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如何为您的AI工作负载选择最佳GPU
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原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。
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内容提要
选择适合AI工作负载的GPU并不复杂，但需与具体需求匹配。训练模型需强大内存和带宽，而推理则侧重效率。合理选择和租用GPU，以避免不必要的开支。
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关键要点
- 选择适合AI工作负载的GPU并不复杂，但需与具体需求匹配。
- 训练模型需要强大内存和带宽，而推理则侧重效率。
- 合理选择和租用GPU，以避免不必要的开支。
- GPU选择直接影响工作速度，错误的选择可能导致训练时间延长。
- 内存限制会导致代码崩溃，影响模型质量。
- 在比较规格之前，明确你的工作负载需求。
- 训练工作负载需要大量计算能力和内存。
- 推理工作负载关注请求速率和延迟，内存需求较低。
- 研究和实验需要灵活的硬件配置。
- VRAM容量、计算性能和内存带宽是选择GPU时的重要指标。
- 根据工作负载类型选择合适的GPU，确保满足内存需求。
- 根据使用情况决定是租用还是购买GPU。
- 对于间歇性工作负载，租用GPU更为合适。
- 对于持续运行的工作负载，购买GPU更具成本效益。
- 避免根据游戏基准测试购买GPU，选择适合AI工作的基准。
- 确保电源和散热系统能够支持高端GPU的需求。
- 不必追求最新硬件，上一代GPU通常性价比更高。
- 在购买前先在云端测试不同GPU，以了解工作负载的瓶颈。
- 选择合适的GPU可以加快工作进程，提升效率。
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