明明可以用4090,你却非要用H100,4090算力租赁价格多少?

发布时间:2024年01月18日

在深度学习和人工智能应用中,选择最适合的硬件设备对于却模型训练和推理任务至关重要。

特别是在大型模型训练方面,英伟达4090可能并不是最佳的选择。训练任务通常需要更大的显存容量、更高的内存带宽和强大的计算能力。对于这些要求,英伟达的高性能显卡系列,比如A100和H100,往往更适合处理大规模数据集和复杂模型。

然而,在推理任务中,英伟达4090可能会比H100系列处理器在性价比上更具优势。推理阶段的显存和带宽要求相对较低,而4090的计算能力可能会提供更高的性能和效率。这意味着在推理任务中,4090显卡可能能够处理更复杂的模型,同时在性价比方面表现更为出色。所以,如果是纯粹的推理任务,4090就够了,没必要追求卓越性能用H100?

甚至,如果将英伟达4090进行极致优化,其性价比有可能达到H100的两倍。这意味着,通过对4090显卡的深入优化,可以在推理任务中获得更大的性能提升,同时保持更具竞争力的价格。

那么4090和H100的区别到底在哪里呢?

比如,RTX4090的频率强于H100,因为更高的频率能够提供更强的图形渲染能力。而H100的强项则是理论算力、显存大小和显存带宽,这是因为AI推理和训练都非常考验数据的吞吐效率,这也是为什么H100需要昂贵的HBM3内存。

猿界算力了解到,在测试平台上可以看出除了A100/H100系列以外,在FP32和FP16的相对训练吞吐量4090涡轮版遥遥领先,而在大模型的训练用 4090 是不行的,但推理(inference/serving)用 4090 不仅可行,在性价比上还能跟 H100 打个平手。事实上,H100/A100 和 4090 最大的区别就在通信和内存上,算力差距不大。

所以,英伟达4090在大模型训练中或许不理想,但在推理中性价比高于H100。

当然,具体的性能和成本分析需要根据任务的需求和规模来进行。建议用户参考英伟达官方规格表、性能测试数据以及服务商提供的实际性价比对比,以便在购买和应用中做出明智的决策。

至于4090的租赁价格,目前算力市场波动较大,价格不太稳定,根据上周的价格参考,4090的8卡租赁价格在1.2万/月/台,具体以算力租赁提供商的为准。

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