私有化AI部署秘诀：如何挑选适合的大模型GPU

一、GPU和CPU：核心组件的区别

CPU：中央处理单元

• 执行操作系统和应用程序的指令：比如，主厨决定菜单并指导厨房员工准备每道菜。
• 处理计算和数据操作：如主厨计算需要多少食材，并确定每道菜的制作步骤。
• 管理和协调计算机各个硬件组件的工作：主厨协调厨房各个区域的工作，例如烹饪区、清洁区和储藏区。
  
  

GPU：图形处理单元

• 图形渲染：如在玩游戏时，GPU负责将游戏中的每一帧图像渲染到屏幕上，就像厨师们同时准备各道菜品。
• 加速通用计算：在深度学习和科学计算中，GPU可以加速复杂的计算过程，比如训练一个AI模型，就像厨师们同时快速准备多道复杂菜品。
• 处理大规模数据并行任务：例如，处理海量的图像数据或视频流，就像一群厨师同时处理一大批订单。

二、GPU与显卡的关系

GPU：图形处理单元

显卡：集成GPU的硬件设备

• 提供图形输出接口：如HDMI和DisplayPort，连接显示器以显示图像，就像厨房里有窗口可以将做好的菜品传递给餐厅服务员。
• 集成必要的电源管理和散热系统：确保GPU在高负载下稳定运行，就像厨房有通风系统和冰箱来保持食材的新鲜和设备的正常运转。

三、GPU Core vs AMD CU

GPU Core：小而多的核心

AMD CU：计算单元集群

四、CUDA Core vs Tensor Core

CUDA Core：Nvidia的基础运算单元

Tensor Core：专为矩阵运算设计

五、N卡的架构变迁

举例说明：

• Fermi架构：发布于2010年，首次引入了并行计算的概念，大幅提升了GPU在科学计算中的应用。就像餐厅第一次引入了流水线操作，使得烹饪效率大大提高。
• Pascal架构：发布于2016年，引入了半精度浮点运算，大幅提升了深度学习的计算效率。就像餐厅引入了半自动化设备，提升了制作精度和效率。
• Ampere架构：发布于2020年，进一步优化了CUDA Core和Tensor Core的设计，使得AI计算和图形渲染的性能都达到了新的高度。就像餐厅全面升级了设备和厨师团队，使得每道菜品的制作速度和质量都得到了显著提升。

六、显卡性能天梯榜

• 高端显卡：如Nvidia GeForce RTX 3090和AMD Radeon RX 6900 XT，适合需要极致性能的用户，如高端游戏玩家和专业图形设计师。就像五星级餐厅的顶级厨师和设备，能够制作出最精致的菜品。
• 中端显卡：如Nvidia GeForce RTX 3060和AMD Radeon RX 6700 XT，适合大多数普通用户，能够流畅运行大多数游戏和应用。就像大众化餐厅的厨师和设备，能够满足大多数顾客的需求。
• 入门级显卡：如Nvidia GeForce GTX 1650和AMD Radeon RX 550，适合预算有限的用户，满足基本的图形需求。就像快餐店的基础厨师和设备，能够快速制作简单的菜品。