Топ 10 лучших видеокарт для инференса и обучения LLM
Введение
Видеокарты — это компонент, который играет важнейшую роль в локальном развертывании ИИ, поскольку для инференса и обучения языковых моделей необходимо большое количество видеопамяти (VRAM). От выбора видеокарты будет зависеть 90% вашего успеха при развертывании LLM, поэтому к выбору GPU нужно подойти максимально ответственно и подобрать наилучший вариант, который будет соответствовать всем вашим требованиям. В этой статье мы расскажем, что важно учитывать при выборе видеокарты для локальной установки LLM, а также поделимся топом из 10 графических ускорителей для этой задачи.
На что опираться при выборе видеокарты?
Крайне важно подобрать подходящую видеокарту для развертывания ИИ, так как от нее будет зависеть выбор языковой модели и возможности работы с ней.
Для локального развертывания больших языковых моделей важны лишь 3 характеристики — объем видеопамяти, производительность и скорость памяти. Расскажем об этих параметрах более подробно:
Объем видеопамяти
В первую очередь мы рассмотрим объем видеопамяти, поскольку от этого параметра зависит выбор модели искусственного интеллекта. Большие языковые модели при развертывании потребляют определенное количество видеопамяти. Чем больше параметров имеет языковая модель, тем большее количество VRAM она будет потреблять при обучении и инференсе. Причем, для обучения языковой модели требуется в разы больше видеопамяти, чем для ее инференса. Учитывайте эти факторы при подборе подходящей видеокарты, чтобы объема VRAM было достаточно для локального развертывания искусственного интеллекта.
Производительность
Видеокарты имеют разную производительность в зависимости от выбранного режима точности вычислений, в частности, FP16 (половинная точность), FP8 (низкая точность) или INT8 (целочисленная точность). Чем выше производительность вашей видеокарты в выбранном режиме, тем быстрее будет проходить инференс и обучение LLM. Также на производительность модели влияет квантизация, а как именно — объясняем ниже:
Квантизация снижает зависимость модели от количества TFLOPS — производительность видеокарты в разных режимах вычислений. В зависимости от того, насколько сильно квантизирована ваша LLM, будет меняться режим вычислений, в котором ее можно обучать и развертывать. Для большинства потребителей лучше всего выбирать режимы вычислений FP8 и FP16, так как именно они позволяют уменьшить потребление VRAM, при этом минимально снижают точность ответов ИИ.
Как работает квантизация искусственного интеллекта с преобразованием точных чисел в менее точные на примере перехода из FP32 в INT8. Источник: .
Скорость памяти
Эффективная скорость памяти — еще один немаловажный фактор, который необходимо учитывать при выборе видеокарты для развертывания LLM, поскольку она напрямую влияет на скорость генерации ответов. Кроме того, от скорости памяти также зависит то, как быстро будет обучаться языковая модель, так как низкие задержки VRAM увеличат эффективность работы с весами активаций. Дело в том, что при обучении модель активно перезаписывает и обрабатывает большие объемы данных, поэтому для ускорения этого процесса лучше всего подойдет сверхбыстрый формат памяти HBM. В то же время, в процессе инференса модель только считывает веса и этот процесс не требует столь высокой скорости памяти, ввиду чего будет достаточно стандартного формата GDDR.
Чип видеопамяти формата HBM2.
Топ лучших видеокарт для обучения и инференса ИИ
Теперь, когда мы объяснили основные характеристики, на которые стоит обратить внимание при выборе видеокарт для ИИ, предлагаем вам ознакомиться со списком лучших GPU для обучения и инференса LLM, который мы составили, основываясь на наших экспертных знаниях в этой области.
Nvidia Tesla P100
ИИ-ускоритель Nvidia Tesla P100.
Графический ускоритель для работы с искусственным интеллектом, выпущенный компанией Nvidia в 2016 году. Эта видеокарта имеет 16 ГБ VRAM формата HBM, благодаря чему ее можно эффективно использовать для инференса и дообучения небольших языковых моделей, но компания Nvidia позиционировала эту видеокарту именно для обучения ИИ. Также Tesla P100 поддерживает базовые режимы точности вычислений, вроде FP32 и FP16. Помимо этого, Tesla P100 имеет корпус с оптимизацией для установки в сервера, который отличается компактным дизайном, поскольку занимает только 2 слота, благодаря чему системы с такими видеокартами удобно масштабируются. Подробные характеристики графического ускорителя Tesla P100 выглядят так:
|
Характеристика |
Tesla P100 |
|
Объем VRAM |
16 ГБ HBM2 |
|
Пропускная способность памяти |
732,2 ГБ/с |
|
TDP |
200 Вт |
|
FP32 |
9,5 TFLOPS |
|
FP16 |
19 TFLOPS |
Nvidia Tesla P40
ИИ-ускоритель Nvidia Tesla P40.
Tesla P40 — это еще одна видеокарта от Nvidia линейки Tesla 2016 года выпуска, которая имеет до 24 ГБ видеопамяти и не поддерживает сверхбыстрый формат HBM. В отличие от своего предшественника в лице Tesla P100, компания Nvidia позиционировала видеокарту Tesla P40 как “ускоритель инференса”, что подтверждается наличием увеличенного объема памяти формата GDDR. Лучше всего использовать данную видеокарту для инференса моделей в целочисленном режиме (FP32) и 8-разрядных целых числах (INT8). Но главное преимущество этого GPU — лучшее соотношение цены к объему VRAM. Ниже приведены подробные характеристики Tesla P40:
|
Характеристика |
Tesla P40 |
|
Объем VRAM |
24 ГБ GDDR5 |
|
Пропускная способность памяти |
347,1 ГБ/с |
|
TDP |
250 Вт |
|
FP32 |
11,7 TFLOPS |
|
FP16 |
0,2 TFLOPS |
|
INT8 |
47 TOPS |
Instinct MI50
ИИ-ускоритель AMD Instinct MI50.
Instinct MI50 — графический ускоритель от компании AMD 2018 года выпуска, имеющий 16 ГБ VRAM высокоскоростной памяти HBM. По сути, это решение является аналогом видеокарт Nvidia Tesla поколения Volta, предлагающее тот же уровень производительности, но за более низкий прайс. Формат памяти HBM открывает возможности для дообучения искусственного интеллекта, однако, объем памяти в 16 ГБ, ограничивает выбор LLM до версий с небольшим числом параметров. Также важно учитывать, что для ее использования необходимо уметь пользоваться программным стеком ROCm для компиляции кода моделей ИИ, поскольку далеко не все модели ИИ поддерживают работу с видеокартами AMD. Характеристики Instinct MI50 выглядят так:
|
Характеристика |
Instinct MI50 |
|
Объем VRAM |
16 ГБ HBM2 |
|
Пропускная способность памяти |
1 ТБ/с |
|
TDP |
300 Вт |
|
FP32 |
13,4 TFLOPS |
|
FP16 |
26,8 TFLOPS |
|
INT8 |
53,6 TOPS |
RTX 4090
Видеокарта Nvidia RTX 4090. Источник: .
RTX 4090 — десктопная видеокарта от Nvidia 2022 года выпуска с видеопамятью GDDR, объем которой достигет 24 ГБ. Несмотря на то, что данный графический ускоритель предназначен скорее для гейминга, нежели развертывания LLM, она отлично подходит для инференса различных языковых моделей со средним количеством параметров благодаря увеличенному объему VRAM. Кроме того, в RTX 4090 впервые появился режим вычислений FP8, причем, производительность в этом режиме достигает внушительных 660 TFLOPS. У Nvidia RTX 4090 есть существенный минус — ее форм-фактор весьма громоздкий и нередко занимает от 3 слотов PCIe и более, поскольку карта ориентирована для интеграции в корпус ПК. Главная проблема RTX 4090 — внушительные габариты, которые занимают более 2 слотов. Можно было бы установить RTX 4090 с водяным охлаждением, но такие видеокарты не устанавливаются в серверные системы из-за необходимости установки водоблока, для которого обычно нет места в корпусе. Единственный выход — использовать модификации RTX 4090 с турбинным охлаждением, которые занимают ровно 2 слота в корпусе, но стоят дороже стандартных версий. Однако, эта модификация RTX 4090 официально запрещена компанией Nvidia и их выпускает лишь несколько китайских компаний. Приводим подробные характеристики RTX 4090:
|
Характеристика |
RTX 4090 |
|
Объем VRAM |
24 ГБ GDDR6X |
|
Кол-во тензорных ядер |
512 |
|
Пропускная способность памяти |
1 ТБ/с |
|
TDP |
450 Вт |
|
FP32 |
82,58 TFLOPS |
|
FP16 |
82,58 TFLOPS |
|
FP8 Tensor |
660 TFLOPS |
RTX 5090
Видеокарта Nvidia RTX 5090.
RTX 5090 — десктопная видеокарта Nvidia последнего поколения, вышедшая 2025 году и предлагающая 32 ГБ VRAM формата GDDR. Увеличенный объем видеопамяти позволяет развертывать еще большие модели ИИ, но отсутствие высокоскоростного формата памяти ограничивает возможности обучения LLM. RTX 5090 отлично подойдет для инференса больших языковых моделей, но как и у RTX 4090, масштабируемость этого решения также страдает из-за отсутствия стандартизации габаритов. RTX 5090 продолжает следовать тенденциям развития сферы ИИ и предлагает поддержку компромиссного режима вычислений FP4, который значительно снижает потребление VRAM и нагрузку на видеокарту при удовлетворительной точности ответов. Предоставляем характеристики RTX 5090:
|
Характеристика |
RTX 5090 |
|
Объем VRAM |
32 ГБ GDDR7 |
|
Пропускная способность памяти |
1,79 ТБ/с |
|
Кол-во тензорных ядер |
680 |
|
TDP |
575 Вт |
|
FP32 |
104,8 TFLOPS |
|
FP16 |
104,8 TFLOPS |
|
FP8 |
1676 TFLOPS |
Tesla V100
ИИ-ускоритель Nvidia Tesla V100.
Tesla V100 — это одна из лучших видеокарт от Nvidia, вышедшая в 2017 году и предназначенная для инференса и обучения больших языковых моделей, поскольку она не только имеет весьма большой объем VRAM, достигающий 32 ГБ, но и поддерживает сверхбыструю память формата HBM. Примечательно, что архитектура видеокарт Volta изначально разработана исключительно для использования в секторе искусственного интеллекта, вследствие чего Tesla V100 получила рекордное для своего времени количество тензорных ядер. Ввиду большого количества тензорных ядер, системы на базе Tesla V100 идеально подойдут для выполнения задач, связанных с обучением больших языковых моделей. Предоставляем характеристики видеокарты Tesla V100:
|
Характеристика |
Tesla V100 |
|
Объем VRAM |
32 ГБ HBM2 |
|
Пропускная способность памяти |
900 ГБ/с |
|
Кол-во тензорных ядер |
640 |
|
TDP |
250 Вт |
|
FP32 |
14,1 TFLOPS |
|
FP16 |
28,2 TFLOPS |
Nvidia A100
ИИ-ускоритель Nvidia A100.
Nvidia A100 — это идейное продолжение видеокарты Tesla V100, которая сочетает в себе все преимущества своего предшественника, при этом привносит ряд полезных нововведений. Nvidia A100, вышедшая в 2020 году, оснащена 40 ГБ VRAM в формате HBM и поддерживает новые форматы вычислений, такие как INT4, TF32 и BF16. Высокая производительность обеспечивается не только новым поколением тензорных ядер, но и технологией “Structural sparsity”, которая оптимизирует вычисления за счёт эффективного управления разреженными данными в нейронных сетях. Именно с этого поколения видеокарт впервые появилась поддержка NVLink, позволяющая создавать высокопроизводительные серверные кластеры. Благодаря отлично сбалансированному соотношению цены и качества, Nvidia A100 в кратчайшие сроки завоевала популярность на рынке искусственного интеллекта. Ниже приведены подробные характеристики видеокарты Nvidia A100:
|
Характеристика |
Nvidia A100 |
|
Объем VRAM |
40 ГБ HBM2e |
|
Пропускная способность памяти |
1,56 ТБ/с |
|
Кол-во тензорных ядер |
432 |
|
TDP |
300 Вт |
|
TF32 |
155.9 TFLOPS |
|
FP32 |
19.4 TOPS |
|
BF16 |
311.8 TFLOPS |
|
FP16 |
77.9 TFLOPS |
Nvidia L40
ИИ-ускоритель Nvidia L40. Источник: .
Nvidia L40 — это одно из самых лучших решений из всего ассортимента ИИ-ускорителей от Nvidia. L40 построена на базе архитектуры Ada, оптимизированной для инференса, что обуславливается поддержкой памяти GDDR и объемом VRAM 48 ГБ. Причем, все эти преимущества пользователи могут получить по весьма приятному ценнику. Помимо этого, ускоритель поддерживает дополнительные режимы вычислений INT4, TF32 и BF16, обеспечивая для каждого режима внушительное количество TFLOPS. Вдобавок предыдущих режимов вычислений, видеокарта Nvidia L40 поддерживает формат вычислений FP8 и может выполнять его с помощью тензорных ядер. Для оптимизации производительности искусственного интеллекта и ускорения обработки данных, в этих видеокартах компания Nvidia впервые добавила свою новую технологию — первое поколение движков-трансформеров. Делимся подробными характеристиками Nvidia L40 в этой таблице:
|
Характеристика |
Nvidia L40 |
|
Объем VRAM |
48 ГБ GDDR6 |
|
Пропускная способность памяти |
864 ГБ/с |
|
Кол-во тензорных ядер |
568 |
|
TDP |
300 Вт |
|
TF32 |
181 TFLOPS |
|
FP32 |
90.5 TFLOPS |
|
BF16 |
362 TFLOPS |
|
FP16 |
362 TFLOPS |
|
FP8 |
724 TFLOPS |
Nvidia H100
ИИ-ускоритель Nvidia H100. Источник: .
Nvidia H100 — это одна из лучших видеокарт для обучения и инференса искусственного интеллекта, которая вышла на рынок в 2023 году. Передовой графический ускоритель Nvidia H100 имеет 80 ГБ формата HBM, поддерживает как стандартные, так и улучшенные форматы вычислений за счет перехода на новую архитектуру Hooper, которая также специализируется исключительно на работе с ИИ. Nvidia провела огромную работу над новой архитектурой, поэтому во всех режимах вычислений производительность TFLOPS была кратно увеличена в сравнении с предыдущими поколениями ускорителей Ampere и Ada. Ниже приведены характеристики PCIe-версии видеокарты Nvidia H100:
|
Характеристика |
Nvidia H100 |
|
Объем VRAM |
80 ГБ HBM2e |
|
Пропускная способность памяти |
2 ТБ/с |
|
Кол-во тензорных ядер |
456 |
|
TDP |
350 Вт |
|
TF32 |
835 TFLOPS |
|
FP32 |
60 TFLOPS |
|
BF16 |
1671 TFLOPS |
|
FP16 |
1671 TFLOPS |
|
FP8 |
3341 TFLOPS |
Nvidia H200 NVL
ИИ-ускоритель Nvidia H200 NVL. Источник: .
Nvidia H200 NVL — это передовой графический ускоритель, которые вышел в 2024 году и практически сразу стал самым топовым решением для инференса и обучения ИИ на рынке. Эта видеокарта имеет колоссальное количество видеопамяти — 141 ГБ с поддержкой формата HBM. Этот GPU был представлен в качестве ответа Nvidia на очень бурное развитие рынка искусственного интеллекта и растущих требований для обучения моделей, в результате чего такие ИИ-гиганты, как OpenAI, Google и Microsoft начали интегрировать Nvidia H200 NVL в системы для обучения новых версий своих нейросетей. Основное преимущество Nvidia H200 NVL — увеличение объема VRAM и кратно увеличенная производительность режимов вычислений, но в остальном никаких отличий между решением Nvidia H100 не было добавлено. Приводим таблицу с характеристиками топовой ИИ-видеокарты Nvidia H200 NVL:
|
Характеристика |
Nvidia H200 NVL |
|
Объем VRAM |
141 ГБ HBM3e |
|
Пропускная способность памяти |
4,8 ТБ/с |
|
Кол-во тензорных ядер |
456 |
|
TDP |
600 Вт |
|
TF32 |
835 TFLOPS |
|
FP32 |
60 TFLOPS |
|
BF16 |
1671 TFLOPS |
|
FP16 |
1671 TFLOPS |
|
FP8 |
3341 TFLOPS |
Заключение
Четыре топовые видеокарты Nvidia A100, которые установлены в материнскую плату.
Подобрать видеокарту для обучения и инференса — это очень ответственный выбор, поэтому перед ним необходимо четко определить, какую модель вы собираетесь развертывать и какие операции вы собираетесь с ней выполнять. Также обязательно определитесь, хотите ли вы проводить обучение своей LLM, и если это так, будьте готовы переплатить за графический ускоритель с памятью формата HBM. Если вы затрудняетесь в выборе видеокарты для инференса и обучения ИИ, то обратитесь в онлайн-чат поддержки компании ServerFlow. Наши специалисты быстро проконсультируют вас и предложат варианты GPU из нашего ассортимента, которые идеально подойдут под ваши потребности и бюджет.
