英伟达GPU显卡性能对比

原创 已于 2024-05-03 16:46:18 修改 · 8.4k 阅读 · 37 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #GPU #深度学习

于 2024-04-24 06:32:41 首次发布
本文介绍了GPU系列的不同类型，如Quadro、GeForce和Tesla，着重讲解了CUDACore、TensorCore和RTCore的功能与应用，特别是它们在深度学习和光线追踪中的优势，并提到了A100和H100等高端芯片。同时，还涉及了如何搭建深度学习所需的硬件和软件环境。
部署运行你感兴趣的模型镜像

文章目录

GPU系列介绍

  • Quadro类型: Quadro系列显卡一般用于特定行业，比如设计、建筑等，图像处理专业显卡，比如CAD、Maya等软件。

  • GeForce类型: 这个系列显卡官方定位是消费级，常用来打游戏。但是它在深度学习上的表现也非常不错，很多人用来做推理、训练，单张卡的性能跟深度学习专业卡Tesla系列比起来其实差不太多，但是性价比却高很多。

  • Tesla类型: Tesla系列显卡定位并行计算，一般用于数据中心，具体点，比如用于深度学习，做训练、推理等。Tesla系列显卡针对GPU集群做了优化，像那种4卡、8卡、甚至16卡服务器，Tesla多块显卡合起来的性能不会受>很大影响，但是Geforce这种游戏卡性能损失严重，这也是Tesla主推并行计算的优势之一。

Quadro类型分为如下几个常见系列:

  • NVIDIA RTX Series系列: RTX A2000、RTX A4000、RTX A4500、RTX A5000、RTX A6000
  • Quadro RTX Series系列: RTX 3000、RTX 4000、RTX 5000、RTX 6000、RTX 8000

GeForce类型分为如下几个常见系列:

  • Geforce 10系列: GTX 1050、GTX 1050Ti、GTX 1060、GTX 1070、GTX 1070Ti、GTX 1080、GTX 1080Ti
  • Geforce 16系列：GTX 1650、GTX 1650 Super、GTX 1660、GTX 1660 Super、GTX 1660Ti
  • Geforce 20系列：RTX 2060、RTX 2060 Super、RTX 2070、RTX 2070 Super、RTX 2080、RTX 2080 Super、RTX 2080Ti
  • Geforce 30系列: RTX 3050、RTX 3060、RTX 3060Ti、RTX 3070、RTX 3070Ti、RTX 3080、RTX 3080Ti、RTX 3090 RTX 3090Ti

Tesla类型分为如下几个常见系列:

  • A-Series系列: A10、A16、A30、A40、A100
  • T-Series系列: T4
  • V-Series系列: V100
  • P-Series系列: P4、P6、P40、P100
  • K-Series系列: K8、K10、K20c、K20s、K20m、K20Xm、K40t、K40st、K40s、K40m、K40c、K520、K80

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

CUDA Core、Tensor Core 和 RT Core

通用的 GPU 中包含三种核心，分别是 CUDA Core、Tensor Core 和 RT Core，这三种核心各自具有不同的特性和功能。

  • CUDA Core：CUDA Core 是用于通用并行计算任务的计算核心，可以执行单精度和双精度浮点运算，以及整数运算。它在处理广泛的并行计算任务方面非常高效。
  • Tensor Core：Tensor Core 是针对深度学习和 AI 工作负载而设计的专用核心，可以实现混合精度计算并加速矩阵运算，尤其擅长处理半精度（FP16）和全精度（FP32）的矩阵乘法和累加操作。Tensor Core 在加速深度学习训练和推理中发挥着重要作用。
  • RT Core：RT Core 是专门用于光线追踪处理的核心，能够高速进行光线和声音的渲染，对于图形渲染和光线追踪等任务具有重要意义。

其它(TODO)

少数公司从英伟达那里获得了2万多颗A100或H100 GPU。H100是英伟达最新旗舰AI芯片，价值4万美元。它的前一代是A100芯片，价值1万美元。

  • RTX 3080
  • RTX 2080Ti
    RTX 3080，两倍于RTX 2080Ti

搭建深度学习

硬件：Intel Core i9-12900KF + 64GB + 512GB NvME + Nvidia 3080Ti显卡
操作系统：Microsoft Windows 11 Pro X64 简体中文版
针对Nvidia 3080Ti，需要安装配置 Nvidia 的机器学习环境：显卡驱动 + CUDA +cuDNN。具体

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.9

PyTorch 2.9

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择，含架构技术和性能对比带你解决疑惑
丨汀、的博客
01-29 4万+
英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择，含架构技术和性能对比带你解决疑惑
2024年最新：一文看懂英伟达显卡B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择，附架构技术和性能对比
m0_71832273的博客
04-04 1万+
Ampere 架构的 GPU 采用了多个[流多处理器]（SM）和更大的总线宽度，提供了更多的 CUDA Core 和更高的频率。而受到影响较大的还是 NVlink 上的削减，但是因为架构上的升级，虽然比不上同为 Hopper 架构的 H100，但是比 ampere 架构的 A800 还是要强上不少的。NVIDIA 通常用最小的运算单元表示自己的运算能力，CUDA Core 指的是一个执行基础运算的处理元件，我们所说的 CUDA Core 数量，通常对应的是 FP32 计算单元的数量。
深度解析：NVIDIA GPU全系对比，从消费级到数据中心级的性能大比拼
数据中心全生命周期价值管理
03-14 9016
本文将对H20、H100、H200、H800、A100、A800、L20、L40、RTX 3090、RTX 4090等热门型号进行全面对比分析
智辨性能，在线GPU对比网站——精准导航，解锁图形处理新境界
最新发布
2201_75420330的博客
11-09 380
通过可视化图表与详细数据列表，用户可直观对比不同GPU在算力、带宽、能效等方面的差异，无论是追求极致游戏体验的玩家，还是需要高精度渲染的设计师，都能找到性能与预算的最佳平衡点。无论是游戏玩家关注的“4K分辨率性能”“光追效果支持”，还是开发者需要的“Tensor Core算力”“FP16/FP32精度支持”，亦或是数据中心管理员在意的“多卡并行效率”“功耗控制”，都能通过标签筛选快速定位符合需求的GPU型号，大幅提升决策效率。以其全面性、专业性、实时性与互动性，成为了GPU选购与技术升级的必备工具。
最全面NVIDIA 全系GPU规格及特性对比（含应用场景）
qq_27815483的博客
07-10 6312
本文主要整理了NVIDIA全系GPU&显卡规格参数及特性对比，应用场景等
人工智能入门学习笔记4：英伟达 V100、A100/800、H100/800 GPU 对比
鹿鸣天涯
03-19 3990
近期，不论是国外的 ChatGPT，还是国内诸多的大模型，让 AIGC 的市场一片爆火。与 A100 相比，H100 中新的第四代 Tensor Core 架构可使每时钟每个 SM 的原始密集计算和稀疏矩阵运算吞吐量提升一倍，考虑到 H100 比 A100 拥有更高的 GPU 加速频率，其甚至会达到更高的吞吐量。NVIDIA 通常用最小的运算单元表示自己的运算能力，CUDA Core 指的是一个执行基础运算的处理元件，我们所说的 CUDA Core 数量，通常对应的是 FP32 计算单元的数量。
常见的GPU性能对比
姚光超的专栏
08-14 1万+
写这篇博客的目的就是想搞清楚英伟达不同显卡之间的性能差异以及移动端GPU的性能达到了英伟达显卡的哪一代，让自己也让大家明白不同显卡的算力差异。所有的数据均从网络搜索，有不正确的地方欢迎批评指正。同一显卡会有一个首次发布，此外还有一系列的迭代升级版本，我们只考虑首次发布版本的性能。鉴于现在的模型推理大多使用int8来进行推理，所以大家可以着重看一下int8算力那一列。
巅峰对决：英伟达 V100、A100/800、H100/800 GPU 对比
github_36774378的博客
11-08 1万+
近期，不论是国外的 ChatGPT，还是国内诸多的大模型，让 AIGC 的市场一片爆火。而在 AIGC 的种种智能表现背后，均来自于堪称天文数字的算力支持。以 ChatGPT 为例，据微软高管透露，为 ChatGPT 提供算力支持的 AI 超级计算机，是微软在 2019 年投资 10 亿美元建造一台大型顶尖超级计算机，配备了数万个 NVIDIA A100 GPU，还配备了 60 多个数据中心总共部署了几十万个 NVIDIA GPU 辅助。
GPU 英伟达GPU架构回顾
生活需要深度
10-01 1万+
1999 年，英伟达发明了 GPU（graphics processing unit），本节将介绍英伟达 GPU 从 Fermi 到 Blackwell 共 9 代架构，时间跨度从 2010 年至 2024 年，具体包括费米（Feimi）、开普勒（Kepler）、麦克斯韦（Maxwell）、帕斯卡（Pashcal）、伏特（Volt）、图灵（Turing）、安培（Ampere）和赫柏（Hopper）和布莱克韦尔（Blackwell）架构。
英伟达 GPU 架构：演进与模型推理速度的深度关联
2401_82452722的博客
11-01 2573
H200 的显存从 H100 的 80GB 提升到了 141GB，更大的显存容量可以容纳更大规模的模型和数据，减少数据在内存和硬盘之间的交换次数，从而提高推理速度。当然也并不是所有的场景都适合NVLink的，PCIe的GPU的优势主要体现在其出色的灵活性和实用性，对于工作负载小、追求GPU数量平活配置的场景，PCIe版的GPU无疑是个更好的选择，而对于GPU间互联带宽有着极高需求的大规模AI模型的训练任务，SXM版的GPU凭借其无可匹敌的NVLink宽带和极致的性能则成为首要选择。然而，竞争也将促进合作。
英伟达显卡性能对比 英伟达显卡天梯图2024
m0_50307601的博客
08-13 3444
RTX 3090与3090 Ti作为RTX 30系列的旗舰产品，3090Ti拥有10752流处理，3090拥有10496个流处理，它们以极致的性能和巨大的显存容量（通常为24GB GDDR6X）成为了追求极致图形处理能力的用户的首选。RTX 3060 Ti和RTX 3060是RTX 30系列中的入门级产品，它们以适中的价格和良好的性能赢得了市场的广泛认可。RTX显卡通常配备了高速、大容量的GDDR6或更高版本的显存，这些显存能够提供更高的带宽和更低的延迟，从而支持更高分辨率和更高帧率的游戏画面。
英伟达GPU各型号对比
coreshub的博客
09-05 1万+
NVIDIA 作为全球领先的 GPU 生产商，其显卡被广泛应用于游戏、深度学习、科学计算和图形处理等领域。随着 GPU 技术的不断升级，NVIDIA 推出了多个系列的显卡，涵盖了消费级、专业级和企业级市场。本文将对当前市面上流行的 NVIDIA GPU 型号进行排名，并探讨它们在不同应用场景中的表现。
一文汇总对比英伟达、AMD、英特尔显卡GPU
virobotics的博客
05-13 1万+
在2024年，英伟达、AMD和英特尔的GPU技术和产品都有了新的进展。本文将对这三家公司最新的GPU产品进行比较，帮助大家了解它们的优势和适用领域。
英伟达（NVIDIA）系列显卡（GPU）技术指标对比排行
looknm的专栏
03-26 1万+
性能概览 Pascal（帕斯卡）架构 Maxwell（麦克斯韦）架构 原文：https://blog.csdn.net/shenshen211/article/details/53350015
2024英伟达Nvidia 各系列显卡性能比对
06-05 4058
如何选择GPU显卡，带你对比A100/H100/4090性价比、训练/推理该使用谁？
热门推荐
丨汀、的博客
03-21 5万+
如何选择GPU显卡，带你对比A100/H100/4090性价比、训练/推理该使用谁？
NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？
了解关于云主机、GPU、AI、数据库托管、Kubernetes等相关技术知识，以及DigitalOcean云平台使用教程
09-06 3万+
如何为AI 推理任务选择 GPU？
英伟达显卡性能对比
顺其自然~专栏
09-13 1万+
Quadro类型：Quadro系列显卡一般用于特定行业，比如设计、建筑等，图像处理专业显卡，比如CAD、Maya等软件。GeForce类型：这个系列显卡官方定位是消费级，常用来打游戏。但是它在深度学习上的表现也非常不错，很多人用来做推理、训练，单张卡的性能跟深度学习专业卡Tesla系列比起来其实差不太多，但是性价比却高很多。Tesla类型：Tesla系列显卡定位并行计算，一般用于数据中心，具体点，比如用于深度学习，做训练、推理等。
英伟达H20与L20两款GPU的核心性能对比
技术引领业务创新
07-10 1万+
英伟达H20与L20 GPU深度对比分析（2025版） H20采用Hopper架构，配备96GB HBM3显存和4TB/s带宽，支持NVLink多卡互联，适合千亿级大模型训练与高并发推理，但成本较高（八卡月租约120万元）。L20基于Ada Lovelace架构，提供更高FP32算力（59.8 TFLOPS）和更低功耗（275W），年租成本仅H20的1/35，是中小规模模型与边缘部署的经济选择。实测显示，H20在长文本生成吞吐量上领先63%，但L20首Token延迟更低。选型需权衡性能需求与预算：企业级超算
国产显卡与英伟达显卡性能比较表
08-27
### 性能对比分析：国产显卡 vs NVIDIA 显卡 国产显卡近年来在多个领域取得了显著进展，尤其在人工智能、高性能计算和数据中心等场景中逐渐崭露头角。然而，与NVIDIA的主流显卡相比，国产显卡在性能、生态系统和市场占有率方面仍存在一定差距。 #### 推理性能对比 在推理任务中，国产显卡如摩尔线程的自研全功能GPU表现出令人瞩目的性能。2024年5月与智谱AI的测试结果显示，其GPU在全部测试用例中优于NVIDIA RTX 3090，并在多batch场景下超越了RTX 4090[^3]。这表明国产显卡在某些特定场景下的推理性能已经接近甚至超过NVIDIA的高端消费级产品。 #### 训练性能对比 在训练任务中，国产显卡的性能也在逐步追赶。摩尔线程的夸娥千卡智算集群在训练精度上与NVIDIA A100集群的误差控制在1%以内，集群性能扩展系数超过90%，模型算力利用率（MFU）与A100集群相当[^3]。这说明国产显卡在大规模并行计算和集群部署方面已经具备一定的竞争力。 #### 游戏与图形渲染性能对比 在游戏和图形渲染领域，国产显卡的整体表现仍与NVIDIA存在明显差距。以龙芯的9A1000为例，其性能对标AMD RX 550，定位为入门级显卡。而9A2000的性能预计是9A1000的8-10倍，对标NVIDIA RTX 2080，但仍需进一步验证其在实际应用中的表现[^2]。相比之下，NVIDIA的RTX 30系列和RTX 40系列显卡在光线追踪、DLSS等技术的支持下，提供了更流畅的游戏体验和更高质量的图形渲染能力。 #### 能效与生态支持对比 NVIDIA在能效比和生态系统支持方面具有显著优势。其CUDA平台已成为深度学习和高性能计算的标准工具链，拥有庞大的开发者社区和丰富的软件资源。国产显卡虽然在硬件性能上有所突破，但在软件生态、兼容性和开发者支持方面仍处于追赶阶段。例如，天数智芯的“智铠”系列芯片虽然可兼容CUDA生态，平均迁移时间相较市场主流产品下降50%以上，但整体生态的成熟度仍有待提升[^3]。 #### 代码示例：在国产显卡上运行Stable Diffusion 以下是一个简单的Stable Diffusion代码示例，展示了如何在天数智芯的BI-V100 GPU上运行： ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch # 加载预训练模型 pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16) pipe = pipe.to("cuda") # 生成图像 prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on Mars" image = pipe(prompt).images[0] # 保存图像 image.save("astronaut_rides_horse.png") ``` 这段代码展示了如何利用国产显卡进行AI绘画任务，尽管性能可能不如NVIDIA的高端显卡，但在某些轻量级或中等复杂度的任务中已经能够胜任。 ###
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

北极象

如果觉得对您有帮助，鼓励一下

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值