务。这种并行处理能力使GPU非常适合执行机器学习和深度学习算法中的大量矩阵和向量运算。相比之下，CPU（中央处理单元）核心数量较少，但每个核心的通用计算能力更强，适用于需要大量逻辑和顺序处理的任务。
高吞吐量：GPU能够提供更高的吞吐量，这意味着它们可以在较短的时间内处理更多的数据。这对于训练大型模型尤其重要，因为这些模型通常需要处理巨大的数据集，并执行数以亿计的运算。
大规模计算：GPU最初是为了处理复杂的图形和图像处理任务而设计的，这些任务需要大量的计算和数据处理。这些设计特性也让GPU非常适合于训练大型机器学习模型，因为这些模型需要进行大量的数学运算，特别是在训练神经网络时。
优化的库和框架：许多深度学习框架和库，如TensorFlow、PyTorch等，都针对GPU进行了优化，以充分利用其并行处理能力。这些优化包括专门的算法和硬件加速技术，可以显著加快模型训练过程。
成本：虽然高端GPU的初始投资可能比CPU高，但在处理大规模机器学习任务时，GPU因其较高的效率和速度，可以提供更好的成本效益。尤其是在云计算环境中，用户可以根据需要临时租用GPU资源，进一步提高成本效益。
2、现在都有哪些合适的GPU适合训练，价格如何
现在GPU可谓是各大厂商都在疯抢，并不是你有钱就可以买的到的，并且现在大规模训练主要还是英伟达（NVIDIA）系列为主，受中美关系影响，更难搞到好的GP。下面介绍几款常用的GPU：
A100：非常适合大规模并行计算任务和大模型训练，现在用的最多的卡之一，性价比高，1.5w美元左右，但是溢价严重，人民币价格区间10w~20w，运气好的话10w左右可以拿下。（价格仅供参考，购买时因素很多，只能提供通用的价格区间，后面GPU价格时也是一样，只提供价格区间）。
H100：A100的下一代产品，提供了更高的性能和更快的NVLink通信速度，特别针对人工智能、机器学习和深度学习进行了优化。价格是A100的2倍左右，售价是2.5w~3w美元之间，但是溢价严重，3.5w美元都不一定能拿下来，所以参考价格区间，25w~35w人民币。
A100和H100，因为政治因素。去年受到了限制，为此NVIDIA推出了替代型号专供中国市场，A100的替代型号是A800，在已有A100的基础上将NVLink高速互连总线的带宽从600GB/s降低到400GB/s，其他完全不变。H100的替代型号是H800，应该是跟A800一样降低了带宽。
A800：具体价格不明，但应该和A100差不多，预计10w~20w之间。
H800：具体价格不明，但是应该25w起，估计在35w~45w之间。
V100：性能肯定不如上面提到的那四个（A100、H100、A800、H800），但是如果资金有限，V100也是一个不错的选择，32G版价格一般5w~8w。
整体对比如下图所示，性能上H100（或H800）＞ A100（或A800）＞ V100。
4090：最后再来说一下4090显卡，4090显卡训练大模型不行，因为大模型训练需要高性能的通信，但4090的通信效率太低，但是进行推理可以。价格一般在2w左右。