2023炼丹GPU选购指南来了英伟达3080和4070Ti成性价比之王

　　Alex 发自 凹非寺
　　量子位 | 公众号 QbitAI
　　春暖花开，各位深度学习er想不想给自己的＂丹炉＂升级一波？
　　＂炼丹＂爱好者们应该知道，在该领域中，**GPU的总体表现完胜CPU。
　　那么GPU应该怎么选？不妨来看看这篇超级详尽的＂2023版GPU选购指南＂ 。
　　知名测评博主、华盛顿大学在读博士Tim Dettmers亲测后，写下万字长文，手把手教你Pick性价比最高的显卡 ，避免踩雷。
　　△光是目录就有这么长……
　　至于谁是性价比之王，不卖关子，这里先放上Tim哥的结论：
　　对于16位训练过程， RTX 3080 的性价比最高；对于8位和16位推理，RTX 4070Ti 的性价比最高。
　　有意思的是，不只这俩，他在本文推荐的显卡全是英伟达家的 ——Tim哥觉得，对于深度学习，＂AMD GPU+ROCm＂目前还打不过＂NVIDIA GPU+CUDA＂。
　　手把手教你挑GPU
　　Tim哥自制了一张表格，展示出在训练和推理过程中，一美元能买到多少算力；这在一定程度上体现了英伟达众显卡的性价比。
　　△ 蓝色-16位训练；红色-16位推理；黄色-8位推理
　　看到这个，你可能一脸问号：从表格来看，不是RTX 4080在8位和16位推理上的性价比更高吗？
　　其实，咱们开头说的是＂综合性价比＂——
　　除了看一美元能买多少算力，还要结合显卡的运行成本，比如电费。所以总的来说，还是RTX 4070Ti的性价比更高。
　　虽然RTX3080和RTX 4070 Ti性价比高，但这俩的内存是个明显短板 ：
　　Tim哥指出，12GB在很多情况下都不够用，要运行Transformer模型的话，至少需要24GB。
　　于是，Tim哥又贴心地做了一个小程序，帮你根据不同的任务选择最合适的GPU。
　　其背后的核心思想是：不管干啥，一定要保证GPU的内存满足你的需求。
　　首先，要弄清楚这个GPU是个人用还是公用，还有就是要处理什么任务——比如，是要训练语言大模型（LLM） 吗、参数量有没有超过130亿？还是就做点小项目？
　　然后再根据自己的钱包情况，参考上面的表格，选择最合适的GPU。
　　举个例子：
　　如果要训练LLM且参数量超过130亿，不差钱的可以选择支持Azure公有云的A100或者H100；追求性价比的话，可以选支持AWS的A100或者H100。
　　但如果预算实在有限，建议放弃……
　　（在亚马逊上，40GB的英伟达Tesla A100售价为11769美元起，约合人民币79529元。当然这都是针对国外的情况，在国内炼丹仅供参考）
　　另外，Tim哥还支了一招：最好用云GPU（比如Lambda云） 来估测一下所需的GPU内存（至少12GB用于图像生成，至少24GB用于处理Transformer） 。
　　其实假如GPU仅偶尔使用（每隔几天用几小时） ，甚至都不用去买个实体的，用云GPU就可以了。
　　对了~如果你真的不在乎这点（？） 钱，就要追求极致性能，那可以看看这张表，即GPU的原始性能排行。
　　那如果实在钱不够，即使是Tim哥推荐的最便宜的GPU也买不起，还有办法吗？
　　那可以考虑二手呀！
　　先去买个便宜的GPU用于原型设计和测试，然后在云端进行全面的实验和测试。关键性能点有哪些？
　　盘点完英伟达的一堆GPU后，再来叙一叙关乎深度学习速度的几大GPU性能关键点。
　　（如果你想稍微深入了解一些，请接着往下看。）
　　Tim哥指出，重点有四：GPU的内存、核心、Tensor Core和缓存 。
　　而其中最重要的是Tensor Core 。
　　Tensor Core是英伟达为其高端GPU开发的一项技术，本质上，就是加速矩阵乘法的处理单元 。其中Tensor即张量，是一种能表示所有类型数据的数据类型。
　　Tim表示，在所有深度神经网络中，最昂贵的部分是矩阵乘法，而有了Tensor Core，运算速度会变得非常快，有助于大大减少成本。
　　就拿一个入门级的32×32矩阵乘法来说，通过Tensor Core，将矩阵乘法的运算时间从504个周期，降低到235个周期，直接减半。
　　而且即便是超大规模的矩阵运算，Tensor Core也能轻松处理。在规模堪比GPT-3的训练中，Tensor Core的TFLOPS利用率也就约为45-65%。
　　而当两个GPU都有Tensor Cores时，要比较它们性能，最佳指标之一就是内存带宽 。
　　例如，A100 GPU的内存带宽为1555GB/s，而V100为900GB/s。因此，A100和V100相比，运算速度大概是后者的1555/900=1.73倍。
　　由此可见，内存带宽会影响到Tensor Core的性能发挥。于是研究人员开始寻找其他GPU属性，使内存数据传输到Tensor Core的速度更快。
　　然后，他们发现，GPU的一级缓存、二级缓存、共享内存和使用的寄存器数量 也都是相关因素。
　　对于缓存来说，数据块越小，计算速度越快；所以需要把大的矩阵乘法，划分成小的子矩阵乘法。研究者们把这些小的子矩阵乘法称为＂内存碎片＂*（memory tiles）。
　　一部分＂碎片＂被加载到Tensor Core中，由寄存器直接寻址。
　　根据英伟达Ampere架构的规则，举个例子~
　　把每一个权重矩阵都切成4个＂碎片＂，并假设其中两个为零——于是就得到了一堆稀疏权重矩阵。
　　然后把这些稀疏权重矩阵与一些密集输入相乘，Tensor Core功能启动，将稀疏矩阵压缩为密集表示，其大小为下图所示的一半。
　　在压缩之后，密集压缩的＂碎片＂被送入Tensor Core，计算的矩阵乘法是一般大小的两倍。这样，运算速度就成了通常的2倍。
　　Tim哥表示，上述性能点，他在统计英伟达GPU性能时都考虑在内了。
　　如果你把这些东西吃透了话，以后就能完全靠自己 配置出最合适的＂炼丹炉＂了。
　　原文传送门：
　　https://timdettmers.com/2023/01/30/which-gpu-for-deep-learning/
　　— 完 —
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