圖形處理單元（GPU）的計算能力對于現(xiàn)代人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)和復(fù)雜仿真至關(guān)重要。組織現(xiàn)在無需大量投資實體硬件，而是可以通過云GPU實例——配備高性能GPU的遠程服務(wù)器租賃——來訪問這些能力。

這種模式消除了維護本地設(shè)備的成本和復(fù)雜性，使企業(yè)能夠利用強大的虛擬GPU服務(wù)器應(yīng)對各種應(yīng)用。企業(yè)可以通過供應(yīng)商即時部署計算資源，只需為所使用的部分付費。然而，這種靈活性也帶來了新的挑戰(zhàn)：隨著供應(yīng)商和實例類型的不斷增長，選擇合適的實例已成為一個重大難題。

步驟1：將顯卡與你的任務(wù)匹配

首先，要將GPU架構(gòu)與你的具體工作負(fù)載對齊。并非所有處理器都相同;使用錯誤的處理器效率低如建筑工程中使用跑車——這種不匹配既浪費電力又浪費資金。在為AI工作負(fù)載選擇GPU時，了解GPU在機器學(xué)習(xí)中的具體優(yōu)勢對于做出明智決策非常重要。

為了做出正確的選擇，請參考這份常見任務(wù)及其表現(xiàn)優(yōu)異的GPU分解：

大規(guī)模人工智能模型訓(xùn)練

NVIDIA H100：憑借其專業(yè)化的變換器引擎，是訓(xùn)練大型語言模型（LLM）的首選。

NVIDIA A100：一款強大且多功能的通用深度學(xué)習(xí)選項，提供卓越的性能和可擴展性。

人工智能推理與服務(wù)

NVIDIA L40：優(yōu)化用于從部署的AI模型中提供快速高效的響應(yīng)。

NVIDIA A100 40GB：處理需要運行多個模型或處理大量數(shù)據(jù)批次的大規(guī)模推理。

專業(yè)可視化與渲染

NVIDIA RTX A6000：配備48GB內(nèi)存，專為復(fù)雜膠片級渲染和高分辨率紋理打造。

NVIDIA L40：為實時光線追蹤和虛擬工作站提供強勁的性能。

科學(xué)計算與金融建模

NVIDIA H100 和 A100：由于其高計算吞吐量，非常適合模擬（如分子動力學(xué)）和數(shù)千種金融場景。

評估時，重點關(guān)注關(guān)鍵規(guī)格：視頻內(nèi)存（VRAM）、核心數(shù)量和類型（CUDA、張量）、以及內(nèi)存帶寬。

第二步：了解GPU云定價模型

接下來，在價格結(jié)構(gòu)中權(quán)衡成本與靈活性之間的權(quán)衡。

按需付費

提供最大靈活性，用于測試、原型制作或不可預(yù)測的峰值。此服務(wù)為最高時薪。

現(xiàn)狀實例

以高達90%的折扣訪問未使用的云資源。權(quán)衡是這些資源可以幾乎沒有預(yù)警地回收，非常適合容錯批處理。

保留實例

承諾為期一或三年，以獲得顯著較低的費率和保證容量。這是穩(wěn)定生產(chǎn)級應(yīng)用的最佳模型。

節(jié)約成本策略

為了兩全其美，采用混合教學(xué)方法。用預(yù)留實例來處理核心穩(wěn)定的工作量，并用點實例來應(yīng)對流量激增。

第三步：評估運營要素

最后，超越規(guī)格和價格，關(guān)注決定日常效率的運營因素。

數(shù)據(jù)中心位置

延遲由物理距離決定。對于實時應(yīng)用，選擇地理位置較近的數(shù)據(jù)中心至關(guān)重要。

可擴展性與集成

尋找提供自動擴展功能和與你已有工具無縫集成的供應(yīng)商，以簡化管理流程。

客戶支持

可靠且易于獲取的技術(shù)支持是必需品，而非奢侈品。它能最大限度地減少停機時間，保護你的投資。

結(jié)論：做出正確的選擇

沒有單一的“最佳”供應(yīng)商。最佳選擇應(yīng)符合您項目的獨特需求、預(yù)算和運營需求。評估中一個實際的第一步是利用按需服務(wù);對于需要立即部署且沒有長期承諾的團隊來說，探索供應(yīng)商的按需GPU服務(wù)器選項是測試真實環(huán)境中性能的絕佳方式。